0G System ZeroGravity (0G) обзор проекта.

Описание

Это первый бесконечно масштабируемый и децентрализованный уровень доступности данных со встроенным слоем хранения общего назначения. Это означает, что 0G может обеспечить массивно масштабируемую базу данных на цепочке для любого типа данных Web2 или Web3, хорошо подходящую для широкого спектра потребностей, включая ИИ на цепочке. В то же время функциональность 0G как уровня доступности данных означает, что любой человек может легко проверить, что данные были точно сохранены. Ниже мы расскажем об этой архитектуре, в том числе о ключевых сценариях использования, которые она открывает.

Архитектура 0G Высокая масштабируемость 0G основана на разделении рабочего процесса по обеспечению доступности данных на:

a) полосу хранения данных:

Достигается горизонтальная масштабируемость за счет хорошо продуманного разделения данных для передачи больших объемов данных. Например, значительные объемы данных можно хранить или получать к ним доступ практически мгновенно.

б) Полоса публикации данных:

Гарантирует доступность данных с помощью системы на основе кворума, предполагающей "честное большинство", причем кворум выбирается случайным образом через VRF. Это занимает лишь небольшой поток данных и, следовательно, позволяет избежать узких мест в передаче данных, освобождая место для более крупных передач Data Storage Lane.

"0G Storage" - это база данных 0G на цепи, состоящая из сети Storage Nodes, активно участвующих в процессе майнинга, подобном PoW, известном как Proof of Random Access (PoRA). PoRA требует от майнеров правильно отвечать на случайные запросы, связанные с архивными данными, за что соответствующий узел хранения получает соответствующее вознаграждение. 0G фокусируется на вознаграждении узлов за их вклад, а не на наказании за неправильное поведение, чтобы стимулировать участие сети в ее обслуживании и в конечном итоге улучшить масштабируемость.

"0G DA" - это бесконечно масштабируемый DA Layer от 0G, непосредственно построенный поверх 0G Storage. Для обеспечения подтверждения DA используется архитектура, основанная на кворуме, с использованием "предположения честного большинства", при котором узлы соглашаются с тем, что данные доступны. Для рандомизации кворума используется VRF, а графические процессоры ускоряют процесс кодирования стирания, который необходим для правильного хранения данных.