Muriel Médard: Web3 tem um problema de memória — e finalmente temos uma solução

O Web3 tem um problema de memória. Não no sentido de “esquecemos algo”, mas no sentido arquitetônico CORE . Ele T tem uma camada de memória real.

Hoje, os blockchains T parecem completamente estranhos em comparação aos computadores tradicionais, mas um aspecto CORE da computação legada ainda está faltando: uma camada de memória criada para descentralização que dará suporte à próxima iteração da internet.


Muriel Médard será palestrante no Consensus 2025 de 14 a 16 de maio. Registre-se para adquirir seu ingresso aqui.

Após a Segunda Guerra Mundial, John von Neumann estabeleceua arquitetura para computadores modernos. Todo computador precisa de entrada e saída, uma CPU para controle e aritmética, e memória para armazenar os dados da versão mais recente, junto com um “barramento” para recuperar e atualizar esses dados na memória. Comumente conhecida como RAM, essa arquitetura tem sido a base da computação por décadas.

Em sua CORE, o Web3 é um computador descentralizado — um “computador mundial”. Nas camadas mais altas, ele é bastante reconhecível: sistemas operacionais (EVM, SVM) rodando em milhares de nós descentralizados, alimentando aplicativos e protocolos descentralizados.

Mas, quando você cava mais fundo, algo está faltando. A camada de memória essencial para armazenar, acessar e atualizar dados de curto e longo prazo, T se parece com o barramento de memória ou unidade de memória que von Neumann imaginou.

Em vez disso, é uma mistura de diferentes abordagens de melhor esforço para atingir esse propósito, e os resultados são, no geral, confusos, ineficientes e difíceis de navegar.

Aqui está o problema: se vamos construir um computador mundial que seja fundamentalmente diferente do modelo von Neumann, é melhor que haja uma razão muito boa para isso. No momento, a camada de memória do Web3 T é apenas diferente, é complicada e ineficiente. As transações são lentas. O armazenamento é lento e caro. Escalar para adoção em massa com essa abordagem atual é quase impossível. E não era disso que a descentralização deveria ser.

Mas há outra maneira.

Muitas pessoas neste espaço estão tentando o melhor que podem para contornar essa limitação e estamos em um ponto agora em que as soluções alternativas atuais simplesmente não conseguem KEEP . É aqui que entra o uso da codificação algébrica, que faz uso de equações para representar dados para eficiência, resiliência e flexibilidade.

O problema CORE é este: como implementamos código descentralizado para Web3?

Uma nova infraestrutura de memória

É por isso que dei o salto da academia, onde exercia o cargo de presidente do NEC do MIT e professor de Ciência e Engenharia de Software, para me dedicar, junto com uma equipe de especialistas, ao avanço da memória de alto desempenho para Web3.

Eu vi algo maior: o potencial de redefinir como pensamos sobre computação em um mundo descentralizado.

Minha equipe na Optimum está criando uma memória descentralizada que funciona como um computador dedicado. Nossa abordagem é alimentada por Random Linear Network Coding (RLNC), uma Tecnologia desenvolvida em meu Laboratório do MITao longo de quase duas décadas. É um método comprovado de codificação de dados que maximiza o rendimento e a resiliência em redes de alta confiabilidade, desde sistemas industriais até a internet.

Codificação de dados é o processo de conversão de informações de um formato para outro para armazenamento, transmissão ou processamento eficiente. A codificação de dados existe há décadas e há muitas iterações dela em uso em redes hoje. RLNC é a abordagem moderna para codificação de dados construída especificamente para computação descentralizada. Este esquema transforma dados em pacotes para transmissão através de uma rede de nós, garantindo alta velocidade e eficiência.

Com vários prêmios de engenharia de instituições globais de ponta, mais de 80 patentes e inúmeras implantações no mundo real, o RLNC não é mais apenas uma teoria. O RLNC obteve reconhecimento significativo, incluindo o prêmio IEEE Communications Society and Information Theory Society Joint Paper Award de 2009 pelo trabalho "A Random Linear Network Coding Approach to Multicast". O impacto do RLNC foi reconhecido com o prêmio IEEE Koji Kobayashi Computers and Communications Award em 2022.

O RLNC agora está pronto para sistemas descentralizados, permitindo propagação de dados mais rápida, armazenamento eficiente e acesso em tempo real, tornando-se uma solução essencial para os desafios de escalabilidade e eficiência do Web3.

