codificação por eliminação

O que é Erasure Coding?

Erasure coding consiste numa técnica que fragmenta os dados em vários “fragmentos de dados” e gera fragmentos de paridade adicionais. Desde que consiga recuperar fragmentos suficientes — independentemente de perder alguns — é possível reconstruir integralmente os dados originais.

Imagine um puzzle com peças principais (fragmentos de dados) e peças suplentes (fragmentos de paridade): mesmo que faltem algumas peças, desde que reúna o número necessário, consegue completar a imagem.

Como funciona o Erasure Coding?

O funcionamento do erasure coding baseia-se em dois parâmetros, k e r: os dados são divididos em k fragmentos de dados e geram-se r fragmentos de paridade, totalizando n = k + r fragmentos. O sistema recupera os dados mesmo que se percam quaisquer r fragmentos, desde que k fragmentos estejam acessíveis.

O método Reed–Solomon coding é amplamente utilizado na engenharia: trata-se de uma técnica clássica que gera fragmentos de paridade por cálculos polinomiais e é aplicada há décadas. Por exemplo, com k = 6 e r = 3, existem 9 fragmentos no total. Podem perder-se quaisquer 3 fragmentos e os dados continuam recuperáveis, com overhead de armazenamento de cerca de 1,5x (9/6).

A recuperação assemelha-se à “resolução de equações”: ao reunir quaisquer k fragmentos, os algoritmos reconstroem os dados originais. Em sistemas distribuídos, isto garante fiabilidade na obtenção dos dados, mesmo perante falhas de nós, discos ou problemas de rede.

Porque é relevante o Erasure Coding na Blockchain?

Blockchains e redes descentralizadas dispõem de nós distribuídos com tempos de atividade variáveis. Apoiar-se apenas em múltiplas réplicas completas consome muito espaço e largura de banda. O erasure coding oferece fiabilidade comparável, mas exige muito menos armazenamento, sendo ideal para ambientes colaborativos com muitos nós comuns.

Por um lado, reduz o custo de armazenar diversas cópias completas, permitindo distribuir dados de forma eficiente por diferentes nós e regiões. Por outro, aliado à verificação de hash e mecanismos de auditoria, garante que os dados permanecem recuperáveis apesar das flutuações dos nós, reforçando a disponibilidade — ou seja, qualquer utilizador pode descarregar o conjunto completo de dados.

Como é utilizado o Erasure Coding no armazenamento descentralizado?

Em redes de armazenamento descentralizado, o erasure coding é frequentemente aplicado para dividir ficheiros grandes em blocos e distribuí-los por vários nós. Esta abordagem minimiza o impacto de falhas de um nó, reduz o número total de réplicas e permite downloads mais rápidos por obtenção paralela.

Estratégia típica: dividir um ficheiro em k fragmentos de dados e gerar r fragmentos de paridade; distribuir estes fragmentos por nós em várias regiões e sob diferentes operadores. Em clusters multirregionais, mesmo que vários nós de uma área fiquem indisponíveis, é possível reunir pelo menos k fragmentos para recuperação.

Muitas toolchains de camada superior permitem adicionar uma camada de erasure coding sobre redes content-addressed, como IPFS. As operações incluem normalmente verificação de hash ao nível de bloco e amostragem periódica para garantir integridade e recuperabilidade dos blocos.

Como se aplica o Erasure Coding à disponibilidade de dados e Rollups?

Em soluções layer-2 como Rollups, garantir que “outros podem aceder aos dados das transações” é fundamental — trata-se da disponibilidade de dados. Uma solução passa por expandir os dados com erasure coding numa estrutura em grelha. Nós leves amostram aleatoriamente alguns blocos; se as amostras forem recuperáveis, presume-se que todos os dados estão disponíveis. Este processo denomina-se data availability sampling.

Em 2024, a Celestia utiliza extensões Reed–Solomon bidimensionais e data availability sampling em mainnet, expandindo os dados dos blocos em matrizes maiores para reforçar a fiabilidade da amostragem (ver documentação técnica oficial para detalhes). Na Ethereum, o erasure coding está em discussão como parte do full sharding (danksharding), combinado com amostragem e esquemas de compromisso para reforçar a disponibilidade.

Erasure Coding vs. Replicação: Qual a diferença?

Ambos os métodos visam evitar perda de dados, mas diferem substancialmente:

• Overhead de armazenamento: A replicação tripla exige cerca de 3x espaço; o erasure coding com k = 6 e r = 3 obtém tolerância a falhas semelhante com apenas 1,5x de overhead.
• Recuperação & largura de banda: A replicação permite recuperação direta por cópia. O erasure coding requer decodificação (cálculo e largura de banda concentrada durante a reparação), mas as leituras normais podem ser paralelizadas para maior desempenho.
• Complexidade & aplicabilidade: A replicação é mais simples — indicada para ambientes pequenos ou sensíveis à latência. O erasure coding destaca-se em armazenamento distribuído de grande escala, heterogéneo ou inter-regional, e em casos de disponibilidade de dados em blockchain.

Como escolher parâmetros e implementar Erasure Coding?

