# Merkle DAG: Distribuibilidad | Lección 6 de 8

Los Merkle DAGs heredan la *distribuibilidad* de los CIDs. Usar la direccionabilidad de contenido para los DAGs tiene varias consecuencias interesantes para su distribución. La primera, por supuesto, es que cualquier persona que tenga un DAG es capaz de actuar como proveedor de ese DAG. La segunda es que cuando estamos recuperando datos codificados como un DAG, como un directorio de archivos, podemos aprovechar este hecho para recuperar todos los hijos de un nodo en paralelo, potencialmente de varios proveedores diferentes. La tercera es que los servidores de archivos no están limitados a centros de datos centralizados, lo que da a nuestros datos un mayor alcance. Finalmente, dado que cada nodo en un DAG tiene su propio CID, el DAG que representa puede ser compartido y recuperado independientemente de cualquier DAG en el que esté incrustado.

## Estudio de Caso: Distribución de Grandes Conjuntos de Datos

Como ejemplo, considera la distribución de un conjunto de datos científicos grandes y populares. Hoy, en la web direccionada por ubicación:

* El investigador que comparte el archivo es responsable de mantener el servidor de archivos y sus costos asociados.
* El mismo servidor probablemente se use para responder a solicitudes de todo el mundo.&#x20;
* Los datos en sí pueden distribuirse de manera monolítica, como un archivo único de archivo.&#x20;
* Es difícil localizar proveedores alternativos de los mismos datos.&#x20;
* Los datos probablemente estén en grandes bloques que deben descargarse en serie desde un único proveedor.&#x20;
* Es difícil para otros compartir conjuntos de datos que se basen en los datos originales.&#x20;

Los Merkle DAGs nos ayudan a aliviar todos estos problemas. Al distribuir el conjunto de datos como un DAG direccionado por contenido:

* Cualquiera que quiera puede ayudar a distribuir el archivo.&#x20;
* Nodos de todo el mundo pueden participar en servir los datos.
* &#x20;Cada parte del DAG tiene su propio CID que puede distribuirse independientemente.&#x20;
* Es fácil encontrar proveedores alternativos de los mismos datos.&#x20;
* Los nodos que forman el DAG son pequeños y pueden descargarse en paralelo desde muchos proveedores diferentes.&#x20;
* Los conjuntos de datos más grandes que abarcan el original simplemente pueden enlazar el conjunto de datos original como un hijo de un DAG más grande. Todo esto trabaja para promover un acceso escalable y redundante a estos datos importantes.
