Gmum CT बहुत से लोग अभी भी ब्लॉकचेन स्केलिंग को गति के दृष्टिकोण से देखते हैं लेकिन अधिक दिलचस्प समस्या कहीं और दिखाई देती है कार्यान्वयन में नहीं बल्कि इस बात में कि जब हजारों मशीनें एक साथ सिंक में रहने की कोशिश कर रही हों, तो जानकारी वास्तव में कैसे आगे बढ़ती है। जब गतिविधि बढ़ती है, तो नेटवर्क सिर्फ एक सरल तरीके से “धीमा” नहीं होता। यह अपने आप को दोहराना शुरू कर देता है। एक ही डेटा को विभिन्न मार्गों से बार-बार आगे भेजा, पुनः भेजा और प्रसारित किया जाता है, ताकि सभी सिंक में बने रहें। यह अतिरिक्त ओवरहेड चुपचाप संकुचन का हिस्सा बन जाता है। @get_optimum जो कर रहा है, वह ठीक उसी समस्या पर काम कर रहा है—जब सिस्टम लोड के अधीन हो, तो नोड्स के बीच डेटा कैसे यात्रा करता है—और इसे सह-संस्थापक @kentlinyy ने कई बार स्वयं स्पष्ट किया है। हाल के ईथेरियम परीक्षणों में RLNC का उपयोग करके 6x तक तेज़ डेटा प्रसारण का उल्लेख किया गया है, RLNC एक सूचना को कोडिंग करने का तरीका है, जिससे यह पुनः संरचित किया जा सकता है, भले ही कुछ हिस्से साफ़ी से प्राप्त न हों। कम पुनरावृत्ति वाला संचार शुद्ध प्रसारण दबाव के दौरान बेहतर समन्वय। और यहीं पर वास्तविक परिवर्तन होता है। क्योंकि स्केलिंग केवल इस बात पर नहीं रुकती कि कोई सिस्टम कितनी तेज़ी से कार्यान्वयन कर सकता है… बल्कि इस पर होती है कि सभी कुछ एक साथ होने पर, यह कितनी कुशलता से स्वयं को सिंक में रख सकता है।