Si une transaction quitte vos mains, l’épreuve n’est pas seulement la vitesse de votre machine locale, mais de savoir si ce message peut atteindre, de manière structurée, les nœuds qui en ont besoin. Les utilisateurs ne voient pas tout ce trajet, mais il influence la raison pour laquelle le consensus est lent et pourquoi il peut y avoir un traitement en double.
Imaginez le réseau comme une ville : l’approche la plus brutale consiste à ce que chaque carrefour copie le même avis et l’envoie à tous les carrefours adjacents. L’avis finit bien par se propager, mais au prix d’une énorme redondance. La démarche de Kadcast n’est pas de faire crier chaque nœud une fois de plus, mais d’utiliser la distance de Kademlia et la distance XOR pour organiser la distribution, afin d’insérer le message dans une relation de relais structurée et de réduire la diffusion aveugle.
Ici, le point le plus important n’est pas « à quel point Dusk est déjà proche », mais plutôt que vous disposez enfin d’une question plus précise : le coût de la couverture du message se situe où ? Le temps d’exécution ne répond qu’à la vitesse à laquelle les nœuds traitent les choses ; le trajet de propagation doit, lui, répondre à la manière dont le message est acheminé vers d’autres nœuds. Si l’on ne voit pas les deux comptes, on ne peut pas prendre un résultat local pour une performance globale.
Bien sûr, dans le livre blanc, Kadcast est un mécanisme de conception, et ce n’est pas un rapport d’étalonnage du réseau principal à l’instant T. La taille du réseau, la fluctuation du trafic et les chemins réels peuvent tous changer le résultat final. En regardant @Dusk , je vais d’abord dessiner ce chemin, puis déterminer si le consensus est ralenti par une diffusion répétée. $DUSK est un token natif du réseau ; il ne peut pas servir de preuve pour ce schéma. #dusk , quant à lui, doit aussi être discuté en commençant par la manière dont le message arrive.
Du point de vue d’un usage ordinaire, un message de confirmation n’apparaît pas de nulle part : il passe par la propagation, la réception et des traitements répétés. Nous ne pouvons pas tirer des conclusions sur le réseau principal simplement à partir du livre blanc, mais nous pouvons d’abord poser la bonne question : si un moteur d’exécution a encore une méthode de couverture de message inefficace, quelle couche ralentira l’expérience finale perçue par les utilisateurs ? Intégrer le chemin à la performance, c’est précisément ce que cette mécanique mérite d’être observée.
D’abord le chemin, ensuite les chiffres : l’ordre ne doit pas être inversé. Ne regardez pas seulement la vitesse d’exécution.
Imaginez le réseau comme une ville : l’approche la plus brutale consiste à ce que chaque carrefour copie le même avis et l’envoie à tous les carrefours adjacents. L’avis finit bien par se propager, mais au prix d’une énorme redondance. La démarche de Kadcast n’est pas de faire crier chaque nœud une fois de plus, mais d’utiliser la distance de Kademlia et la distance XOR pour organiser la distribution, afin d’insérer le message dans une relation de relais structurée et de réduire la diffusion aveugle.
Ici, le point le plus important n’est pas « à quel point Dusk est déjà proche », mais plutôt que vous disposez enfin d’une question plus précise : le coût de la couverture du message se situe où ? Le temps d’exécution ne répond qu’à la vitesse à laquelle les nœuds traitent les choses ; le trajet de propagation doit, lui, répondre à la manière dont le message est acheminé vers d’autres nœuds. Si l’on ne voit pas les deux comptes, on ne peut pas prendre un résultat local pour une performance globale.
Bien sûr, dans le livre blanc, Kadcast est un mécanisme de conception, et ce n’est pas un rapport d’étalonnage du réseau principal à l’instant T. La taille du réseau, la fluctuation du trafic et les chemins réels peuvent tous changer le résultat final. En regardant @Dusk , je vais d’abord dessiner ce chemin, puis déterminer si le consensus est ralenti par une diffusion répétée. $DUSK est un token natif du réseau ; il ne peut pas servir de preuve pour ce schéma. #dusk , quant à lui, doit aussi être discuté en commençant par la manière dont le message arrive.
Du point de vue d’un usage ordinaire, un message de confirmation n’apparaît pas de nulle part : il passe par la propagation, la réception et des traitements répétés. Nous ne pouvons pas tirer des conclusions sur le réseau principal simplement à partir du livre blanc, mais nous pouvons d’abord poser la bonne question : si un moteur d’exécution a encore une méthode de couverture de message inefficace, quelle couche ralentira l’expérience finale perçue par les utilisateurs ? Intégrer le chemin à la performance, c’est précisément ce que cette mécanique mérite d’être observée.
D’abord le chemin, ensuite les chiffres : l’ordre ne doit pas être inversé. Ne regardez pas seulement la vitesse d’exécution.