A implementação exige equilibrar fiabilidade, armazenamento e overhead operacional. Eis um guia prático para experimentação ou produção:

1. Defina o SLA: Estabeleça objetivos como tolerar até r falhas de nós por ano, mantendo desempenho de leitura/escrita e restrições orçamentais.
2. Selecione k e r: Defina o número total de fragmentos n = k + r conforme a tolerância a falhas necessária. Ajuste k para equilibrar custo de armazenamento e desempenho de leitura (p. ex., nós com largura de banda limitada podem preferir k mais baixo).
3. Divisão & codificação: Use bibliotecas maduras (Go, Rust, etc., geralmente com implementações Reed–Solomon) para dividir ficheiros e gerar fragmentos de paridade; registe o hash de cada fragmento para verificação posterior.
4. Estratégia de distribuição: Espalhe os fragmentos por diferentes zonas de disponibilidade e operadores para evitar falhas correlacionadas (p. ex., todos num rack ou região cloud).
5. Testes de recuperação & reparação: Amostre regularmente para verificar legibilidade dos fragmentos e consistência dos hashes; inicie reparações precoces ao detetar perdas para evitar danos acumulados.
6. Monitorização & automação: Implemente dashboards, alertas de timeout e limites de taxa de reparação para evitar congestionamento em períodos de recuperação.

Exemplo: Se operar nós próprios ou implementar um cluster privado de armazenamento no testbed de desenvolvimento da Gate, pode testar com k = 8, r = 4 em três localizações — comprovando que a perda de quatro fragmentos continua a permitir recuperação.

Quais os riscos e custos do Erasure Coding?

• Overhead de computação & memória: Codificação/decodificação consome CPU e RAM; throughput elevado pode exigir upgrades de hardware ou aceleração por SIMD/hardware.
• Amplificação do tráfego de reparação: Recuperar fragmentos perdidos implica transferir grandes volumes de dados de vários nós, podendo congestionar redes em picos.
• Falhas correlacionadas: Concentrar fragmentos no mesmo rack ou região cloud aumenta o risco de falha simultânea; é fundamental uma distribuição criteriosa.
• Corrupção silenciosa de dados: Problemas como bit rot podem causar erros indetetados; combine sempre com hashes ao nível de bloco, checksums ou Merkle trees (hashes em estrutura de árvore) para verificações de integridade e auditorias.
• Segurança & compliance: Para backup de private keys ou dados sensíveis, encripte antes de codificar e armazene fragmentos de chave em múltiplos locais para evitar fugas. Backups de fundos ou dados pessoais exigem encriptação forte e controlo de acesso para evitar roubo por ponto único.

Tendências futuras em Erasure Coding & o que observar

Do ponto de vista da engenharia, o erasure coding bidimensional combinado com data availability sampling evolui rapidamente em blockchains modulares. Explora-se ativamente a integração com compromissos criptográficos e zero-knowledge proofs para recuperação verificável. Em 2024, projetos como a Celestia avançaram com DAS em mainnet; a comunidade continua a otimizar para custos de amostragem mais baixos e melhores experiências para light node à escala.

Para equipas ou utilizadores individuais, foque-se em escolher valores k e r adequados à topologia de armazenamento; utilize hashes e auditorias para garantir integridade; controle o tráfego de reparação em picos; e ao gerir wallets ou ativos críticos, combine sempre erasure coding com encriptação e backups distribuídos geograficamente para garantir disponibilidade e segurança.

FAQ

Existe relação entre Erasure Coding e tecnologias RAID?

Erasure coding e RAID são soluções de redundância, mas aplicam-se a cenários distintos. RAID é usado em arrays de discos tradicionais, armazenando cópias em vários discos; o erasure coding divide matematicamente os dados em fragmentos, permitindo recuperação após perda parcial, com maior eficiência de armazenamento. Em blockchains, o erasure coding oferece tolerância a falhas semelhante à replicação, mas com muito menos espaço necessário.

Quanto tempo demora recuperar dados com Erasure Coding?

O tempo de recuperação depende dos parâmetros de codificação e das condições da rede. Por exemplo, uma configuração (4,2) implica recolher 4 fragmentos numa rede distribuída para reconstruir os dados originais — normalmente em segundos ou dezenas de segundos. Latência elevada ou resposta lenta dos nós pode prolongar este tempo.

Quais os requisitos de largura de banda para Erasure Coding?

O erasure coding aumenta o tráfego de rede, pois recuperar fragmentos codificados suficientes implica contactar múltiplos nós — o consumo de largura de banda é superior ao de sistemas de réplica única. Contudo, face ao backup multi-réplica (que transfere cópias completas), o erasure coding é mais eficiente. A escolha dos parâmetros deve ser ajustada à capacidade de rede disponível.

Projetos pequenos ou individuais podem usar Erasure Coding?

Teoricamente sim, mas na prática é difícil. O erasure coding depende de uma rede distribuída (vários nós de armazenamento) e lógica de codificação/decodificação complexa — não é adequado para ambientes de máquina única. Projetos individuais recorrem normalmente a serviços cloud (já com redundância) ou replicação simples. Plataformas como a Gate oferecem serviços de armazenamento com erasure coding integrado, dos quais os utilizadores podem beneficiar indiretamente.

O Erasure Coding é compatível entre diferentes projetos de blockchain?

Os projetos podem adotar parâmetros ou detalhes de implementação distintos; porém, os princípios fundamentais do erasure coding são universais. As principais diferenças residem nos parâmetros (p. ex., (4,2) vs. (6,3)) e na complexidade da comunicação cross-chain. Atualmente, a maioria dos projetos tem implementações independentes, sem protocolos padronizados — razão pela qual a adoção ainda não é universal.