Я часто обсуждаю с коллегами внутри индустрии одну тему: самые распространённые ловушки при создании децентрализованных систем хранения данных — это вовсе не сложность первоначальной загрузки. Настоящая проблема — это вот что: после года или двух работы системы узлы начинают приходить и уходить, жесткие диски выходят из строя, возникают сетевые сбои, дата-центры мигрируют… Эти, казалось бы, повседневные «износные» явления постепенно съедают прибыльность проекта, и в итоге его либо вынуждают повышать цены, либо снижать уровень безопасности. Этот порочный круг практически стал индустриальным заклятием.

Недавно я ознакомился с механизмом восстановления Walrus и заметил, что он выбрал иной путь. Его дизайн Red Stuff обладает ключевой особенностью: пропускная способность для восстановления данных, потерянных из-за ошибок, строго пропорциональна объему утраченных данных — другими словами, сколько блоков данных вы потеряли, столько и восстанавливаете, без необходимости полностью переносить весь массив данных ради восстановления нескольких фрагментов. Звучит просто, но что это означает на практике?

Это означает, что стоимость восстановления при увеличении числа участвующих узлов снижается в обратную сторону. Технические показатели ясно показывают: пропускная способность каждого узла для восстановления данных не превышает уровень O(|blob|/n). Чем больше сеть и чем больше узлов, тем ниже становится средняя стоимость на единицу данных. Для открытых сетей это особенно важно — ведь узлы постоянно входят и выходят, и если затраты на восстановление не снижаются с ростом масштабов, рано или поздно возникнет абсурдная ситуация: «счёт за восстановление превышает стоимость хранения».

Что это значит на практике? Во-первых, стабильность цен. Восстановление не станет чёрной дырой для бюджета, и проект не будет вынужден часто повышать цены или урезать избыточность для «продления жизни». Во-вторых, повышается доступность. Процесс восстановления становится легче и более повседневным, система быстрее закрывает «дыры» в данных, а вероятность того, что пользователь столкнётся с ситуацией «нечитаемости» данных, значительно снижается. Глубже анализируя, можно сказать, что это действительно инфраструктура, подходящая для долгосрочных приложений — будь то хранение данных для обучения ИИ, ресурсы для блокчейн-игр, фронтенд-страницы или архивное хранение контента. Важен не однократный успех, а стабильная работа в течение пяти или десяти лет.

Поэтому я смотрю на Walrus не только с точки зрения «сколько он сможет хранить», но и с позиции «если что — можно ли его починить с минимальными затратами и при этом чтобы он становился всё более стабильным». Red Stuff, сделав дизайн восстановления, при котором издержки снижаются с ростом сети, по сути, закладывает фундамент для долгосрочной жизнеспособности этого проекта. Именно такой подход и есть настоящая логика, которая позволяет децентрализованному хранению данных выжить и развиваться.