Світовому комп’ютеру потрібна пам’ять, яка буде не тільки децентралізованою, але й ефективною, масштабованою та надійною. Ми можемо створити її за допомогою випадкового лінійного мережевого кодування (Random Linear Network Coding, RLNC), – каже Мюріель Медард, співзасновниця компанії Optimum, яка пропонує інфраструктуру пам’яті для будь-якого блокчейну. Медард є співавтором RLNC, який вона розробила за два десятиліття досліджень в Массачусетському технологічному інституті.
Web3 має проблему з пам’яттю. Не в сенсі “ми щось забули”, а в архітектурному сенсі. У нього немає справжнього шару пам’яті.
Сьогодні блокчейни не виглядають абсолютно чужими в порівнянні з традиційними комп’ютерами, але в них все ще відсутній основний фундаментальний аспект застарілих обчислень: Шару пам’яті, створеного для децентралізації, який підтримуватиме наступну ітерацію інтернету.
Після Другої світової війни Джон фон Нейман виклав архітектуру сучасних комп’ютерів. Кожному комп’ютеру потрібні пристрої вводу-виводу, центральний процесор для керування та арифметики, пам’ять для зберігання даних останньої версії, а також “шина” для отримання та оновлення цих даних у пам’яті. Ця архітектура, відома як оперативна пам’ять, була основою обчислень протягом десятиліть.
За своєю суттю Web3 є децентралізованим комп’ютером – “світовим комп’ютером”. На вищих рівнях він досить впізнаваний: операційні системи (EVM, SVM), що працюють на тисячах децентралізованих вузлів, забезпечують роботу децентралізованих додатків і протоколів.
Але якщо заглибитися глибше, то можна побачити, що це не так.
Але, якщо копнути глибше, чогось не вистачає. Рівень пам’яті, необхідний для зберігання, доступу та оновлення короткострокових і довгострокових даних, не схожий на шину пам’яті або блок пам’яті, які уявляв собі фон Нейман.
Натомість він виглядає як шина пам’яті або блок пам’яті.
Натомість, це мішанина з різних найкращих підходів до досягнення цієї мети, а результати в цілому безладні, неефективні та складні для навігації.
Ось у чому проблема: якщо ми збираємося побудувати світовий комп’ютер, який фундаментально відрізняється від моделі фон Неймана, то краще, щоб для цього була дійсно вагома причина. На даний момент рівень пам’яті Web3 не просто відрізняється, він заплутаний і неефективний. Транзакції виконуються повільно. Зберігання даних повільне і дороге. Масштабування для масового впровадження з таким поточним підходом практично неможливе. І це не те, заради чого була задумана децентралізація.
Але є інший шлях.
Але є інший шлях.
Багато людей в цьому просторі намагаються з усіх сил обійти це обмеження, і зараз ми знаходимося в точці, де поточні обхідні рішення просто не встигають за нами. Саме тут на допомогу приходить алгебраїчне кодування, яке використовує рівняння для представлення даних з метою підвищення ефективності, стійкості та гнучкості.
Основна проблема полягає в наступному: як реалізувати децентралізований код для Web3?
Нова інфраструктура пам’яті
<Ось чому я зробив стрибок з академічної сфери, де я обіймав посаду голови MIT NEC і професора програмної науки та інженерії, щоб присвятити себе та команду експертів розробці високопродуктивної пам'яті для Web3.
Я побачив дещо більше: потенціал для того, щоб переосмислити те, як ми думаємо про обчислення в децентралізованому світі.
Моя команда в Optimum створює децентралізовану пам’ять, яка працює як виділений комп’ютер. В основі нашого підходу лежить Random Linear Network Coding (RLNC) – технологія, розроблена в моїй лабораторії MIT протягом майже двох десятиліть. Це перевірений метод кодування даних, який максимізує пропускну здатність і відмовостійкість 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 в мережах використовується безліч його ітерацій. RLNC – це сучасний підхід до кодування даних, створений спеціально для децентралізованих обчислень. Ця схема перетворює дані на пакети для передачі через мережу вузлів, забезпечуючи високу швидкість та ефективність.
Маючи численні інженерні нагороди від провідних світових інституцій, понад 80 патентів та численні реальні впровадження, RLNC більше не є лише теорією. RLNC отримала значне визнання, в тому числі нагороду за спільну роботу “Випадковий лінійний мережевий підхід до кодування багатоадресної розсилки” 2009 року від IEEE Communications Society і Information Theory Society за роботу “Випадковий лінійний мережевий підхід до багатоадресної розсилки”. Вплив RLNC був визнаний нагородою IEEE Koji Kobayashi Computers and Communications Award у 2022 році.
Робота RLNC була відзначена нагородою IEEE Koji Kobayashi Computers and Communications Award у 2022 році.
RLNC тепер готова для децентралізованих систем, забезпечуючи швидше поширення даних, ефективне зберігання і доступ в режимі реального часу, що робить її ключовим рішенням для вирішення проблем масштабованості та ефективності Web3.
Чому це важливо
Давайте зробимо крок назад. Чому все це має значення? Тому що нам потрібна пам’ять для світового комп’ютера, яка буде не тільки децентралізованою, але й ефективною, масштабованою та надійною.
