El protocolo de almacenamiento Walrus en el ecosistema de Sui parece muy sofisticado, pero cuando realmente lo usas, surgen muchos problemas. Como profesional técnico que ha trabajado a largo plazo en almacenamiento distribuido, debo ser honesto: la documentación oficial solo habla de casos ideales, pero en el despliegue real aparecen todo tipo de problemas.

Empecemos con el esquema de códigos de borrado bidimensionales de RedStuff. Este sistema es realmente ingenioso en el papel: trata los datos como una matriz de símbolos de n×m, primero aplica codificación RaptorQ a las columnas para generar fragmentos principales, luego aplica codificación Reed-Solomon a las filas para generar fragmentos secundarios. Cada nodo almacena una combinación de pares de fragmentos principales y secundarios; con un tercio de los nodos se puede recuperar los datos completos. La redundancia se controla en 4 a 5 veces, una cifra que es realmente más eficiente que la replicación de 3 a 5 veces de cierto intercambio líder, y ahorra más espacio que la copia de seguridad de toda la red de cierta plataforma integral.

Pero esta eficiencia no es gratuita; el costo se multiplica varias veces en escenarios de alta carga.

Primero está el gasto computacional de codificación y decodificación. Aunque RaptorQ es el estándar de códigos de fuente reconocido por la industria, la complejidad de las operaciones matriciales no es baja. Especialmente al procesar archivos de nivel GB, en las pruebas reales, la carga de un archivo de modelo de IA de 5GB genera un proceso de codificación que consume más del 90% de los recursos de CPU del cliente, tardando más de 2 minutos. Si tu aplicación requiere cargas frecuentes, este gasto se convierte en un cuello de botella de rendimiento obvio. No solo el tiempo de codificación es largo, el consumo de recursos en la reconstrucción durante la decodificación es igualmente aterrador.