Záruky získání walruse jsou jako odolná síť, kde jsou datové vlákna přes mnoho uzlů provázaná s vnitřní redundancí, což zajišťuje, že stažení zůstává silné i v případě, že se některé části poškodí.
Ve Walrusu jsou objekty kódovány pomocí 2D kódování erasure od RedStuff, aby vznikly primární a sekundární části s 4-5násobnou replikací, což umožňuje obnovu z pouze 1/3 správných částí po tom, co klienti dotazují Sui objekty pro metadata jako ID objektů, hash závazků a přiřazení uzlů, a následně stahují přes peer-to-peer s vlastním léčením, kdy uzly v párech obnovují ztracené části na základě chybějících velikostí, aby se minimalizovala šířka pásma; dostupnost je potvrzena PoA z kvora 2/3 uzlů při ukládání, přičemž probíhají pravidelné výzvy ověřující vzorky 1 KB každý epoch (30 dní), aby byla zajištěna péče o data, a selhání vede k poklesu záruky, pokud více než 1/3 uzlů před synchronizací upadne, což poskytuje záruky až do 2/3 odolnosti proti selhání po stabilizaci sítě.
Tyto mechanismy se integrují s MoveVM v Sui pro programovatelné kontroly, kde chytří kontrakty mohou ověřit stav PoA nebo prodloužit epochu slučováním zdrojů pro úložiště, čímž se zajišťují záruky pro získání bez závislosti na centrální autoritě.
WAL tokeny podporují získání tím, že se stakují na uzlech pro výběr komise a odměny z poplatků na konci epochy, které jsou založeny na úspěšných výzvách, zatímco hlasování o správě upravuje prahy kvora nebo podněty pro léčení, čímž se propojí užitečnost tokenu s vynucením dostupnosti prostřednictvím deflačních spálení při nesplnění záruk.
Stavitel metaversa, který ukládá ponořující 3D aktiva ve Walrusu, si vyžaduje záruku získání odolnou 2/3 proti selhání, aby mohl modely poskytovat uživatelům v reálném čase, agregující části z reaktivních uzlů prostřednictvím volání SDK i při vysoké změně uzlů, a udržuje zároveň nízkou latenci.
Jak by mohl kvorum 1/3 částí pro obnovu ve Walrusu ovlivnit vaši logiku zpracování chyb při integraci záruk získání pro časově citlivé inferenční úlohy AI?
