WEAVE:解讀Arweave2.6版本：如何降低能源消耗和提升存儲激勵？

2?月?11?日，存儲網絡Arweave宣布?2.6?版本已經開發完成，創始人?SamWilliams?表示將會在?3?月?6?日激活網絡硬分叉。

本次更新將會集中在兩個方面，一是降低?Arweave?存儲數據的能源消耗，以提高存儲市場的效率；二是激勵礦工存儲更多數據，尤其是稀有數據備份和音視頻等重度空間需求的數據類型。

具體而言，主要會包括以下四個具體措施：

通過鼓勵礦工使用更便宜的硬盤來存儲數據，而不是繼續提升傳輸速度，從而降低?AR?存儲的平均成本；

通過激勵礦工備份更多?Arweave?主網數據的完整副本，從而建立更快地索引信息，以實現更“分布式”的數據備份網絡；

允許將更多的挖礦算力投放至真正有用的數據類型來減少網絡中的能源浪費，避免過度的垃圾信息換取?AR?代幣；

數據/機器智能美學先驅Refik Anadol推出解讀量子物理的藝術NFT:金色財經報道，根據德國知名畫廊“國王畫廊”（K?NIG GALERIE）披露，媒體藝術家、導演和數據/機器智能美學先驅Refik Anadol在misa.art平臺上已售出1000 NFT，這些NFT是Refik Anadol系列作品《QUANTUM MEMORIES : NOISE》的一部分，Refik Anadol使用 Google Quantum AI量子計算研究數據和算法來探索平行世界的可能性，并開發了一種定制的程序相干噪聲實現，利用超越經典測量的計算surflets（Surflets：包含平滑不連續性的多維函數的稀疏表示）。這件作品的靈感來自于量子物理學中的多世界解釋，并對其進行了推測——該理論認為有許多平行世界與我們自己的空間和時間存在于相同的時空。[2021/9/27 17:08:54]

允許在?Arweave?網絡中以動態價格對存儲成本進行估算，從而引導礦工轉向更高價值的數據類型存儲上，提高網絡容錯率。

動態 | 西秀區干部大講堂專題解讀區塊鏈:12月3日，2019年第六期西秀干部大講堂在西秀文化中心開講，邀請中誠區塊鏈研究院副院長、中國金融培訓中心專家講師、國家信息工程研究院專家講師馬強，為全區廣大干部職工專題解讀了區塊鏈相關內容。

講座上，主講人從什么是區塊鏈、區塊鏈核心技術的突破與發展、區塊鏈在各個行業的典型應用、區塊鏈在政務服務和政務監管中的典型應用、探索使用區塊鏈賦能誠信建設、政府部門如何有效參與和監管企業區塊鏈應用等方面，給大家做了詳細的講解，詳細介紹區塊鏈的發展歷程及所帶來的經濟效益，并就區塊鏈的現狀和未來進行具體的分析展望，還與現場的參會人員進行了互動解答。

通過這次講座，大家對區塊鏈在建設網絡強國、發展數字經濟、助力經濟社會發展等方面的作用，有了較為全面的認識，也為今后西秀區在提高運用和管理區塊鏈技術能力、加速推進以信息技術帶動全區經濟高質量發展奠定了一定的基礎。（西秀區委宣傳部）[2019/12/6]

量大從優：空間擴容的第一性原理

動態 | “Ripple取消OTC交易模式”疑似為解讀錯誤，官方尚未宣布此消息:金色此前報道，推特賬戶XRP Research Center今日發推稱：“Ripple將不再支持OTC模式的代幣買賣，即機構購買者想要購買XRP同樣需要在二級市場上購買XRP。經金色查詢，目前Ripple官方目前還未發出取消OTC交易模式的公告。Twitter中提到的交易很有可能是在9月25日Bittrex與UPbit的合作關系破裂之后，雙方之間進行的正常資金返還。[2019/10/30]

在?Arweave2.6?之前，礦工主要是通過競爭更快的提交驗證速度來競爭?AR?代幣，但是在?Arweave2.6?更新中，將會引入哈希速度限制，礦工在單位時間內可以合并的交易量將會下降。

從而會將?Arweave?從計算密集型轉向資源密集型機制，更多的硬盤將帶來更多的?AR?激勵，從而引導網絡上的?GasFee?消耗轉向存儲更多的完整數據集。

聲音 | 孫宇晨：陪我APP配合監管機構進行內容整改 不必過度解讀:孫宇晨剛剛發微博表示，“陪我APP第一時間配合監管機構進行凈網行動，對平臺部分由用戶自發產生的負能量內容進行整改，一切正常運營，新的實體成立，老的實體解散而已，不影響正常業務進行，完全是基于商業考慮。我們旗下公司繁多，基于商業考慮進行公司新設與注銷是正常經營行為，不必過度解讀。”[2019/7/24]

在數據集的完整性上，將會繼續沿用?SPoRA機制，從而鼓勵礦工存儲更多?Arweave?主網的完整數據集，而非通過存儲單個數據集的多個副本來作弊。

SPoRA?的特點在于會通過對礦工提交的驗證結果進行歷史性回溯，主網會隨機對新提交的區塊進行隨機檢查，以確認是否存在舊的區塊信息，在確認存在后，新的區塊才能被納入主網之中，礦工進而得到?AR?獎勵。

