Muriel Médard: Web3 ha un problema di memoria e finalmente abbiamo una soluzione

Web3 ha un problema di memoria. Non nel senso di "abbiamo dimenticato qualcosa", ma nel senso di architettura CORE . T ha un vero strato di memoria.

Oggi le blockchain T sembrano del tutto estranee ai computer tradizionali, ma manca ancora un aspetto CORE dei computer tradizionali: uno strato di memoria pensato per la decentralizzazione che supporterà la prossima iterazione di Internet.


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Dopo la seconda guerra mondiale, John von Neumann ha delineatol'architettura per i computer moderni. Ogni computer ha bisogno di input e output, una CPU per il controllo e l'aritmetica e una memoria per archiviare i dati della versione più recente, insieme a un "bus" per recuperare e aggiornare tali dati nella memoria. Comunemente nota come RAM, questa architettura è stata il fondamento dell'informatica per decenni.

In CORE, Web3 è un computer decentralizzato, un "computer mondiale". Ai livelli più alti, è abbastanza riconoscibile: sistemi operativi (EVM, SVM) in esecuzione su migliaia di nodi decentralizzati, che alimentano applicazioni e protocolli decentralizzati.

Ma, se si scava più a fondo, manca qualcosa. Lo strato di memoria essenziale per l'archiviazione, l'accesso e l'aggiornamento dei dati a breve e lungo termine, T assomiglia al bus di memoria o all'unità di memoria immaginati da von Neumann.

Si tratta invece di un miscuglio di diversi approcci basati sul massimo impegno per raggiungere questo scopo, e i risultati sono nel complesso caotici, inefficienti e difficili da gestire.

Ecco il problema: se dobbiamo costruire un computer mondiale che sia fondamentalmente diverso dal modello di von Neumann, allora ci deve essere una ragione davvero valida per farlo. Al momento, il livello di memoria di Web3 T è solo diverso, è contorto e inefficiente. Le transazioni sono lente. L'archiviazione è lenta e costosa. La scalabilità per l'adozione di massa con questo approccio attuale è quasi impossibile. E non è questo che si supponeva fosse la decentralizzazione.

Ma c'è un altro modo.

Molte persone in questo spazio stanno facendo del loro meglio per aggirare questa limitazione e siamo a un punto in cui le attuali soluzioni alternative non riescono a KEEP il passo. È qui che entra in gioco l'uso della codifica algebrica, che utilizza equazioni per rappresentare i dati per efficienza, resilienza e flessibilità.

Il problema CORE è questo: come possiamo implementare il codice decentralizzato per Web3?

Una nuova infrastruttura di memoria

Ecco perché ho lasciato il mondo accademico, dove ricoprivo il ruolo di Presidente del NEC del MIT e Professore di Scienza e Ingegneria del Software, per dedicarmi, insieme a un team di esperti, allo sviluppo di memorie ad alte prestazioni per Web3.

Ho visto qualcosa di più grande: il potenziale per ridefinire il modo in cui concepiamo l'informatica in un mondo decentralizzato.

Il mio team in Optimum sta creando una memoria decentralizzata che funziona come un computer dedicato. Il nostro approccio è basato su Random Linear Network Coding (RLNC), una Tecnologie sviluppata nel mio Laboratorio del MITper quasi due decenni. È un metodo di codifica dati collaudato che massimizza la produttività e la resilienza nelle reti ad alta affidabilità, dai sistemi industriali a Internet.

La codifica dei dati è il processo di conversione delle informazioni da ONE formato a un altro per un'archiviazione, una trasmissione o un'elaborazione efficienti. La codifica dei dati esiste da decenni e oggi sono molte le sue iterazioni in uso nelle reti. RLNC è l'approccio moderno alla codifica dei dati, creato appositamente per l'elaborazione decentralizzata. Questo schema trasforma i dati in pacchetti per la trasmissione attraverso una rete di nodi, garantendo elevata velocità ed efficienza.

Con molteplici premi di ingegneria da parte di importanti istituzioni globali, oltre 80 brevetti e numerose implementazioni nel mondo reale, RLNC non è più solo una teoria. RLNC ha ottenuto importanti riconoscimenti, tra cui il 2009 IEEE Communications Society e Information Theory Society Joint Paper Award per il lavoro "A Random Linear Network Coding Approach to Multicast". L'impatto di RLNC è stato riconosciuto con l'IEEE Koji Kobayashi Computers and Communications Award nel 2022.

RLNC è ora pronto per sistemi decentralizzati, consentendo una propagazione più rapida dei dati, un'archiviazione efficiente e un accesso in tempo reale, rendendolo una soluzione chiave per le sfide di scalabilità ed efficienza di Web3.

