약 1년 전에 우리는 2D 소실 코드를 기반으로 한 FullDAS 설계를 발표했으며, 슬롯당 32MB 데이터(256 블롭)를 대상으로 다음과 같은 구성 요소를 포함했습니다:

다른 문제는 전체 셀 ID 공간에 걸쳐 무작위 계수가 퍼져 있어 부분 복구가 불가능하다는 것입니다. 노드는 구조의 셀 수만큼 원본 �선 선형 조합을 (최소한 집해야야 합니다. 이 바로은형 기반 코드(심지어 간단한 XOR조차도)는 선형 조합이 구성되원는 원본 요소(셀)의 수 범위를 제한합습니다. 대부분의 계수를 0으로 강제하고 무작위로 선택된 몇 개만 허용하는 것으로 상상할 수 있습니다. 이는 코딩 효율율 약간 감소시키는 대신 부분 복구를 가능하능합니다. 예를 들어, LT코드 는 효율적인 디코�위�을 가능하게 하기 위해 이 트릭을 사용합니다. 우리는 이 개념을 제한된 RLC(R-RLC)라고 부릅니다.

마찬가지로, RLC를 열(또는 행)로 한 수으며, 주어진 는 열의 셀에서만 선형 조합을 사용하고 해당 열을 보관하고 있는 노드에 이러한 조합을 보낼있. 이�노드가 열의 충분한 셀을 가지면지마자 를 행가능하 게 것입니다. 일종의 부분 복구입니다. 그러나 우리는 여전히 행과 열 사이에서 교차 전달을 할 수 없을 것입니다. 왜냐하면 열 셀의 선형 조합이 행 분배에와주지 않기 때문입니다.. 열을 디코딩한 후에도 교차 전달은 제한될 것입니다: 동일한 열을 디코딩하는 노드들은 모두 행의 동일한 요소를 가지게 있 되며, 다른 선형 조합은 아�것�p p>

2>마음에 떠오를 수 있는또 다른 옵션은 2D RS 코드와 유사한 선형 조합을을 사용하는 것입니다. 미리 정의된 확장 계수를 가지고 것 수와 행 및 열 ID에 따라 계수를 만드는 것입니다... 그러나 이렇게 하면 우리는 기본적으로 �로 D RS 코드가 하는 것을 복제하게 됩니다.

<그래서 우리는 RLC로 무엇을 할 수 있을까요? 리에서는 설계 공간의 몇 가지 옵션을 해당 장단점과 함께 나열합니다. 이것이 아직 진 행 중인 작업임을 유의하세요. 따라서 기본 2D RS 코딩보다 더 명확한 해결책을 기대하지 기 마세요.

물론 GossipSub 오버헤드가 있지만, 여기와 여기에서 논의된 푸시-풀 기법은 지연을 크게 증가시키지 않고도 이 오버헤드를 2배 이상 줄일 수 있습니다.

그렇다면 병목 지점은 어디인가?

셀 기반 모델의 가장 가능성 높은 병목 지점은 메시지당 오버헤드에서 찾을 수 있습니다. 여기에는 메시지 검증 및 삭제 코딩과 같은 처리 오버헤드와 헤더 및 메시지 ID 가십과 같은 네트워크 오버헤드가 포함됩니다.

후자의 경우, 우리는 구조화된 메시지 ID와 IHAVE/IWANT 비트맵 사용을 제안했습니다. 이는 아직 명시되거나 구현되지 않았습니다.

처리 오버헤드의 경우, 우리의 네트워킹 스택을 검토하고 배치 검증과 같은 부분을 개선해야 합니다. 우리는 절충안으로 단일 셀 메시지 대신 다중 셀 메시지를 사용해야 할 수도 있습니다. 열 수준 및 셀 수준 메시지를 모두 사용하는 혼합 모델도 논의되고 있습니다.

결론

FullDAS는 여전히 발전 중이며, 설계는 아마도 변경될 것입니다. 하지만 우리는 이미 점진적으로 블롭 수를 확장할 수 있는 일련의 기술을 가지고 있습니다. 이러한 기술 중 많은 부분은 직교 변경으로, 우리가 지원할 수 있는 블롭 수를 곱셈적으로 증가시켜 이더리움의 블롭 수를 빠르게 확장할 수 있게 해줍니다.