解鎖信任度：Walrus 的擦除編碼與可擴展的存儲平台在 Sui 上

在建立於 Sui 上的 #Walrus 協議中，資料的耐久性並非依賴「運氣」的因素。相反，擦除碼 (編碼) 扮演著核心角色，確保資料 blob 即使在網路遭遇重大故障時仍能持續存取。本文將詳細分析 @WalrusProtocol 如何透過 Red Stuff 機制在大規模下實現可靠性，同時闡明此技術與 token $WAL 在維護整個生態系統中的直接關聯。 正確認識 Walrus 中的 Erasure Coding Erasure coding 是一種將原始資料轉換為多個已編碼片段，並附加備援資料的技術，但不需要像傳統複製模型那樣多次複製整個資料。 在 Walrus： 一個 blob 被分割成多個 sliver (小型編碼片段)。這些 sliver 被分散存放在多個不同的節點上。只需收集達到最低門檻的 sliver 子集，系統仍能恢復完整的原始資料。 此做法有助於： 降低存儲成本。提高容錯能力。適用於大量節點參與的去中心化網路 — 節點可能持續離開。 Red Stuff：在二維 (2D) Erasure Coding 的突破 Walrus 最大的特色在於 Red Stuff 機制，這是一種二維 (2D) erasure coding，遠超傳統的一維模型。 Red Stuff 的雙維結構： 主要 sliver (primary slivers)：包含資料的核心內容。次要 sliver (secondary/parity slivers)：用於資料修復與修正。 根據 Walrus 的文件： 備份係數 (replication factor) 僅約為 4.5x – 5x。即使最多 50% 的存儲節點不可用，資料仍能被重建。 👉 這帶來極高的可用性，尤其對於需要持續存取的應用如 AI、媒體或大規模 dApp 來說尤為重要。 在 Walrus 中存儲一個 Blob 的流程 (每一步) 為了更直觀，以下是 Walrus 在實務中應用 erasure coding 的流程： 用戶透過 Walrus 客戶端初始化上傳 blob，並用 WAL 代幣支付存儲時間。系統應用 Red Stuff 編碼，將 blob 分割成主要 sliver 並產生備援 parity 資料。這些 sliver 被分配到經由 Sui 的鏈上邏輯選擇的委員會節點存儲。每個節點存儲自己的 sliver 並向 Sui 發送存證 (proof of storage)。Sui 上的智能合約記錄 blob 的元資料，包括與 erasure coding 相關的證明。當需要存取時，客戶端只需從運作中的節點取得足夠數量的 sliver 以重建 blob。如果部分節點失效，二維編碼允許有效修復，只需取得較小的片段，而非整個資料。 對 Walrus 生態系統擴展性的意義 在大規模運作中，Walrus 的 erasure coding 明顯具有優勢： 資料完整性高：AI 資料集、研究資料或媒體內容仍能確保重建能力。可擴展至 petabyte 級別，且不會使成本呈指數上升。在高節點變動的環境中具有良好的容錯能力，適用於真正的去中心化網路。 在此生態系中，WAL 代幣扮演經濟催化劑的角色： 節點若正確存儲並通過檢查，將獲得 WAL 獎勵。用戶可將 WAL 進行抵押或授權給可信節點，形成激勵質量的循環。 重要的容錯參數 能承受最多 50% 的節點不運作且資料不丟失。降低修復帶寬，僅需修復必要的小片段 (sliver)。透過 Sui 的鏈上驗證，防止惡意刪除資料。適用於高 churn 環境，如移動 dApp 存放照片、影片等。 WAL 代幣在可靠性中的核心角色 WAL 不僅是支付工具，更是保障 erasure coding 承諾的支柱： 用戶預付 WAL 以獲得存儲時間，代幣逐步分配給節點。節點必須抵押 WAL 以參與網路，若未達存儲要求，將面臨 slashing。WAL 成為資料 sliver 完整性經濟擔保的資產。 換句話說，erasure coding 在技術層面提供保障，而 WAL 在經濟層面確保激勵。 風險與限制 若節點 churn 超過容錯閾值，重建可能延遲 (Walrus 由動態委員會解決)。WAL 價格波動可能影響成本，儘管設計以法幣掛鉤以降低風險。由於元資料依賴 Sui，Walrus 亦承擔底層鏈的停機風險。 結論 借助二維 Red Stuff erasure coding，Walrus 正在為 Sui 上的高可靠性去中心化存儲樹立新標準。此系統能擴展規模而不犧牲存取能力，並由 WAL 代幣的經濟激勵機制支持。 先進的編碼技術與嚴密的代幣經濟設計相結合，使 Walrus 成為適用於 AI、大數據與多媒體等高端應用的平台。 👉 配合您的 dApp 整合 Walrus，所需的節點容錯門檻是多少，以確保用戶體驗始終流暢？