# FilecoinからShelbyへ:分散型ストレージの進化ストレージはかつてブロックチェーン業界の人気のある分野の1つであり、Filecoinは前回の牛市のリーダー的プロジェクトとして、時価総額が一時100億ドルを超えました。Arweaveは永久ストレージを売りにしており、最高時価総額は35億ドルに達しました。冷データストレージの可用性が疑問視される中で、永久ストレージの必要性が挑戦されています。分散化ストレージの発展は瓶頸に陥っています。Walrusの登場により、長い間静かだったストレージ分野が再び注目を集め、AptosとJump Cryptoが共同で立ち上げたShelbyプロジェクトは、ホットデータストレージのアプリケーションの実用化を推進することを目的としています。本記事では、Filecoin、Arweave、Walrus、Shelbyの4つのプロジェクトの発展の経緯を踏まえて、分散化ストレージの進化の道筋を分析し、その未来の発展の見通しを探ります。## FIL:分散化データクラウドを構築するFilecoinは初期に登場した代表的なプロジェクトであり、その発展方向は分散化を中心に展開されています。これは初期のブロックチェーンプロジェクトの一般的な特徴でもあります。Filecoinはストレージと分散化を組み合わせ、中央集権的なデータストレージの信頼問題を解決しようとしています。しかし、分散化を実現するために犠牲にされた特定の側面は、後にArweaveやWalrusなどのプロジェクトが解決したいと考える痛点となりました。### IPFS:アーキテクチャは分散化されているが、伝送のボトルネックに制約されているIPFSは2015年に登場し、コンテンツアドレッシングを通じて従来のHTTPプロトコルを覆すことを目的としています。しかし、IPFSの最大の欠点は取得速度が非常に遅く、実際のアプリケーションの要求を満たすのが難しいことです。IPFSの基盤となるP2Pプロトコルは主に「冷データ」、つまりあまり変動しない静的コンテンツに適しており、ホットデータの処理においては明らかな利点はありません。IPFS自体はブロックチェーンではありませんが、その採用された有向非循環グラフの設計理念は、多くのパブリックチェーンやWeb3プロトコルと高度に適合しているため、ブロックチェーンの基盤構築に理想的なフレームワークとなっています。### FILの経済モデルFilecoinのトークン経済モデルは、ユーザー、ストレージマイナー、リトリーバーマイナーの3つの役割を主に含んでいます。ユーザーはデータを保存するために料金を支払い、ストレージマイナーはデータを保存することでトークン報酬を得ます。リトリーバーマイナーはユーザーが必要なときにデータを提供し、報酬を得ます。このモデルには潜在的な脆弱性があります。ストレージマイナーは報酬を得るためにゴミデータを埋め込む可能性があり、これらのデータは検索されないため、失われても罰則メカニズムは発動しません。Filecoinの複製証明コンセンサスは、ユーザーデータが削除されていないことを保証するだけで、マイナーがゴミデータを埋め込むのを防ぐことはできません。Filecoinの運用は、エンドユーザーの分散ストレージに対する真の需要ではなく、マイナーによるトークン経済への持続的な投入に大きく依存しています。プロジェクトは継続的に進化していますが、現段階ではFilecoinは「マイニングコインの論理」により適しており、「アプリケーション駆動」のストレージプロジェクトの位置付けではありません。## アーウィーヴ:長期主義の諸刃の剣Filecoinがインセンティブを提供し、証明可能な分散型「データクラウド」を構築するのに対して、Arweaveは永続的なストレージ能力の提供に焦点を当てています。Arweaveは分散型計算プラットフォームを構築しようとはしておらず、その全システムは「重要なデータは一度保存され、永久に保管されるべきである」という核心的な仮定を中心に展開されています。この極端な長期主義は、メカニズム、インセンティブモデル、ハードウェア要件、そして物語の観点から見て、ArweaveをFilecoinと大きく異なるものにしています。