Чому для перевірки доступності даних потрібне вибіркове дослідження? По суті, це неможливо перевірити весь набір даних.
Ключовим тут є статистика. Розробка стратегії вибіркового дослідження, яка дозволяє з мінімальною кількістю перевірок і з максимальною ймовірністю виявити проблеми з відсутністю даних, і є головною задачею. Але виникає питання — чим більше перевірок, тим більше навантаження на мережеву пропускну здатність; якщо перевірок занадто мало, безпека під загрозою.
Найбільше ця проблема турбує легкі клієнти. Вони не можуть перевірити весь обсяг даних, тому повинні покладатися на витончені математичні моделі. Науковість вибірки визначає, чи зможе вся система перевірки працювати ефективно. Іншими словами, якщо ваша математика достатньо строгий, легкий клієнт може працювати спокійно; якщо ж математика буде слабкою, безпека почне страждати.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
13 лайків
Нагородити
13
10
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
HodlAndChill
· 20год тому
Ха-ха, це гра з вогнем, якщо стратегія вибірки трохи послабшає, її доведеться нести відповідальність
Переглянути оригіналвідповісти на0
FUD_Whisperer
· 01-13 10:13
Знову ця стара проблема... Вибірка — це мистецтво балансу, якщо математика трохи послабшає, вся система опиняється під загрозою
Переглянути оригіналвідповісти на0
ProtocolRebel
· 01-11 17:52
Це і є гра, пропускна здатність і безпека ніколи не зрівняються, навіть найтонший дизайн вибірки — це лише гра в ймовірності.
Математика строгий науковий підхід, але реальність не завжди дотримується математики, ха-ха.
Легкий клієнт, по суті, — це компромісний продукт, цей замкнутий цикл ніяк не обійти.
Навіть крута стратегія вибірки безсилна, адже обсяг на ланцюгу всього лише такий, яким він є, що тут думати.
Тому в кінцевому підсумку потрібно довіряти певним вузлам валідації, а це означає повернення до централізації...
Переглянути оригіналвідповісти на0
FlashLoanLarry
· 01-11 17:52
ні, це просто компроміс між пропускною здатністю та безпекою, обгортка у гарну математику... бачив цей фільм раніше, лол
Переглянути оригіналвідповісти на0
LiquidityWhisperer
· 01-11 17:52
Це вибірка, та й годі, по суті, це гра в ймовірності, а раптом той "найвищий ймовірність" насправді не така вже й висока, що тоді легкий клієнт стане просто кісткою?
Переглянути оригіналвідповісти на0
MEVHunter
· 01-11 17:46
відбір — це просто театральна безпека, якщо математика не бездоганна... бачив занадто багато "оптимальних" стратегій, які були використані, як тільки хтось виявляє прогалини у ймовірностях
Переглянути оригіналвідповісти на0
PaperHandsCriminal
· 01-11 17:45
Знову та сама історія, вибірка — це просто гра в азарт. Вибирати між пропускною здатністю та безпекою — це дуже іронічно з точки зору дизайну.
Переглянути оригіналвідповісти на0
LiquidityHunter
· 01-11 17:39
Ще обмірковую це о 3 годині ночі, чесно кажучи, дизайн вибірки DA безпосередньо впливає на ефективність мережі... компроміс між пропускною здатністю та безпекою потрібно точно налаштовувати до трьох знаків після коми, інакше при збої легкого клієнта вся глибина ліквідності може зникнути.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MetaverseHobo
· 01-11 17:29
Стратегія вибірки по суті є ймовірнісною грою, якщо математична модель послаблюється, безпека руйнується — це вічна проблема легких клієнтів.
Чому для перевірки доступності даних потрібне вибіркове дослідження? По суті, це неможливо перевірити весь набір даних.
Ключовим тут є статистика. Розробка стратегії вибіркового дослідження, яка дозволяє з мінімальною кількістю перевірок і з максимальною ймовірністю виявити проблеми з відсутністю даних, і є головною задачею. Але виникає питання — чим більше перевірок, тим більше навантаження на мережеву пропускну здатність; якщо перевірок занадто мало, безпека під загрозою.
Найбільше ця проблема турбує легкі клієнти. Вони не можуть перевірити весь обсяг даних, тому повинні покладатися на витончені математичні моделі. Науковість вибірки визначає, чи зможе вся система перевірки працювати ефективно. Іншими словами, якщо ваша математика достатньо строгий, легкий клієнт може працювати спокійно; якщо ж математика буде слабкою, безпека почне страждати.