Confiabilidad a Gran Escala de Walrus: Dentro del Mecanismo de Cifrado Erasure RedStuff

#Walrus ofrece un enfoque innovador para el almacenamiento de blobs descentralizado en Sui, con un enfoque en alta disponibilidad (high availability) y costos de almacenamiento controlados. El corazón de este sistema es RedStuff, un mecanismo de codificación por borrado bidimensional (2D), que permite que los datos sigan siendo accesibles y recuperables incluso cuando varias nodos en la red fallan. A diferencia de los modelos tradicionales de copia de datos que consumen muchos recursos, RedStuff está diseñado para lograr una alta durabilidad de los datos con una sobrecarga baja, adecuado para almacenamiento de grandes volúmenes de datos a escala de red. ¿Por qué la fiabilidad es un factor vital en Walrus? En redes descentralizadas, la rotación de nodos (node churn) es una condición normal. Los nodos pueden estar offline por fallos de hardware, mantenimiento o simplemente dejar de funcionar. Si se utiliza replicación completa (sólo copiar todos los datos en múltiples nodos), el sistema: Consume mucho espacio de almacenamientoMucho menos eficiente en costosNo apto para grandes volúmenes de datos (AI, media, dataset) @WalrusProtocol resuelve este problema mediante codificación por borrado – solo almacena los fragmentos de datos (sliver) necesarios, pero aún garantiza la recuperación completa de los datos cuando sea necesario. ¿Cómo funciona la codificación por borrado básica? La codificación por borrado divide los datos originales en múltiples fragmentos pequeños, y luego añade fragmentos redundantes (redundancy). Solo se necesita recopilar un subconjunto suficiente de estos fragmentos para restaurar todos los datos originales. En comparación con la copia simple: Consume menos espacioMás resistente a fallosPero con la codificación por borrado 1D tradicional (por ejemplo Reed–Solomon), la recuperación de datos suele requerir un gran ancho de banda, a veces casi toda la descarga del archivo. Aquí es donde RedStuff 2D marca la diferencia. RedStuff: La Diferencia de la Codificación Bidimensional (2D) RedStuff organiza los datos en una matriz bidimensional de filas y columnas. La codificación primaria (Primary Encoding) se aplica en la dirección de las columnasLa codificación secundaria (Secondary Encoding) se aplica en la dirección de las filas De esta forma se generan: Fragmentos primarios (muestras primarias)Fragmentos secundarios (muestras secundarias) Cada nodo en la red almacenará un par único de fragmentos, compuesto por un fragmento primario y uno secundario. Este enfoque 2D ayuda a que la recuperación de datos: Sea más rápidaMenos intensiva en ancho de bandaNo requiera volver a descargar todo el blob Proceso de codificación de un blob en RedStuff El proceso de convertir un blob de datos en fragmentos almacenados en Walrus sigue estos pasos: Paso 1: Preparar la matriz El blob de datos original se divide en símbolos y se organiza en una matriz con varias filas y columnas. Paso 2: Codificación primaria Cada columna de la matriz se codifica de forma independiente, creando fragmentos primarios. Paso 3: Crear fragmentos secundarios Luego, cada fila de la matriz intermedia se codifica para generar fragmentos secundarios. Paso 4: Emparejar fragmentos Cada fragmento primario se combina con un fragmento secundario único para formar un par de almacenamiento. Paso 5: Distribuir a los nodos Cada nodo en el comité activo recibe y almacena un par de fragmentos. Paso 6: Compromisos criptográficos El sistema genera compromisos criptográficos para cada fragmento y para todo el blob, permitiendo la verificación en cadena. Paso 7: Almacenamiento y verificación Se requiere que 2/3 de los nodos confirmen para que los datos se almacenen con éxito. Tras alcanzar el quórum, el blob se considera almacenado de forma segura. Capacidad de recuperación y mecanismos de restauración Walrus utiliza un mecanismo basado en quórum: Escritura (Write): requiere ≥ 2/3 de los nodosLectura (Read): solo requiere ≥ 1/3 de los nodos Esto significa: Los datos siguen siendo accesibles incluso si la mayoría de los nodos están offlineAdecuado para situaciones de red fragmentada o fallos locales Más importante aún, cuando un nodo pierde datos: Ese nodo solo necesita volver a descargar un fragmento únicoEl ancho de banda de recuperación es proporcional al tamaño del fragmento, no a todo el blob Comparación del overhead entre modelos de almacenamiento

RedStuff logra un equilibrio óptimo entre costo y durabilidad de los datos. Implicaciones para el ecosistema Walrus Gracias a su alta fiabilidad y baja sobrecarga, Walrus es especialmente adecuado para: Datasets de AI y Machine LearningMedios, videos y contenidos digitales de gran tamañoDatos en cadena y fuera de cadena que requieren acceso a largo plazo Los desarrolladores pueden construir aplicaciones en Sui con datos programables, sin depender de infraestructura centralizada. El token WAL cumple funciones de: Pago por almacenamientoDistribución de recompensas a nodos y stakersAyuda a mantener costos de almacenamiento estables en valor fiat a largo plazo Riesgos y limitaciones a tener en cuenta Alta rotación de nodos puede activar mecanismos de autorrecuperación frecuentes, aumentando el ancho de banda a corto plazoEl umbral de quórum requiere un comité suficientemente grande para garantizar seguridadRiesgo de incentivos si los nodos operan de forma ineficiente, aunque los mecanismos de penalización y quema están diseñados para limitar esto Conclusión RedStuff no solo es una innovación técnica, sino la base que permite a Walrus ampliar el almacenamiento descentralizado de forma sostenible. Al combinar codificación por borrado 2D, quórum inteligente e incentivos en cadena, Walrus ofrece: Alta fiabilidadCostos razonablesRecuperación ligera y rápida Este es el factor clave que hace que WAL sea un pilar en la infraestructura de datos del ecosistema Sui. $WAL {spot}(WALUSDT)