Data Availability Sampling

Data Availability Sampling lost een specifiek vertrouwensprobleem op: hoe kan een node met beperkte opslag en bandbreedte er zeker van zijn dat alle data van een block daadwerkelijk gepubliceerd is, en niet alleen de header? Zonder een antwoord zou een oneerlijke block producer een deel van een block kunnen achterhouden terwijl die nog steeds beweert dat het geldig is, en zouden light clients de fraude niet kunnen betrappen zonder alles zelf te downloaden.

DAS lost dit op met erasure coding. Voordat blockdata gepubliceerd wordt, wordt deze wiskundig uitgebreid met redundante "parity"-stukken, zodat de originele inhoud volledig gereconstrueerd kan worden, zelfs als een groot deel van de uitgebreide data ontbreekt. Een node vraagt vervolgens een handvol kleine, willekeurig gekozen stukjes op in plaats van het hele block. Als de data daadwerkelijk werd achtergehouden, zullen sommige van die willekeurige verzoeken mislukken, en de kans dat zo'n mislukking gemist wordt, krimpt snel met elke extra geslaagde steekproef, tot bijna zekerheid na slechts een paar dozijn controles. Cryptografische commitments, zoals KZG-proofs, laten een node verifiëren dat elk bemonsterd stukje daadwerkelijk overeenkomt met de originele data.

Dit is belangrijk omdat het lichte nodes in staat stelt een netwerk te helpen beveiligen zonder megabytes aan data per block te downloaden, wat opschalen naar veel rollups praktisch maakt. Op Ethereum vormt DAS de basis van het EIP-4844-blobmechanisme en de opvolger daarvan, PeerDAS, onderdeel van Ethereums bredere sharding-roadmap die uiteindelijk streeft naar volledige danksharding. Speciale data-availability-netwerken zoals Celestia en Avail gebruiken vergelijkbare sampling-technieken als hun kernproduct, waardoor Layer 2-rollups goedkoper data kunnen publiceren met behoud van sterke garanties dat die data ook echt beschikbaar is.