redstuff
48 wyświetleń
5 dyskutuje
Gorące
Najnowsze
Zobacz oryginał
Dziennik Blob Life – Ep.3: Głęboka analiza „różnicy między bogatymi a biednymi” w przechowywaniu danych w Web3
Dokąd poszły Twoje koszty Gas? Zrozumienie rachunku na obrazku
Chłopaki, dzisiaj pokażemy wam, jak @Walrus 🦭/acc dzięki „oszczędzaniu” stworzyła efekt „zbogacenia” dla nas. Dlaczego Azure chciała tylko zapisać na łańcuchu jeden obraz "NFT / High-Res Image" (zwróćcie uwagę na etykietę za jej tablicą), a dostała ogromny rachunek z napisem "GAS FEE: 9999"? Teraz zaczynamy dziś naszą historię:
01. Wprowadzenie: Czy naprawdę płacisz za Gas, czy raczej za „podatek na inteligencję”?
Chłopaki, spojrzyjcie na tą kartkę z Ep.3, czy nie wydaje wam się, że Azure (ta dziewczyna z niebieskimi włosami) ma strasznie ciężko? Chciała tylko zapisać obrazek, a dostała rachunek, który ją ogłupił, a potem cała pokój była zatopiona w kopii, a ona została spłaszczona jak kartka. A obok, morszczak Wally może jednocześnie przechowywać dane i jeść lizaka z $WAL .
Chłopaki, dzisiaj pokażemy wam, jak @Walrus 🦭/acc dzięki „oszczędzaniu” stworzyła efekt „zbogacenia” dla nas. Dlaczego Azure chciała tylko zapisać na łańcuchu jeden obraz "NFT / High-Res Image" (zwróćcie uwagę na etykietę za jej tablicą), a dostała ogromny rachunek z napisem "GAS FEE: 9999"? Teraz zaczynamy dziś naszą historię:
01. Wprowadzenie: Czy naprawdę płacisz za Gas, czy raczej za „podatek na inteligencję”?
Chłopaki, spojrzyjcie na tą kartkę z Ep.3, czy nie wydaje wam się, że Azure (ta dziewczyna z niebieskimi włosami) ma strasznie ciężko? Chciała tylko zapisać obrazek, a dostała rachunek, który ją ogłupił, a potem cała pokój była zatopiona w kopii, a ona została spłaszczona jak kartka. A obok, morszczak Wally może jednocześnie przechowywać dane i jeść lizaka z $WAL .
LD老毒先生_万币侯财链:
每天连载，太卷了，做的太好了，太棒了，牛逼！！！！class！！！！🐃🍺
Zobacz oryginał
Głęboka analiza technologiczna: Jak algorytm RedStuff Walrus zapewnia dostępność danych na Sui
W świecie zdecentralizowanego przechowywania danych (DePIN) prawdziwym wyzwaniem nie jest tylko przechowywanie danych, ale zapewnienie ich "Dostępności Danych" (DA), czyli ciągłego i niezawodnego dostępu.
@Walrus 🦭/acc rozwiązuje ten problem za pomocą zaawansowanego podejścia inżynierskiego opartego na własnym algorytmie: RedStuff.
Poza prostym replikowaniem
Wiele protokołów polega na prostym replikowaniu danych: jeśli przesyłasz plik, tworzą one 3 lub 5 identycznych kopii na różnych węzłach.
Jest to bezpieczny, ale nieefektywny i kosztowny sposób. Walrus stosuje inny podejście, znane jako kodowanie z wykorzystaniem erasure (Erasure Coding).
@Walrus 🦭/acc rozwiązuje ten problem za pomocą zaawansowanego podejścia inżynierskiego opartego na własnym algorytmie: RedStuff.
Poza prostym replikowaniem
Wiele protokołów polega na prostym replikowaniu danych: jeśli przesyłasz plik, tworzą one 3 lub 5 identycznych kopii na różnych węzłach.
Jest to bezpieczny, ale nieefektywny i kosztowny sposób. Walrus stosuje inny podejście, znane jako kodowanie z wykorzystaniem erasure (Erasure Coding).
Zobacz oryginał
Dlaczego kodowanie z wykreśleniem (Czerwone rzeczy) zmienia ekonomikę przechowywania danych
Wyobraź sobie dezentralizowane przechowywanie danych jak ogromną bibliotekę, w której zamiast jednej kopii każdej książki, bibliotekarze robią dziesiątki kopii, żeby w razie problemu coś się nie stało. Chroni to książki, ale oho — koszty rosną szybko. Stare systemy często robią 25 kopii wszystkiego, żeby zapewnić odporność. To nadmiar i koszty wystrzeliwują w górę.
Czerwone rzeczy od Walrus odwracają to wszystko do góry nogami. Zamiast bez końca kopiować wszystko, używa sprytnego dwuwymiarowego kodowania z wykreśleniem. Dzieli dane na nakładające się kawałki — trochę jak zdjęcie podzielone na siatkę, zarówno poziomo, jak i pionowo. Teraz nie potrzebujesz 25 kopii. Otrzymujesz dużą odporność przy około 4,5-krotnym nadmiarze. To ogromna oszczędność, a dezentralizowane przechowywanie danych na Sui staje się znacznie bardziej skalowalne i programowalne.