動態 | 比特幣COT持倉周報解讀：Asset Manager賬戶空頭持倉為0 短期維持看多判斷:美國商品期貨委員（CFTC）今日發布了截止5月7日的交易員持倉報告(COT)，報告顯示，芝加哥期貨交易所（Cboe）比特幣期貨持倉量共2607手，環比減少103手。杠桿基金多單226手，空單887手，凈空頭數量為661手。芝加哥商品交易所（CME）比特幣期貨持倉量為4388手，環比增加75手，杠桿基金多頭合約為1941手，空頭合約為2692手，凈空頭合約為751手。上周Ass..[2019/5/11]

通過對整個網絡的區塊確認機制的修改，Arweave?將會成為空間性最優的新存儲網絡，以實現減少單位能源消耗的同時，提升整個?Arweave?網絡的數據完整性和存儲容量。

新式“編織”：挖礦機制將導向增強冗余

Arweave2.6?意在改變單純的礦工提交速度，這是出于存儲和公鏈不同的特性而采取的優化措施，比特幣等公鏈競爭的是提交速度，以維護網絡的正常結算能力和保證主網確認結果的唯一性，但是存儲在考慮確認速度的同時，還需要考慮數據的完整性，以防止單一節點作弊導致數據丟失。

為此，Arweave2.6?會改變自己的數據組織方式，具體而言，會添加一個新的數據分區，以適應新的挖礦機制。

Arweave?中?Weave為最小單一單位，均勻地分布在?Arweave?網絡之上，負責標識存儲數據的位置，可以類比為“磚頭”；而緊隨其后的是?chunk，通常是連續的塊數據，長度為固定的?256?KB，礦工所競爭的就是針對組塊的?SPoRA?提交證明，可以理解為一面墻。

而本次?Arweave2.6?更新后會新加?Partitions，會以?3.6?TB?的方式組織一個分區的規模，可以理解為一個房間的雛形，以提高數據利用的規模效應。

在更改后的挖礦競爭模型中，為了避免礦工通過存儲部分數據集的多個副本來占據空間，每個數據的副本對于每個礦工而言都是唯一的地址，以更好辨識副本位置，并且減少無關數據的存儲，從而將空間分配給真正需要的數據。

對于礦工而言，存儲完整數據集的多個副本更容易得到主網承認，從而減少存儲部分數據的多份副本對主網容量的消耗。

固態?VS?機械：抹除硬盤速度優越性

在設計?Arweave?之初就考慮到對NFT等大型文件的存儲，尤其是在和?Meta?達成合作后，Arweave?將承擔?Instagram?上?NFT?的永久存儲職責，而更多音、視頻等數據的涌入，將會導致整個網絡的負載和備份能力。

在?Arweave2.6?之前的版本中，主要采用的是價格非常昂貴的?SSD，礦工為增加提交成功率，會刻意減少打包此類內容，進而節省寶貴的硬盤空間容量。

在?Arweave2.6?中，主網上的合并數據塊是連續的內存塊，因此可以提升?HDD的讀取性能，基本可以做到?SSD相同的讀取速度，但得益于遠低于?SSD?的價格，礦工可以更大規模組建?HDD?陣列。

并且，為了避免“大力出奇跡”的局面，Arweave2.6?中會盡可能平衡挖礦機制，以避免礦工通過增加?SSD?來超越使用?HDD?組網的收入水平。

部分礦工仍然可以選擇?SSD?來小幅領先同行，但是結合新的單一、稀有數據存儲激勵措施，存儲空間的浪費也會導致礦工的損失。

只要當?SSD組網的收入無法覆蓋購買?SSD?的花費，那么礦工轉向?HDD?就會成為最優解，而網絡中的?SSD?存量也會起到保障網絡速度的效果。

更新模型：動態定價確保數據完整

Arweave?的目標是“一次存儲，永久保存”，用戶無需為保證數據完整性而續費，只需要在存儲數據時一次性付費，隨后?Arweave?會通過緩慢的釋放機制分發?AR，來獎勵礦工為保存數據而進行的工作。

這里面的關鍵在于，存儲價格需要綜合考慮用戶的承受能力，礦工的積極性，以及網絡的可持續性。

在?Arweave2.5?中，引入了基于難度的動態定價機制，試圖在硬盤價格、存儲容量和故障率之間求取艱難的平衡，但是難以計算礦工使用的硬盤速度，因為競爭機制下只能估計主網的平均速度，而很難去評估單個礦工的硬件型號。

而在?Arweave2.6?版本中，協議將會規定最高硬盤驅動速度，從而讓硬盤價格的計算有章可循，在這種機制下，礦工使用超越規定速度的硬盤無法獲得額外獎勵，因此為動態定價機制確定了一個堅實的基礎。

根據測算，Arweave?主網至少可保障?200?年的存儲失效，而按照目前的硬盤平均故障時間間隔，每份數據至少需要?15?個副本，更具長期保存能力的?HDD?也有利于數據的“永久化”存儲。

結語

本次?Arweave?更新，用創始人?SamWilliams?的話來說是“自?2.4?版本發布的?SPoRA發布以來的最重要更新。”從更新內容中可以發現，Arweave?在重新回歸存儲的初心，即如何永久化的存儲更多不同數據。

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