Por que isso é importante

Vamos dar um passo para trás. Por que tudo isso importa? Porque precisamos de memória para o computador mundial que não seja apenas descentralizada, mas também eficiente, escalável e confiável.

Atualmente, os blockchains dependem de soluções ad hoc de melhor esforço que alcançam parcialmente o que a memória na computação de alto desempenho faz. O que falta é uma camada de memória unificada que englobe tanto o barramento de memória para propagação de dados quanto a RAM para armazenamento e acesso a dados.

A parte de barramento do computador não deve se tornar o gargalo, como acontece agora. Deixe-me explicar.

“Gossip” é o método comum para propagação de dados em redes blockchain. É um protocolo de comunicação peer-to-peer no qual os nós trocam informações com peers aleatórios para espalhar dados pela rede. Em sua implementação atual, ele tem dificuldades em escala.

Imagine que você precisa de 10 informações de vizinhos que repetem o que ouviram. Conforme você fala com eles, a princípio você obtém novas informações. Mas conforme você se aproxima de nove em cada 10, a chance de ouvir algo novo de um vizinho cai, tornando a informação final a mais difícil de obter. As chances são de 90% de que a próxima coisa que você ouve é algo que você já sabe.

É assim que a fofoca do blockchain funciona hoje — eficiente no começo, mas redundante e lenta ao tentar completar o compartilhamento de informações. Você teria que ter muita sorte para conseguir algo novo toda vez.

Com o RLNC, contornamos o CORE problema de escalabilidade na fofoca atual. O RLNC funciona como se você tivesse conseguido ter muita sorte, então toda vez que você ouve uma informação, ela simplesmente acontece de ser uma informação que é nova para você. Isso significa muito mais rendimento e muito menos latência. Essa fofoca alimentada pelo RLNC é nosso primeiro produto, que os validadores podem implementar por meio de uma simples chamada de API para otimizar a propagação de dados para seus nós.

Vamos agora examinar a parte da memória. Ajuda pensar na memória como um armazenamento dinâmico, como a RAM em um computador ou, nesse caso, em nosso armário. A RAM descentralizada deve imitar um armário; deve ser estruturada, confiável e consistente. Um pedaço de dados está lá ou não, sem meio-bits, sem mangas faltando. Isso é atomicidade. Os itens permanecem na ordem em que foram colocados — você pode ver uma versão mais antiga, mas nunca uma ONE. Isso é consistência. E, a menos que seja movido, tudo permanece no lugar; os dados T desaparecem. Isso é durabilidade.

Em vez do armário, o que temos? Mempools não são algo que KEEP em computadores, então por que fazemos isso no Web3? O principal motivo é que não há uma camada de memória adequada. Se pensarmos no gerenciamento de dados em blockchains como gerenciar roupas em nosso armário, um mempool é como ter uma pilha de roupa para lavar no chão, onde você não tem certeza do que está lá e precisa vasculhar.

Os atrasos atuais no processamento de transações podem ser extremamente altos para qualquer cadeia única. Citando o Ethereum como exemplo, leva duas épocas ou 12,8 minutos para finalizar qualquer transação única. Sem RAM descentralizada, o Web3 depende de mempools, onde as transações ficam até serem processadas, resultando em atrasos, congestionamento e imprevisibilidade.

Os nós completos armazenam tudo, inchando o sistema e tornando a recuperação complexa e custosa. Em computadores, a RAM mantém o que é necessário no momento, enquanto os dados menos usados são movidos para o armazenamento frio, talvez na nuvem ou no disco. Os nós completos são como um armário com todas as roupas que você já usou (de tudo o que você já usou quando era bebê até agora).

Isso não é algo que fazemos em nossos computadores, mas eles existem no Web3 porque o armazenamento e o acesso de leitura/gravação T são otimizados. Com o RLNC, criamos RAM descentralizada (deRAM) para estado oportuno e atualizável de uma forma que seja econômica, resiliente e escalável.

DeRAM e propagação de dados alimentados por RLNC podem resolver os maiores gargalos do Web3 tornando a memória mais rápida, mais eficiente e mais escalável. Ele otimiza a propagação de dados, reduz o inchaço do armazenamento e permite acesso em tempo real sem comprometer a descentralização. Há muito tempo é uma peça-chave que faltava no mundo dos computadores, mas não por muito tempo.