Oto zarys: Czerwone rzeczy dzielą każdy fragment danych na poziome i pionowe kawałki, a następnie rozprowadzają je na różnych węzłach. Jeśli kilka kawałków zniknie, to nie ma problemu. Można odtworzyć dane oryginalne z tylko części, a sieć musi przesłać tylko to, co rzeczywiście brakuje — oszczędza to pasmo.
Wszystko ważne — metadane, dowody — opiera się na Sui, by szybko zweryfikować. Agregatory pomagają szybko pobrać dane. Zamiast przechowywać pełne kopie, węzły dowodzą, że przechowują swoje fragmenty poprzez proste wyzwania. To utrzymuje system uczciwy bez marnowania miejsca.
Zbiory danych AI i modele: Te ogromne zestawy treningowe i wagi sieci neuronowych? Można je przechowywać bezpiecznie i udowadniać, że są prawdziwe — świetne do zasilania autonomicznych agentów, takich jak te na Talus.
Media i NFT: Nie musisz już się martwić o uszkodzone linki. Projekty takie jak Pudgy Penguins używają Czerwonych rzeczy, by trzymać wysokiej jakości obrazy przez długi czas.
Strony Walrus: Hostowanie dezentralizowanych, odpornych na cenzurę stron staje się tańsze i bardziej niezawodne.
$WAL @Walrus 🦭/acc #Walrus
Wyobraź sobie dezentralizowane przechowywanie danych jak ogromną bibliotekę, w której zamiast jednej kopii każdej książki, bibliotekarze robią dziesiątki kopii, żeby w razie problemu coś się nie stało. Chroni to książki, ale oho — koszty rosną szybko. Stare systemy często robią 25 kopii wszystkiego, żeby zapewnić odporność. To nadmiar i koszty wystrzeliwują w górę.
Czerwone rzeczy od Walrus odwracają to wszystko do góry nogami. Zamiast bez końca kopiować wszystko, używa sprytnego dwuwymiarowego kodowania z wykreśleniem. Dzieli dane na nakładające się kawałki — trochę jak zdjęcie podzielone na siatkę, zarówno poziomo, jak i pionowo. Teraz nie potrzebujesz 25 kopii. Otrzymujesz dużą odporność przy około 4,5-krotnym nadmiarze. To ogromna oszczędność, a dezentralizowane przechowywanie danych na Sui staje się znacznie bardziej skalowalne i programowalne.
Oto zarys: Czerwone rzeczy dzielą każdy fragment danych na poziome i pionowe kawałki, a następnie rozprowadzają je na różnych węzłach. Jeśli kilka kawałków zniknie, to nie ma problemu. Można odtworzyć dane oryginalne z tylko części, a sieć musi przesłać tylko to, co rzeczywiście brakuje — oszczędza to pasmo.
Wszystko ważne — metadane, dowody — opiera się na Sui, by szybko zweryfikować. Agregatory pomagają szybko pobrać dane. Zamiast przechowywać pełne kopie, węzły dowodzą, że przechowują swoje fragmenty poprzez proste wyzwania. To utrzymuje system uczciwy bez marnowania miejsca.
Zbiory danych AI i modele: Te ogromne zestawy treningowe i wagi sieci neuronowych? Można je przechowywać bezpiecznie i udowadniać, że są prawdziwe — świetne do zasilania autonomicznych agentów, takich jak te na Talus.
Media i NFT: Nie musisz już się martwić o uszkodzone linki. Projekty takie jak Pudgy Penguins używają Czerwonych rzeczy, by trzymać wysokiej jakości obrazy przez długi czas.
Strony Walrus: Hostowanie dezentralizowanych, odpornych na cenzurę stron staje się tańsze i bardziej niezawodne.
$WAL @Walrus 🦭/acc #Walrus
Zobacz oryginał
#walrus $WAL To jest dobre projektu @Walrus 🦭/acc oferuje bezpieczniejsze, bardziej bezpieczne i bardziej niezawodne przechowywanie danych niż to, co oferuje Google Cloud. Wpływa mnie, że dowiedziałem się o ich dwuwymiarowym algorytmie kodowania zabezpieczeniowego nazywanym RedStuff #Redstuff możliwość odzyskania i naprawy węzłów znanych jako slivery to przyjemny protokół odzyskiwania danych. Nawet jeśli węzły zawiodą lub zachowają się złośliwie, odzyskanie danych nadal jest możliwe dzięki czterokrotnemu współczynnikowi replikacji. Ciekaw jestem, jak #Walrus & ich bloby będą oddziaływać na klientów detalicznych, najprawdopodobniej poprzez #Web3 . Jak i gdzie wykorzystamy jedną z funkcji blobów, takich jak aktywa gry, a także wideo i audio. Szczególnie, ponieważ wideo i audio mogą również być tokenizowane. $WAL @Walrus 🦭/acc @Walrus @Walrus 🦭/acc będzie oferować bardzo potrzebny protokół do obsługi dużych danych, czyli blobów, przy znacznie niższych kosztach.
Zaloguj się, aby odkryć więcej treści