نظرا لأن @eigen_da تطلق الإصدار 2 بزيادة من 15 ميجابايت / ثانية إلى 100 ميجابايت / ثانية ، أريد أن أتعمق في كيفية تحقيق EigenDA لذلك مقارنة بالإصدار 1. في الإصدار 1 (EigenDA الأصلي): • عندما يرسل منظم L2 كتلة إلى EigenDA ، يقوم المشتت (داخل EigenDA) بمسح الكتل الثنائية كبيرة الحجم إلى أجزاء (قطع كائن ثنائي كبير الحجم أصغر). • يتم إرسال القطع إلى مشغلي تخزين مختلفين. • يعالج كل مشغل تخزين مجموعته الخاصة من القطع (قطع كائن ثنائي كبير الحجم أصغر) ، لذلك لا يوجد مشغلان يعالجان نفس الأجزاء. • يتيح هذا النهج التوسع الأفقي: يمكن معالجة المزيد من المشغلين → المزيد من الأجزاء → إنتاجية أعلى → TPS أعلى. في الإصدار 2 (EigenDA الجديد): • يفصل EigenDA بيانات التعريف (رؤوس الكائن الثنائي كبير الحجم) واتصال البيانات (الأجزاء المشفرة). يرسل المشتت رؤوس الكائن الثنائي كبير الحجم فقط إلى عقد DA، والتي تتحقق من صحة حدود الدفع والسعر قبل طلب حمولات البيانات. • يتم تبسيط ترميز البيانات عن طريق توحيد الكائنات الثنائية كبيرة الحجم إلى 8192 قطعة، مما يجعل الترميز عديم الحالة وأقل تعقيدا. يتم ترميز البيانات مرة واحدة لجميع النصاب القانوني ، مما يقلل من التكرار. • تم تصميم LittDB (قاعدة البيانات المتخصصة) للتخزين السريع والموثوق به لقيمة المفتاح على الأجهزة القياسية. يتخلى عن تغييرات البيانات والمعاملات المعقدة ، مع التركيز على انتهاء صلاحية البيانات المتسلسلة لدعم متطلبات قابلية التوسع. @fuel_network و @aevoxyz موجودة بالفعل ، ولكن كما كتبت في مقالتي السابقة ، لا يقتصر EigenDA على التجميع والعملات المشفرة على الإطلاق ، بل إنها أيضا بنية تحتية تدعم إنتاجية البيانات اللازمة لأي برنامج بشكل عام.