Nỗi hứa hẹn của lưu trữ phi tập trung thường bị phản bội bởi những hệ quả kinh tế khốc liệt của việc sao chép đơn giản. Việc lưu trữ một tập tin 100 lần trên mạng để đảm bảo an toàn, như một số giao thức làm, tạo ra sự trùng lặp khổng lồ và chi phí không thể duy trì được cho dữ liệu quy mô lớn.
Đây là vấn đề cốt lõi mà @walrusprotocol được xây dựng để giải quyết, và giải pháp của nó nằm ở một mảnh toán học tinh vi: mã hóa xóa bỏ. Để hiểu được sự xuất sắc của nó, hãy dùng một ví dụ đơn giản. Hãy tưởng tượng bạn cần bảo vệ một bức tranh khảm quý giá gồm 10 mảnh.
· Nhân bản đơn giản (Cách cũ): Bạn tạo ra 100 bản sao giống hệt nhau của toàn bộ bức tranh ghép và giấu chúng trong 100 kho chứa khác nhau. Nó an toàn, nhưng chi phí lưu trữ và bảo trì cho tổng cộng 1.000 mảnh ghép là rất lớn.
· Mã hóa mất mát (Cách Walrus): Bạn lấy 10 mảnh ghép của mình và sử dụng chúng để tạo ra 4 mảnh "đối xứng" đặc biệt thêm thông qua một công thức toán học. Bạn bây giờ có tổng cộng 14 mảnh. Phần cách mạng? Bạn chỉ cần khôi phục bất kỳ 10 trong số 14 mảnh đó để tái tạo hoàn hảo toàn bộ bức tranh ghép gốc. Bạn có thể mất các mảnh 11, 12, 13 và 14—hoặc bất kỳ sự kết hợp nào khác—và dữ liệu vẫn hoàn toàn an toàn.
Đây là sức mạnh mà Walrus nắm giữ. Nó phân mảnh dữ liệu thành các phần và mã hóa chúng theo cách toán học để tệp gốc có thể được khôi phục chỉ từ một phần tập hợp. Kết quả là một hệ thống có khả năng chịu lỗi cao hơn nhiều—về lý thuyết có thể chịu được sự mất mát của hai phần ba nút của nó—trong khi hoạt động với một hệ số nhân bản thấp hơn đáng kể (~4-5x thay vì 100x).
Sự thanh lịch kỹ thuật này trực tiếp chuyển thành lợi nhuận: lưu trữ tiết kiệm chi phí hơn tới 80% so với các mô hình phi tập trung truyền thống. Đây không phải là một cải tiến nhỏ; đây là bước đột phá kỹ thuật cơ bản giúp cho khả năng sẵn có dữ liệu phi tập trung có thể kinh tế. Đây là động cơ mạnh mẽ thúc đẩy hệ sinh thái $WAL .