Arweaveはビットコインを学習対象として、長期的に永久保存ネットワークを継続的に最適化することに取り組んでいます。プロジェクトチームはマーケティングや競合他社を気にせず、ネットワークアーキテクチャのイテレーションに集中しています。このような長期主義は、Arweaveが前回のブルマーケットで人気を集め、複数のブル・ベアサイクルを乗り越える可能性を持たせています。しかし、永久保存の価値はまだ時間をかけて検証する必要があります。1.5バージョンから最新の2.9バージョンにかけて、Arweaveメインネットは常にマイナーの参加障壁を下げ、マイナーがデータを最大限に保存するよう奨励し、ネットワークの堅牢性を向上させることに取り組んできました。市場の好みが不利な状況下で、Arweaveは保守的な方針を取り、マイナーコミュニティを受け入れず、エコシステムの発展は停滞し、最小限のコストでメインネットをアップグレードし、ネットワークの安全性を確保しながらハードウェア要件を継続的に低下させています。### 主なバージョンアップの振り返り1.5バージョンでは、マイナーが実際のストレージではなくGPUスタッキングに依存してブロック生成確率を最適化するための脆弱性が明らかになりました。1.7バージョンではRandomXアルゴリズムが導入され、専門的な計算力の使用が制限され、汎用CPUがマイニングに参加することが要求され、計算力の分散化が弱められました。2.0バージョンはSPoAメカニズムを採用し、データ証明をメルクルツリー構造の簡潔なパスに変換し、フォーマット2トランザクションを導入して同期負担を軽減します。このアーキテクチャはネットワーク帯域幅の圧力を緩和し、ノードの協調能力を大幅に強化します。しかし、一部のマイナーは集中型高速ストレージプール戦略を通じて、実際のデータ保有責任を回避することができます。2.4バージョンではSPoRAメカニズムが導入され、グローバルインデックスとスローハッシュランダムアクセスが追加され、マイナーは有効なブロック生成に参加するために実際にデータブロックを保有している必要があります。このメカニズムにより、計算力のスタック効果が弱まります。マイナーはストレージアクセス速度に注目し、SSDなどの高速読み書きデバイスの利用が促進されます。2.6バージョンではハッシュチェーンがブロック生成のリズムを制御し、高性能デバイスの限界効用をバランスさせ、中小マイナーに公平な参加スペースを提供します。今後のバージョンではネットワーク協力能力とストレージの多様性をさらに強化します: 2.7では協力的マイニングとマイニングプールメカニズムを追加し、小規模マイナーの競争力を向上させます; 2.8ではコンパウンドパッケージメカニズムを導入し、大容量低速デバイスが柔軟に参加できるようにします; 2.9ではreplica_2_9形式で新しいパッケージプロセスを導入し、効率を大幅に向上させ、計算依存を低減し、データ指向のマイニングモデルのクローズドループを完了します。全体的に見て、Arweaveのアップグレードパスは、ストレージ指向の長期戦略を明確に示しています：計算能力の集中傾向に抵抗し続けながら、参加のハードルを持続的に下げ、プロトコルの長期運用の可能性を確保しています。! [FilecoinとArweaveからWalrusとShelbyへ:分散型ストレージの人気からどれくらい離れていますか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-1ebd281e65dedbe6216b5e1496a2963e)## Walrus:新しい試みの熱データストレージWalrusの設計思想はFilecoinやArweaveとは全く異なります。Filecoinは検証可能な分散化ストレージシステムの構築に取り組んでいますが、冷データにのみ適用されます。Arweaveはデータの永久保存に焦点を当てていますが、適用シーンは限られています。Walrusはホットデータストレージプロトコルのコストを最適化することを目指しています。### RedStuff:Magic Erasure Codeの革新と制限WalrusはFilecoinとArweaveのストレージコストが不合理であると考えています。