Cours du Art Coin

Voici le tableau de bord d'@anoma. Les techniciens et ingénieurs en électricité comprendront rapidement cette phrase. La fonctionnalité we2 que vous voyez généralement dans divers appareils est maintenant réalisée dans le web3, oui, vous ne rêvez pas, c'est grâce à Anoma. Qu'est-ce que c'est au juste ? Le tableau de bord Anoma est une couche matérielle où vous pouvez voir diverses chaînes L1, L2 et infrastructures pouvant se connecter à Anoma (les chaînes montrées ci-dessous ne sont qu'à titre de référence et ne reflètent pas nécessairement la feuille de route du réseau principal d'Anoma). Cette couche abstrait toutes les blockchains existantes en une interface cohérente et unifiée pour construire et utiliser des applications. Les blockchains et autres services décentralisés et fiables deviennent des ressources facilement accessibles pour les constructeurs d'applications. Le tableau de bord contient quelques ressources d'exemple : CPU pour le calcul (comme Ethereum + L2), stockage à long terme de Solana (comme Filecoin, Arweave), disponibilité de mémoire/données IPFS (comme Celestia, EigenDA, oracle Near DA, etc.). Des oracles fiables comme Chainlink ou des flux d'informations de prix comme ceux de Coinbase. N'est-ce pas incroyable ?

Discutons du projet de stockage développé par l'équipe @SuiNetwork, @WalrusProtocol 🧐🧐 La société de développement Sui, Mysten Labs, a en fait développé un projet de couche de données, @WalrusProtocol. Walrus est un projet axé sur le stockage de données et la disponibilité des données. Après mes recherches, j'ai une seule impression : "incroyable". C'est le meilleur projet de stockage que j'ai jamais vu. Voici le corps du texte, Les projets de stockage décentralisé se divisent principalement en deux catégories. La première catégorie utilise une méthode de réplication complète (full replication), échangeant une redondance inefficace contre la sécurité, c'est-à-dire que chaque nœud stocke une copie complète des données, représentant les projets @Filecoin et Arweave. La deuxième catégorie utilise la méthode de code de correction d'erreurs Reed-Solomon, qui divise les données originales en morceaux, représentant les projets @Storj, Sia, etc. ———————————————————————————————— Expliquer les codes de correction d'erreurs (Erasure Codes) en termes simples La méthode de stockage des codes de correction d'erreurs (Erasure Codes) nécessite une explication. Pour être précis, elle consiste à diviser le fichier original en f+1 morceaux originaux, générant 2f morceaux de réparation supplémentaires (repair slivers), chaque nœud de stockage conservant un morceau différent, et n'importe quel f+1 morceaux peuvent reconstruire le fichier original. D'accord, vous pouvez sauter cette explication technique et passer à la suivante. Supposons que nous devions sauvegarder 4 chiffres importants : [3, 7, 2, 5], ces 4 chiffres sont nos "morceaux originaux". Ensuite, nous devons générer des morceaux supplémentaires, Morceau de réparation 1 = 3 + 7 + 2 + 5 = 17 Morceau de réparation 2 = 3×1 + 7×2 + 2×3 + 5×4 = 47 Morceau de réparation 3 = 3×1² + 7×2² + 2×3² + 5×4² = 131 Maintenant, nous avons 7 morceaux : [3, 7, 2, 5, 17, 47, 131], n'est-ce pas ? Supposons que le système ait 7 nœuds, nous les distribuons, Zhang San : 3 Li Si : 7 Wang Wu : 2 Zhao Liu : 5 Qian Qi : 17 Sun Ba : 47 Zhou Jiu : 131 Supposons que Li Si, Zhao Liu et Zhou Jiu perdent leurs données, nous n'avons que : [3, _, 2, _, 17, 47, _]. Comment récupérer les données originales ? Vous vous souvenez de la formule des morceaux supplémentaires ? Exactement, il s'agit de résoudre un système d'équations linéaires. 3 + X + 2 + Y = 17 3×1 + X×2 + 2×3 + Y×4 = 47 Nous obtenons X=7, Y=5. Bien sûr, c'est juste un exemple très simplifié. Vous devez juste retenir l'effet des codes de correction d'erreurs. L'effet est que tant qu'il y a plus de 1/3 des nœuds fonctionnels, c'est bon. En d'autres termes, dans un système de codes de correction d'erreurs, les nœuds n'ont besoin de stocker que des morceaux de données, tant que plus de 1/3 des nœuds peuvent fonctionner, les données peuvent être récupérées, mais les nœuds doivent être stables, car le coût de remplacement est élevé. Mais dans un système de réplication complète, il doit y avoir des nœuds complets qui téléchargent toutes les copies de données. Le premier sacrifie une partie de la sécurité pour obtenir des coûts réduits, tandis que le second échange la redondance pour la sécurité et la stabilité du système. ———————————————————————————————— Innovation des codes de correction d'erreurs en deux dimensions (2D) de Walrus La méthode de Walrus consiste en fait à trouver un point intermédiaire, atteignant un certain équilibre entre les deux. Le cœur utilise également la méthode des codes de correction d'erreurs, mais a créé une technologie améliorée appelée Red Stuff. Red Stuff utilise une méthode de codage plus astucieuse pour le découpage des données. Vous vous souvenez de l'exemple précédent des codes de correction d'erreurs ? Pour sauvegarder 4 chiffres importants : [3, 7, 2, 5], nous devons générer des morceaux supplémentaires, puis résoudre un système d'équations linéaires. Prenons encore cet exemple pour expliquer Red Stuff. La méthode de codage Red Stuff est un algorithme de codage en deux dimensions (2D), que vous pouvez imaginer comme un "sudoku". 3 7 25 dans le codage Red Stuff devient, [3 7] [2 5] Supposons que la règle de codage soit, Colonne 3 = Colonne 1 + Colonne 2 Colonne 4 = Colonne 1×2 + Colonne 2×2 Ligne 3 = Ligne 1 + Ligne 2 Ligne 4 = Ligne 1×2 + Ligne 2×2 Les morceaux supplémentaires deviennent [3 7 10 20] [2 5 7 14] [5 12 18 34] [10 24 34 68] Ensuite, nous distribuons par lignes et colonnes aux nœuds, Zhang San : 3 7 10 20, c'est-à-dire la première ligne Li Si : 2 5 7 14, la deuxième ligne Wang Wu : 5 12 18 34, … Zhao Liu : 10 24 35 68, … Qian Qi : 3 2 5 10, la première colonne Sun Ba : 7 5 12 24, … Zhou Jiu : 10 7 18 34, … Zheng Shi : 20 14 34 68, … Supposons que Wang Wu perde ses données, c'est-à-dire que les données de la 3ème ligne sont perdues. En fait, il lui suffit de demander à Zhang San de la première ligne et à Li Si de la deuxième ligne, respectivement, les chiffres 10 et 7. Encore une fois, il s'agit de résoudre un système d'équations linéaires pour obtenir le résultat. À partir de ces exemples simples mais pas très rigoureux, nous pouvons résumer les caractéristiques de Red Stuff, Lors de la récupération des données, il n'est pas nécessaire d'avoir des lignes ou des colonnes complètes, il suffit d'avoir les données à des positions spécifiques. Cette caractéristique peut être appelée "localité". De plus, un chiffre peut être récupéré à partir de deux dimensions, c'est-à-dire "réutilisation de l'information". Ensuite, pour des données complexes, on peut d'abord récupérer les dimensions plus "faciles" à calculer, puis utiliser les données récupérées pour calculer les dimensions plus difficiles, c'est-à-dire "progressivité". Dans les applications pratiques, supposons qu'un fichier, dans une architecture de codes de correction d'erreurs, soit codé en 301 morceaux. Dans un système de codes de correction d'erreurs classique, la récupération d'un morceau nécessite 101 morceaux, tandis que dans Red Stuff, la récupération d'une paire de morceaux nécessite seulement environ 200 symboles individuels. Supposons que nous stockions un fichier de 1 Go, le système a 301 nœuds, dans un système de codes de correction d'erreurs classique, après une panne de nœud, il faut télécharger 1 Go pour récupérer le morceau, tandis que dans Red Stuff, chaque nœud stocke : morceau principal (3,3 Mo) + morceau secondaire (3,3 Mo) = 6,6 Mo. Lors de la récupération, il suffit de télécharger environ 10 Mo de données symboliques, économisant 99 % de bande passante. Ce design permet à Walrus de maintenir un réseau de stockage décentralisé à grande échelle avec un coût de bande passante extrêmement bas, réduisant le coût de récupération de O(|blob|) à O(|blob|/n). C'est pourquoi Red Stuff est appelé "auto-réparateur". En outre, Walrus a ajouté de nombreuses caractéristiques de sécurité, comme étant le premier protocole à prendre en charge les défis de stockage dans un réseau asynchrone. Le "défi" ici est similaire à un mécanisme optimiste pour vérifier l'état de stockage des données des nœuds. Chaque morceau de Red Stuff ajoute des engagements cryptographiques vérifiables, chaque symbole pouvant être vérifié indépendamment, etc. Pour résumer les caractéristiques, 1) Premier système asynchrone sécurisé : résout le problème de confiance des nœuds dans le stockage distribué ; 2) Auto-vérifiable : mécanisme anti-contrefaçon intégré ; 3) Progressif : gère les changements dynamiques des nœuds ; 4) Évolutif : prend en charge des centaines à des milliers de nœuds ; Pour trouver le meilleur équilibre entre sécurité et efficacité. (Ceci est la première partie de cet article)

