Web3: Вирішення проблеми памяті для децентралізованого компютера.

Web3 має проблему пам`яті — і нарешті ми знайшли рішення

Web3 має проблему пам`яті. Не в тому сенсі, що `ми щось забули`, а в основоположному архітектурному сенсі. У ньому немає справжнього шару пам`яті.

Сучасні блокчейни не виглядають абсолютно чужими у порівнянні з традиційними комп`ютерами, але основний фундаментальний аспект класичного обчислення все ще бракує: шар пам`яті, побудований для децентралізації, який підтримуватиме наступну ітерацію інтернету.

Після Другої світової війни Джон фон Нейман виклав архітектуру сучасних комп`ютерів. Кожен комп`ютер потребує введення та виведення, ЦП для управління та арифметики, а також пам`яті для зберігання останньої версії даних, разом із `шиною` для отримання та оновлення цих даних у пам’яті. У загальному, цю архітектуру, відому як ОПЕРАТИВНА ПАМ`ЯТЬ, використано в обчисленнях протягом десятиліть.

У своїй основі Web3 є децентралізованим комп’ютером — `світовим комп`ютером`. На вищих шарах його можна розпізнати: операційні системи (EVM, SVM), які працюють на тисячах децентралізованих вузлів, а також забезпечують децентралізовані додатки та протоколи.

Але, розкопуючи глибше, щось відсутнє. Шар пам’яті, необхідний для зберігання, доступу та оновлення короткочасних і довгострокових даних, не нагадує пам’ять або одиницю пам`яті, яку уявляв фон Нейман.

Замість цього це мішанина різних підходів, які намагаються досягти цієї мети, і загалом результати є безладними, неефективними та складними для навігації.

Ось у чому проблема: якщо ми будуємо світовий комп`ютер, який принципово відрізняється від моделі фон Неймана, нам потрібна дійсно поважна причина це робити. Станом на сьогодні, шар пам’яті Web3 не лише інший, він заплутаний і неефективний. Транзакції повільні. Зберігання повільне та дорого. Масштабування для масового прийняття з поточним підходом майже неможливе. А це не те, про що йшлося в децентралізації.

Але є інший шлях.

Багато людей у цій сфері намагаються зробити все можливе, щоб обійти це обмеження, і ми зараз перебуваємо на етапі, коли поточні рішення не можуть встигати.

Це те, куди приходить алгебраічне кодування, яке використовує рівняння для представлення даних з метою підвищення ефективності, стійкості та гнучкості.

Основна проблема полягає в тому, як реалізувати децентралізований код для Web3? Нова інфраструктура пам`яті.

Саме тому я вирішив залишити академічну кар`єру, де я обіймав посаду професора на факультеті науки про програмування в MIT, і присвятити себе та команду експертів розвитку пам`яті високої продуктивності для Web3.

Я побачив щось більше: потенціал переосмислити наше мислення про обчислення в децентралізованому світі.

Моя команда в Optimum створює децентралізовану пам`ять, яка працює як спеціалізований комп`ютер. Наш підхід базується наВипадковому Лінійному Кодуванні Мережі (RLNC), технології, розробленій у моїй лабораторії MIT протягом майже двох десятиліть. Це перевірений метод кодування даних, який максимізує пропускну здатність та стійкість у високонадійних мережах, від промислових систем до Інтернету.

Кодування даних — це процес перетворення інформації з одного формату в інший для ефективного зберігання, передачі або обробки. Кодування даних існує вже кілька десятиліть, і сьогодні використовується багато його ітерацій у мережах. RLNC — це сучасний підхід до кодування даних, побудованого спеціально для децентралізованого обчислення. Ця схема перетворює дані на пакети для передачі через мережу вузлів, забезпечуючи високу швидкість та ефективність.

З численними інженерними нагородами від провідних світових установ, більше 80 патентів та численними реальними впровадженнями, RLNC більше не є просто теорією. RLNC отримав значну визнання, зокрема, нагороду IEEE Communications Society та Information Theory Society Joint Paper Award у 2009 році за роботу `А Random Linear Network Coding Approach to Multicast`. Вплив RLNC був визнаний нагородою IEEE Koji Kobayashi Computers and Communications Award у 2022 році.

RLNC зараз готовий до децентралізованих систем, що дозволяє швидшу передачу даних, ефективне зберігання та доступ у реальному часі, що робить його ключовим рішенням для проблем масштабованості та ефективності Web3.

Чому це важливо

Давайте зробимо крок назад. Чому все це важливо? Тому що нам потрібна пам`ять для світового комп`ютера, яка не лише децентралізована, але й ефективна, масштабована та надійна.