両者は完全複製アーキテクチャを採用しており、強力なフォールトトレランスとノードの独立性を備えていますが、堅牢性を維持するために多重複製の冗長性が必要なため、ストレージコストが高くなります。Walrusは両者の間でバランスを求め、構造化された冗長性の方法で可用性を向上させつつ、複製コストを抑えようとしています。Walrusが独自に開発したRedStuff技術は、Reed-Solomon(RS)符号化に基づいており、これは伝統的な冗長符号アルゴリズムです。冗長符号は、冗長なフラグメントを追加することでデータセットを倍増させ、元のデータを再構築するために使用されます。RS符号化は、CD-ROM、衛星通信、QRコードなどの分野で広く利用されています。RedStuffのコアは、データを主スライスと副スライスに分割することです。主スライスは元のデータを復元するために使用され、生成と配布は厳格に制約されています; 副スライスは単純な演算によって生成され、弾力的なフォールトトレランスを提供し、システムのロバスト性を向上させます。この構造はデータの一貫性に対する要求を低下させ、異なるノードが短期間に異なるバージョンのデータを保存することを許可し、「最終的一貫性」を強調しています。RedStuffは、低計算能力および低帯域幅環境での効率的なストレージを実現しましたが、本質的にはエラーレート符号システムの変種に属します。これは、分散化環境におけるコスト管理と拡張性を獲得するために、一部のデータ読み取りの決定性を犠牲にしています。しかし、RedStuffは実際にはエラーレート符号のエンコード計算のボトルネックを突破しておらず、伝統的なアーキテクチャの高い結合点を回避するために構造戦略を採用しています。その革新性は、基本的なアルゴリズムのレベルではなく、エンジニアリング側の組み合わせ最適化により多く表れています。### WalrusとSuiのエコシステム協調Walrusの目指すシーンは、大型のバイナリファイル(Blobs)を保存することです。これらのデータは、多くの分散化アプリケーションの核心です。暗号分野では、主にNFT、ソーシャルメディアコンテンツの画像や動画を指します。WalrusはAIモデルデータセットのストレージとデータの可用性層(DA)の潜在的な用途についても言及しましたが、Web3 AIプロジェクトの退潮により、関連アプリケーションの展望は不明瞭です。DA層に関して、Walrusが効果的な代替者となるかどうかは、Celestiaなどの主流プロジェクトが市場の関心を再び引き起こすのを待たなければならないでしょう。したがって、Walrusのコアポジショニングは、NFTなどのコンテンツ資産のホットストレージシステムとして理解でき、ダイナミックな呼び出し、リアルタイム更新、およびバージョン管理機能を強調しています。これにより、WalrusがなぜSuiに依存する必要があるのかも説明されます：Suiの高性能チェーン機能を活用することで、Walrusは高速なデータ検索ネットワークを構築し、運営コストを大幅に削減し、従来のクラウドストレージサービスとの単位コストでの競争を回避できます。公式データによれば、Walrusのストレージコストは従来のクラウドサービスの約5分の1であり、FilecoinやArweaveよりも数十倍高いですが、その目的は実際のビジネスシーンで使える分散化されたホットストレージシステムを構築することです。Walrus自体はPoSネットワークとして運営され、基本的なセキュリティ保障を提供するためにストレージノードの誠実性を検証することが主な責任です。Suiにとって、現在はオフチェーンストレージのサポートが緊急に必要というわけではありません。しかし、将来的にAIアプリケーション、コンテンツの資産化、コンポーザブルエージェントなどの複雑なシナリオをサポートしたい場合、ストレージレイヤーは文脈やコンテキスト、インデックス機能を提供する上で不可欠になります。高性能のチェーンは複雑な状態モデルを処理できますが、これらの状態は信頼できるコンテンツネットワークを構築するために検証可能なデータにバインドされる必要があります。