Imaginez un réseau où les données ne sont pas seulement stockées, mais activées. Alors que nous entrons dans la seconde moitié de 2025, les données sont plus précieuses que jamais. Mais il ne s'agit pas seulement de les stocker. Ce qui compte, c'est de rendre ces données programmables et utilisables à grande échelle, et c'est exactement ce que Irys offre. Voici les 3 choses essentielles à comprendre sur @irys_xyz 👇🏻 1️⃣ Irys n'est pas seulement un stockage, c'est aussi une couche d'exécution : La plupart des réseaux de données offrent soit du stockage, soit du calcul, mais pas les deux. Irys supprime ce compromis en combinant un stockage de données permanent et à faible coût avec une exécution native de contrats intelligents. Son architecture unifiée de stockage + exécution offre aux développeurs une expérience similaire à AWS, mais entièrement onchain. 2️⃣ Les données programmables alimentent une nouvelle classe d'applications : Sur Irys, les données ne sont pas seulement un contenu passif, elles peuvent inclure des règles pour la licence, les paiements et la curation via des contrats intelligents. Cela permet des pipelines de données vérifiables et en temps réel pour l'IA, le DeFi, et plus encore. Ce sont des données qui réagissent, pas qui restent simplement là. 3️⃣ Elle surpasse les options héritées en vérifiabilité et en permanence : Arweave est coûteux et semi-centralisé. Filecoin est lent et temporaire. L'espace blob d'Ethereum est limité et de courte durée. Irys est conçu pour un accès instantané, des données prouvables et une permanence à long terme. Sa fonctionnalité de Références Mutables prend également en charge des données évolutives et versionnées. Donc, en gros, Irys n'est pas seulement un protocole de données, c'est la fondation de l'économie des données onchain.

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