Сьогодні блокчейни покладаються на спеціальні рішення, які частково досягають того, що робить пам’ять у високопродуктивних обчисленнях. Чого їм бракує, так це уніфікованого рівня пам’яті, який охоплює як шину пам’яті для поширення даних, так і оперативну пам’ять для зберігання даних і доступу до них.
Шинна частина комп’ютера не повинна ставати вузьким місцем, як це відбувається зараз. Дозвольте пояснити.
“Плітки” – це поширений метод поширення даних в мережах блокчейн. Це одноранговий протокол зв’язку, в якому вузли обмінюються інформацією з випадковими одноранговими вузлами для поширення даних по мережі. У своїй поточній реалізації він має проблеми з масштабуванням.
Уявіть, що вам потрібно 10 частин інформації від сусідів, які повторюють те, що вони чули. Коли ви говорите з ними, спочатку ви отримуєте нову інформацію. Але в міру того, як ви наближаєтеся до дев’яти з 10, шанс почути щось нове від сусіда падає, що робить останню частину інформації найважчою для отримання. Ймовірність 90%, що наступне, що ви почуєте, – це те, що ви вже знаєте.
Ось як сьогодні працюють плітки в блокчейні – ефективні на початковому етапі, але надлишкові і повільні при спробі завершити обмін інформацією. Вам повинно бути дуже пощастило, щоб кожен раз отримувати щось нове.
За допомогою RLNC ми обходимо основну проблему масштабованості в поточних плітках. RLNC працює так, ніби вам надзвичайно пощастило, тому щоразу, коли ви чуєте інформацію, це буде нова для вас інформація. Це означає набагато більшу пропускну здатність і набагато меншу затримку. Ця плітка на основі RLNC є нашим першим продуктом, який валідатори можуть впровадити за допомогою простого виклику API, щоб оптимізувати поширення даних для своїх вузлів.
Давайте тепер розглянемо частину пам’яті. Це допомагає думати про пам’ять як про динамічне сховище, як оперативна пам’ять в комп’ютері або, якщо вже на те пішло, в нашій шафі. Децентралізована оперативна пам’ять повинна імітувати шафу; вона повинна бути структурованою, надійною і послідовною. Фрагмент даних або є, або його немає, ніяких напівбітів, ніяких відсутніх рукавів. Це атомарність. Елементи залишаються в тому порядку, в якому вони були розміщені – ви можете побачити старішу версію, але ніколи не помилитися. Це послідовність. І якщо нічого не переміщати, все залишається на місці; дані не зникають. Це довговічність.
Що ми маємо замість шафи? Пули пам’яті – це не те, що ми зберігаємо в комп’ютерах, так чому ж ми робимо це в Web3? Основна причина полягає в тому, що немає належного рівня пам’яті. Якщо уявити управління даними в блокчейні як управління одягом у шафі, то мемпул – це як купа білизни на підлозі, де ви не знаєте, що там лежить, і вам потрібно поритися в ній.
Теперішні затримки в обробці транзакцій можуть бути надзвичайно високими для будь-якого окремого ланцюжка. На прикладі Ethereum можна сказати, що для завершення однієї транзакції потрібно дві епохи або 12,8 хвилин. Без децентралізованої оперативної пам’яті Web3 покладається на пули пам’яті, де транзакції зберігаються, поки не будуть оброблені, що призводить до затримок, перевантажень і непередбачуваності.
Повні вузли зберігають все, роздуваючи систему і роблячи пошук складним і дорогим. У комп’ютерах оперативна пам’ять зберігає те, що потрібно в даний момент, в той час як менш використовувані дані переміщуються в холодне сховище, можливо, в хмару або на диск. Повні вузли схожі на шафу з усім одягом, який ви коли-небудь носили (від усього, що ви носили в дитинстві до сьогодні).
Повні вузли схожі на шафу з усім одягом, який ви коли-небудь носили.
Це не те, що ми робимо на наших комп’ютерах, але вони існують у Web3, тому що зберігання і доступ до читання/запису не оптимізовані. За допомогою RLNC ми створюємо децентралізовану оперативну пам’ять (deRAM) для своєчасного оновлення, яка є економічною, відмовостійкою та масштабованою.
Децентралізована оперативна пам’ять і поширення даних за допомогою RLNC може вирішити найбільші проблеми Web3, роблячи пам’ять швидшою, ефективнішою і масштабованішою. Це оптимізує поширення даних, зменшує роздуття сховища та забезпечує доступ у реальному часі без шкоди для децентралізації. Вона вже давно стала ключовим елементом, якого бракує світовому комп’ютеру, але це не надовго.
Примітка: Погляди, висловлені в цій колонці, належать автору і не обов’язково відображають погляди CoinDesk, Inc. або її власників і афілійованих осіб.
Муріель Медард – співзасновник і генеральний директор Optimum, високопродуктивної інфраструктури пам’яті для будь-якого блокчейну. Вона є співавтором RLNC – технології, що лежить в основі Optimum, яка з’явилася в результаті більш ніж двадцятирічних досліджень в Массачусетському технологічному інституті – і очолює кафедру програмної науки та інженерії NEC в Массачусетському технологічному інституті. Вона є членом Національної інженерної академії США, Американської академії мистецтв і наук, Німецької національної академії наук, членом Національної академії винахідників США та членом Інституту інженерів з електротехніки та електроніки.