## Shelby:専用ネットワークはWeb3アプリケーションの潜在能力を引き出すWeb3アプリケーションが直面している技術的なボトルネックの中で、「読み取り性能」は常に突破が難しい弱点です。動画ストリーミング、RAGシステム、リアルタイムコラボレーションツール、AIモデル推論エンジンに関わらず、低遅延かつ高スループットのホットデータアクセス能力に依存しています。既存の分散化ストレージプロトコルはデータの永続性と信頼性の面で進展を見せていますが、公共インターネット上で運用されているため、高遅延、帯域幅の不安定さ、データスケジューリングの制御不能といった制約から逃れることができません。Shelbyはこの問題を根本から解決しようとしています。まず、Paid Readsメカニズムは分散化ストレージにおける「読み取り操作」のジレンマを再構築しました。従来のシステムでは、データの読み取りはほぼ無料であり、効果的なインセンティブが不足しているため、サービスノードは一般的に応答が遅くなっています。Shelbyは読み取り量に応じた支払いモデルを導入し、ユーザー体験とサービスノードの収入を直接結びつけています：ノードがより迅速かつ安定してデータを返すほど、より多くの報酬を得ることができます。これは附帯的な経済設計ではなく、Shelbyの性能設計の核心的な論理です。次に、Shelbyは専用の光ファイバー ネットワークを導入し、Web3 のホットデータの即時読み取りのために高速チャネルを構築しました。このアーキテクチャは、Web3 システムが一般的に依存している公共トランスポート レイヤーを回避し、ストレージ ノードと RPC ノードを直接高性能、低混雑、物理的に分離されたトランスポート バックボーン上に展開します。これにより、ノード間通信の遅延が大幅に低減されるだけでなく、伝送帯域幅の予測可能性と安定性も保証されます。Shelby の基盤ネットワーク構造は、他の Web3 プロトコルの「あるマイナー ノードにアップロードする」論理ではなく、AWS 内部データセンター間の専用線展開モデルにより近いです。このネットワークレベルのアーキテクチャの逆転により、Shelbyは初めてWeb2レベルの使用体験を提供できる分散化されたホットストレージプロトコルとなりました。ユーザーはShelby上で4Kビデオを読み込んだり、大規模な言語モデルの埋め込みデータを呼び出したり、トランザクションログを遡ることができ、ミリ秒単位の応答を得ることができます。サービスノードにとって、専用ネットワークはサービスの効率を向上させるだけでなく、帯域幅コストを大幅に削減し、「読み取り量に応じた料金支払い」メカニズムを経済的に実行可能にし、システムがより高いパフォーマンスへと進化するように促します。データの永続性とコストの面で、ShelbyはClay Codesを使用して構築されたEfficient Coding Schemeを採用し、MSRとMDSの最適なコーディング構造によって、2倍未満のストレージ冗長性を実現し、同時に11個の9の永続性と99.9%の可用性を維持しています。これは、技術的により効率的であるだけでなく、コスト面でも競争力があり、コスト最適化とリソーススケジューリングを重視するdApp開発者に「安くて速い」選択肢を提供します。## まとめと展望Filecoin、Arweave、WalrusからShelbyへの進化の過程は、分散化ストレージの物語が「存在すれば合理的」という技術的ユートピアから、「使用可能であれば正義」という現実主義的な方向へと徐々に移行していることを示しています。初期のプロジェクトは経済的インセンティブによって推進されました。
冷データからホットデータへ：分散化ストレージのFilecoinからShelbyへの進化の道
FilecoinからShelbyへ:分散型ストレージの進化
