#walrus $WAL Warum Walrus Speicherfehler als Entwurfsbeschränkung und nicht als Ausnahme behandelt

Die meisten dezentralen Systeme basieren auf optimistischen Annahmen: stabile Knoten, konstante Verfügbarkeit und vorhersehbare Teilnahme. In der Realität verhalten sich offene Netzwerke selten so. Knoten wechseln, Ausfälle treten auf und die Teilnahme schwankt. Walrus ist mit dieser Realität im Hinterkopf entworfen.

Anstatt Speicherfehler als seltene Ereignisse zu betrachten, modelliert @Walrus 🦭/acc sie als normalen Betriebszustand. Daten werden in Fragmente aufgeteilt und im Netzwerk mit festgelegten Wiederherstellungsschwellen verteilt. Solange ein ausreichender Teil der Fragmente verfügbar bleibt, können die Daten rekonstruiert werden. Dies verwandelt die Verfügbarkeit von einer Hoffnung in eine vorhersehbare Systemeigenschaft.

Eine weitere wichtige Entwurfsentscheidung ist die Trennung der Verantwortlichkeiten. Walrus zwingt Ausführungsschichten oder Validatoren nicht dazu, die Last großer Datenblobs zu tragen. Speicherung existiert als eine dedizierte Schicht, die den langfristigen Druck auf die Kernnetzwerkteilnehmer verringert und die stille Zentralisierung, die durch steigende Hardwareanforderungen verursacht wird, einschränkt. Diese Trennung verbessert die Wartbarkeit, während die Datenvolumina wachsen.

Wirtschaftliche Anreize, koordiniert durch $WAL , ermutigen Knoten, die Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten, aber die Richtigkeit hängt nicht von Anreizen oder Vertrauen ab. Die Datenintegrität wird kryptografisch durchgesetzt, um sicherzustellen, dass ungültige Daten nicht ohne Erkennung bereitgestellt werden können. Dies verringert die Abhängigkeit von Reputation-Systemen und sozialer Durchsetzung.

Was Walrus bemerkenswert macht, ist nicht die Sichtbarkeit, sondern die Disziplin. Das Protokoll konzentriert sich auf Resilienz, Effizienz und Vorhersehbarkeit – Eigenschaften, die am wichtigsten sind, wenn Systeme von Experimenten in die Produktion übergehen. Wenn Web3 reift, ist die Infrastruktur, die auf realistischen Fehler Modellen basiert, eher dazu geeignet, Bestand zu haben.