Наразі блокчейни покладаються на рішення, які досягають лише частково щоденного функціонування пам`яті в обчисленнях високої продуктивності. Що їм бракує, так це єдиного шару пам`яті, який охоплював би як шину пам`яті для передачі даних, так і ОПЕРАТИВНУ ПАМ`ЯТЬ для зберігання та доступу до даних.

Частина комп`ютера у вигляді шини не повинна ставати `вузьким місцем`, як це відбувається зараз. Дозвольте мені пояснити.

“Госип” — поширений метод передачі даних у блокчейн-мережах. Це протокол комунікації `рівний-рівному`, в якому вузли обмінюються інформацією з випадковими аналогічними учасниками для поширення даних по мережі. У своєму поточному виконанні він має труднощі з масштабом.

Уявіть, що вам потрібно отримати 10 частин інформації від сусідів, які повторюють те, що чули. Спочатку ви отримуєте нову інформацію, але коли наближаєтеся до дев’яти з десяти, шанси почути щось нове зменшуються, і останню частину інформації отримати важко. Імовірність 90%, що наступне, що ви почуєте, вже знайоме.

Ось як працює `госип` блокчейну сьогодні — ефективно на початку, але зайве та повільне при спробі завершити обмін інформацією. Вам потрібно дуже пощастити, щоб отримувати нові дані кожен раз.

З RLNC ми обходимо основну проблему масштабності поточного госипу. RLNC працює так, ніби вам пощастило, і щоразу, коли ви чуєте інформацію, це просто нова інформація для вас. Це означає значно більшу пропускну здатність та набагато меншу затримку. Цей госип на основі RLNC є нашим першим продуктом, який валідатори можуть реалізувати через простий API-запит для оптимізації передачі даних для своїх вузлів.

Тепер давайте розглянемо частину пам’яті. Допоможе подумати про пам’ять як про динамічне зберігання, як ОПЕРАТИВНА ПАМ`ЯТЬ у комп`ютері або, по суті, наш гардероб. Децентралізована ОПЕРАТИВНА ПАМ`ЯТЬ повинна імітувати гардероб; вона повинна бути структурованою, надійною та послідовною. Частина даних або є там, або немає, без часткових значень, без пропущених деталей. Це атомарність. Чинники зберігаються в порядку, в якому їх розміщували — ви можете бачити старішу версію, але ніколи неправильною. Це послідовність. І, якщо не переміщати, все залишається на місці; дані не зникають. Це стійкість.

Що ж у нас замість гардероба? Мепули — це не те, що ми зберігаємо на комп`ютерах, так чому ж ми робимо це в Web3? Основна причина в тому, що немає належного шару пам’яті. Якщо ми подумаємо про управління даними в блокчейнах як про управління одягом у нашому гардеробі, менпул — це як купа одягу на підлозі, де ви не впевнені, що там і вам потрібно ритися.

Поточна затримка у обробці транзакцій може бути надзвичайно високою для будь-якого окремого ланцюга. Наприклад, у Ethereum потрібно два епохи або 12,8 хвилин, щоб завершити будь-яку окрему транзакцію. Без децентралізованої ОПЕРАТИВНОЇ ПАМ’ЯТІ Web3 покладається на менпули, де транзакції залишаються до їх обробки, що призводить до затримок, заторів і непередбачуваності.

Повні вузли зберігають усе, розширюючи систему та ускладнюючи і дорогий доступ. У комп`ютерах ОПЕРАТИВНА ПАМ`ЯТЬ зберігає те, що зараз необхідно, тоді як менш використовувані дані перейшли в холодне зберігання, можливо, в хмарі або на диску. Повні вузли подібні до гардероба з усім одягом, який ви коли-небудь носили (з того, що ви носили ще дитиною до сьогодні).

Це не те, що ми робимо на наших комп`ютерах, але це існує в Web3, оскільки зберігання та доступ до читання/запису не оптимізовані. З RLNC ми створюємо децентралізовану ОПЕРАТИВНУ ПАМ`ЯТЬ (deRAM) для своєчасного, оновлювального стану, економічно вигідно, стійко та масштабовано.

deRAM та передача даних на основі RLNC можуть вирішити найбільші `вузькі місця` Web3, зробивши пам`ять швидшою, ефективнішою та більш масштабною. Це оптимізує передачу даних, зменшує роздування зберігання і забезпечує доступ у реальному часі, не порушуючи децентралізацію. Це давно було ключовою відсутньою частиною світового комп`ютера, але не на тривалий час.