ストレージはかつてブロックチェーン業界の人気のある分野の1つであり、Filecoinは前回の牛市のリーダー的プロジェクトとして、時価総額が一時100億ドルを超えました。Arweaveは永久ストレージを売りにしており、最高時価総額は35億ドルに達しました。冷データストレージの可用性が疑問視される中で、永久ストレージの必要性が挑戦されています。分散化ストレージの発展は瓶頸に陥っています。Walrusの登場により、長い間静かだったストレージ分野が再び注目を集め、AptosとJump Cryptoが共同で立ち上げたShelbyプロジェクトは、ホットデータストレージのアプリケーションの実用化を推進することを目的としています。本記事では、Filecoin、Arweave、Walrus、Shelbyの4つのプロジェクトの発展の経緯を踏まえて、分散化ストレージの進化の道筋を分析し、その未来の発展の見通しを探ります。
FIL:分散化データクラウドを構築する
Filecoinは初期に登場した代表的なプロジェクトであり、その発展方向は分散化を中心に展開されています。これは初期のブロックチェーンプロジェクトの一般的な特徴でもあります。Filecoinはストレージと分散化を組み合わせ、中央集権的なデータストレージの信頼問題を解決しようとしています。しかし、分散化を実現するために犠牲にされた特定の側面は、後にArweaveやWalrusなどのプロジェクトが解決したいと考える痛点となりました。
IPFS:アーキテクチャは分散化されているが、伝送のボトルネックに制約されている
IPFSは2015年に登場し、コンテンツアドレッシングを通じて従来のHTTPプロトコルを覆すことを目的としています。しかし、IPFSの最大の欠点は取得速度が非常に遅く、実際のアプリケーションの要求を満たすのが難しいことです。IPFSの基盤となるP2Pプロトコルは主に「冷データ」、つまりあまり変動しない静的コンテンツに適しており、ホットデータの処理においては明らかな利点はありません。
IPFS自体はブロックチェーンではありませんが、その採用された有向非循環グラフの設計理念は、多くのパブリックチェーンやWeb3プロトコルと高度に適合しているため、ブロックチェーンの基盤構築に理想的なフレームワークとなっています。
FILの経済モデル
Filecoinのトークン経済モデルは、ユーザー、ストレージマイナー、リトリーバーマイナーの3つの役割を主に含んでいます。ユーザーはデータを保存するために料金を支払い、ストレージマイナーはデータを保存することでトークン報酬を得ます。リトリーバーマイナーはユーザーが必要なときにデータを提供し、報酬を得ます。
このモデルには潜在的な脆弱性があります。ストレージマイナーは報酬を得るためにゴミデータを埋め込む可能性があり、これらのデータは検索されないため、失われても罰則メカニズムは発動しません。Filecoinの複製証明コンセンサスは、ユーザーデータが削除されていないことを保証するだけで、マイナーがゴミデータを埋め込むのを防ぐことはできません。
Filecoinの運用は、エンドユーザーの分散ストレージに対する真の需要ではなく、マイナーによるトークン経済への持続的な投入に大きく依存しています。プロジェクトは継続的に進化していますが、現段階ではFilecoinは「マイニングコインの論理」により適しており、「アプリケーション駆動」のストレージプロジェクトの位置付けではありません。
アーウィーヴ:長期主義の諸刃の剣
Filecoinがインセンティブを提供し、証明可能な分散型「データクラウド」を構築するのに対して、Arweaveは永続的なストレージ能力の提供に焦点を当てています。Arweaveは分散型計算プラットフォームを構築しようとはしておらず、その全システムは「重要なデータは一度保存され、永久に保管されるべきである」という核心的な仮定を中心に展開されています。この極端な長期主義は、メカニズム、インセンティブモデル、ハードウェア要件、そして物語の観点から見て、ArweaveをFilecoinと大きく異なるものにしています。
Arweaveはビットコインを学習対象として、長期的に永久保存ネットワークを継続的に最適化することに取り組んでいます。プロジェクトチームはマーケティングや競合他社を気にせず、ネットワークアーキテクチャのイテレーションに集中しています。このような長期主義は、Arweaveが前回のブルマーケットで人気を集め、複数のブル・ベアサイクルを乗り越える可能性を持たせています。しかし、永久保存の価値はまだ時間をかけて検証する必要があります。
