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CircumferenceCommunityShooting
2026-01-12 02:14:18
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去中心化ストレージの真の課題は目の前にあります:高い耐障害性を保証しつつ、コストを抑えるにはどうすればよいか?
Walrusプロトコルは自社開発のRedStuff 2Dエンコーディング技術でその答えを示しています。従来の方法と比べて、そのアプローチは全く異なります。FilecoinはReed-Solomonエンコーディングを採用し、Arweaveは全ネットワークの複製モデルを採用していますが、Walrusは2次元エンコーディングのアイデアを選び、ストレージ効率の天井を打ち破っています。
具体的にどうやっているのか見てみましょう。RedStuffの核となるのは「主次次元層別エンコーディング」というロジックです。主次次元はf+1の復元閾値を用い、3倍の複製因子だけで非同期書き込みを実現します。副次次元は2Dエンコーディングで拡張され、追加の冗長性はわずか1.5倍で済み、最終的に全体の複製因子は4〜5倍に抑えられます。これはどのような概念でしょうか?Filecoinは25倍の冗長性を必要とし、Arweaveは百倍レベルですが、Walrusはこの数字を大きく削減し、その優位性は一目瞭然です。
性能面でも妥協はありません。複雑な多項式計算の代わりにシンプルなXOR排他的論理和操作を用いることで、エンコードとデコードの速度は3倍に向上しています。1TBのデータ復元には全ての分割片は必要なく、一部だけで済みます。たとえネットワークの3分の2のノードがダウンしても、データは完全に再構築可能です。この耐障害性は実運用環境で非常に実用的です。
コスト削減も最も直感的な指標です。1TBの年間ストレージ費用は50ドルに抑えられ、従来の方法と比べて80%〜98%の節約になります。同時にデータの可用性は99.9%に安定し、検索遅延は≤500msと、熱データの高頻度アクセスが求められるシナリオに特に適しています。
RedStuffはまた、ストレージ証明のもう一つの難題である「拡張性」も解決しています。証明コストはファイル数の対数的に増加し、ネットワークは数千ノードへの横展開が可能です。これは大規模な応用にとって非常に重要です。Mysten Labsの技術的蓄積として、このエンコーディング方式はすでにSuiメインネットで実戦検証済みであり、AIデータセットやL2取引データのような高頻度ストレージニーズにも効率的な解決策を提供しています。
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CryptoSelf
· 01-12 10:23
明けましておめでとうございます! 🤑
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CryptoSelf
· 01-12 10:23
投資 To Earn 💎
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CryptoSelf
· 01-12 10:23
2026年ゴゴゴ 👊
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Walrusプロトコルは自社開発のRedStuff 2Dエンコーディング技術でその答えを示しています。従来の方法と比べて、そのアプローチは全く異なります。FilecoinはReed-Solomonエンコーディングを採用し、Arweaveは全ネットワークの複製モデルを採用していますが、Walrusは2次元エンコーディングのアイデアを選び、ストレージ効率の天井を打ち破っています。
具体的にどうやっているのか見てみましょう。RedStuffの核となるのは「主次次元層別エンコーディング」というロジックです。主次次元はf+1の復元閾値を用い、3倍の複製因子だけで非同期書き込みを実現します。副次次元は2Dエンコーディングで拡張され、追加の冗長性はわずか1.5倍で済み、最終的に全体の複製因子は4〜5倍に抑えられます。これはどのような概念でしょうか?Filecoinは25倍の冗長性を必要とし、Arweaveは百倍レベルですが、Walrusはこの数字を大きく削減し、その優位性は一目瞭然です。
性能面でも妥協はありません。複雑な多項式計算の代わりにシンプルなXOR排他的論理和操作を用いることで、エンコードとデコードの速度は3倍に向上しています。1TBのデータ復元には全ての分割片は必要なく、一部だけで済みます。たとえネットワークの3分の2のノードがダウンしても、データは完全に再構築可能です。この耐障害性は実運用環境で非常に実用的です。
コスト削減も最も直感的な指標です。1TBの年間ストレージ費用は50ドルに抑えられ、従来の方法と比べて80%〜98%の節約になります。同時にデータの可用性は99.9%に安定し、検索遅延は≤500msと、熱データの高頻度アクセスが求められるシナリオに特に適しています。
RedStuffはまた、ストレージ証明のもう一つの難題である「拡張性」も解決しています。証明コストはファイル数の対数的に増加し、ネットワークは数千ノードへの横展開が可能です。これは大規模な応用にとって非常に重要です。Mysten Labsの技術的蓄積として、このエンコーディング方式はすでにSuiメインネットで実戦検証済みであり、AIデータセットやL2取引データのような高頻度ストレージニーズにも効率的な解決策を提供しています。