EOS.IO lanzará una solución para ahorrar capacidad de RAM

Daniel Larimer, CTO de Block.one, la corporación de desarrollo detrás de la cadena de bloques EOS.IO (EOS), confirmó que su equipo está trabajando en una solución de vanguardia que aborde los problemas de la economía de recursos de la red.

Hace tres días, se reveló un progreso muy significativo en repositorios especiales de EOS.IO, pero aún no se ha confirmado. Ahora, la espera terminó. Daniel Larimer ha aclarado las cosas.

#eosio will soon have a disk backed key/value store as an option for contracts that can trade cpu time for storage capacity. Based on rocks db blockchain state can now scale far beyond limits of ram. This is especially useful for large datasets that are infrequently accessed.

— Daniel Larimer (@bytemaster7) February 25, 2020

Una nueva función de optimización de red llamada DISK se lanzará en las próximas semanas. Dentro de su marco, algunas partes de los datos cargados en la red EOS se almacenarán en bases de datos separadas. Esta solución permitirá la descarga de contratos inteligentes y, por lo tanto, ahorrará capacidad de RAM.

El software de base de datos de vanguardia, RocksDB, se utilizará para lograr este objetivo. Será mucho más poderoso y útil que el LevelDB que se usa típicamente en sistemas basados ​​en blockchain. Principalmente, DISK almacenará los datos que no se alcanzan o actualizan con frecuencia. Entonces, el Sr. Larimer prevé su uso con ‘grandes conjuntos de datos a los que se accede con poca frecuencia’.

Larga marcha por delante

El Sr. Larimer tiene mucho cuidado con los plazos para la próxima actualización. Según él, las versiones alfa iniciales estarán respaldadas por RAM y los nodos se actualizarán voluntariamente. Los instrumentos API para desarrolladores se finalizarán en un par de semanas.

Sin embargo, el cambio final completo para RocksDB puede llevar meses, por lo que el lanzamiento se realizará en 2020. Una vez que se implemente esta característica, el estado de la cadena de bloques EOS ‘escalará mucho más allá de los límites de RAM’.