Perché questo è importante

Facciamo un passo indietro. Perché tutto questo è importante? Perché abbiamo bisogno di memoria per il computer mondiale che non sia solo decentralizzata, ma anche efficiente, scalabile e affidabile.

Attualmente, le blockchain si basano su soluzioni ad hoc best-effort che realizzano in parte ciò che fa la memoria nell'elaborazione ad alte prestazioni. Ciò che manca è uno strato di memoria unificato che comprenda sia il bus di memoria per la propagazione dei dati sia la RAM per l'archiviazione e l'accesso ai dati.

La parte bus del computer non dovrebbe diventare il collo di bottiglia, come accade ora. Lasciatemi spiegare.

"Gossip" è il metodo comune per la propagazione dei dati nelle reti blockchain. È un protocollo di comunicazione peer-to-peer in cui i nodi scambiano informazioni con peer casuali per diffondere i dati attraverso la rete. Nella sua attuale implementazione, ha difficoltà su larga scala.

Immagina di aver bisogno di 10 informazioni da vicini che ripetono ciò che hanno sentito. Mentre parli con loro, all'inizio ottieni nuove informazioni. Ma quando ti avvicini a nove su 10, la possibilità di sentire qualcosa di nuovo da un vicino diminuisce, rendendo l'ultima informazione la più difficile da ottenere. Le probabilità sono del 90% che la prossima cosa che senti sia qualcosa che sai già.

Ecco come funziona oggi il gossip sulla blockchain: efficiente all'inizio, ma ridondante e lento quando si cerca di completare la condivisione delle informazioni. Bisognerebbe essere estremamente fortunati per ottenere qualcosa di nuovo ogni volta.

Con RLNC, aggiriamo il problema di scalabilità CORE nel gossip attuale. RLNC funziona come se fossi riuscito a essere estremamente fortunato, quindi ogni volta che senti informazioni, capita che siano informazioni nuove per te. Ciò significa una produttività molto maggiore e una latenza molto più bassa. Questo gossip basato su RLNC è il nostro primo prodotto, che i validatori possono implementare tramite una semplice chiamata API per ottimizzare la propagazione dei dati per i loro nodi.

Esaminiamo ora la parte della memoria. È utile pensare alla memoria come a un archivio dinamico, come la RAM in un computer o, per quel che conta, nel nostro armadio. La RAM decentralizzata dovrebbe imitare un armadio; dovrebbe essere strutturata, affidabile e coerente. Un pezzo di dati o c'è o non c'è, niente mezzi bit, niente buste mancanti. Questa è atomicità. Gli elementi rimangono nell'ordine in cui sono stati posizionati: potresti vedere una versione più vecchia, ma mai una ONE. Questa è coerenza. E, a meno che non venga spostato, tutto rimane al suo posto; i dati T scompaiono. Questa è durevolezza.

Invece dell'armadio, cosa abbiamo? I mempool non sono qualcosa che KEEP in giro nei computer, quindi perché lo facciamo in Web3? Il motivo principale è che non c'è un livello di memoria appropriato. Se pensiamo alla gestione dei dati nelle blockchain come alla gestione dei vestiti nel nostro armadio, un mempool è come avere una pila di biancheria sul pavimento, dove non sei sicuro di cosa ci sia dentro e devi rovistare.

Gli attuali ritardi nell'elaborazione delle transazioni possono essere estremamente elevati per qualsiasi singola catena. Citando Ethereum come esempio, ci vogliono due epoche o 12,8 minuti per finalizzare una singola transazione. Senza RAM decentralizzata, Web3 si affida ai mempool, dove le transazioni rimangono finché non vengono elaborate, con conseguenti ritardi, congestione e imprevedibilità.

I nodi completi memorizzano tutto, gonfiando il sistema e rendendo il recupero complesso e costoso. Nei computer, la RAM conserva ciò di cui si ha bisogno al momento, mentre i dati meno utilizzati vengono spostati in un cold storage, magari nel cloud o su disco. I nodi completi sono come un armadio con tutti i vestiti che hai mai indossato (da tutto ciò che hai mai indossato da bambino fino a ora).

Non è qualcosa che facciamo sui nostri computer, ma esiste in Web3 perché l'archiviazione e l'accesso in lettura/scrittura T sono ottimizzati. Con RLNC, creiamo RAM decentralizzata (deRAM) per uno stato tempestivo e aggiornabile in un modo che sia economico, resiliente e scalabile.

DeRAM e la propagazione dei dati alimentata da RLNC possono risolvere i maggiori colli di bottiglia di Web3 rendendo la memoria più veloce, più efficiente e più scalabile. Ottimizza la propagazione dei dati, riduce il bloat di archiviazione e consente l'accesso in tempo reale senza compromettere la decentralizzazione. È da tempo un tassello mancante chiave nel mondo dei computer, ma non per molto.