1.5バージョンから最新の2.9バージョンにかけて、Arweaveメインネットは常にマイナーの参加障壁を下げ、マイナーがデータを最大限に保存するよう奨励し、ネットワークの堅牢性を向上させることに取り組んできました。市場の好みが不利な状況下で、Arweaveは保守的な方針を取り、マイナーコミュニティを受け入れず、エコシステムの発展は停滞し、最小限のコストでメインネットをアップグレードし、ネットワークの安全性を確保しながらハードウェア要件を継続的に低下させています。
主なバージョンアップの振り返り
1.5バージョンでは、マイナーが実際のストレージではなくGPUスタッキングに依存してブロック生成確率を最適化するための脆弱性が明らかになりました。1.7バージョンではRandomXアルゴリズムが導入され、専門的な計算力の使用が制限され、汎用CPUがマイニングに参加することが要求され、計算力の分散化が弱められました。
2.0バージョンはSPoAメカニズムを採用し、データ証明をメルクルツリー構造の簡潔なパスに変換し、フォーマット2トランザクションを導入して同期負担を軽減します。このアーキテクチャはネットワーク帯域幅の圧力を緩和し、ノードの協調能力を大幅に強化します。しかし、一部のマイナーは集中型高速ストレージプール戦略を通じて、実際のデータ保有責任を回避することができます。
2.4バージョンではSPoRAメカニズムが導入され、グローバルインデックスとスローハッシュランダムアクセスが追加され、マイナーは有効なブロック生成に参加するために実際にデータブロックを保有している必要があります。このメカニズムにより、計算力のスタック効果が弱まります。マイナーはストレージアクセス速度に注目し、SSDなどの高速読み書きデバイスの利用が促進されます。2.6バージョンではハッシュチェーンがブロック生成のリズムを制御し、高性能デバイスの限界効用をバランスさせ、中小マイナーに公平な参加スペースを提供します。
今後のバージョンではネットワーク協力能力とストレージの多様性をさらに強化します: 2.7では協力的マイニングとマイニングプールメカニズムを追加し、小規模マイナーの競争力を向上させます; 2.8ではコンパウンドパッケージメカニズムを導入し、大容量低速デバイスが柔軟に参加できるようにします; 2.9ではreplica_2_9形式で新しいパッケージプロセスを導入し、効率を大幅に向上させ、計算依存を低減し、データ指向のマイニングモデルのクローズドループを完了します。
全体的に見て、Arweaveのアップグレードパスは、ストレージ指向の長期戦略を明確に示しています：計算能力の集中傾向に抵抗し続けながら、参加のハードルを持続的に下げ、プロトコルの長期運用の可能性を確保しています。
! FilecoinとArweaveからWalrusとShelbyへ:分散型ストレージの人気からどれくらい離れていますか?
Walrus:新しい試みの熱データストレージ
Walrusの設計思想はFilecoinやArweaveとは全く異なります。Filecoinは検証可能な分散化ストレージシステムの構築に取り組んでいますが、冷データにのみ適用されます。Arweaveはデータの永久保存に焦点を当てていますが、適用シーンは限られています。Walrusはホットデータストレージプロトコルのコストを最適化することを目指しています。
RedStuff:Magic Erasure Codeの革新と制限
WalrusはFilecoinとArweaveのストレージコストが不合理であると考えています。両者は完全複製アーキテクチャを採用しており、強力なフォールトトレランスとノードの独立性を備えていますが、堅牢性を維持するために多重複製の冗長性が必要なため、ストレージコストが高くなります。Walrusは両者の間でバランスを求め、構造化された冗長性の方法で可用性を向上させつつ、複製コストを抑えようとしています。
Walrusが独自に開発したRedStuff技術は、Reed-Solomon(RS)符号化に基づいており、これは伝統的な冗長符号アルゴリズムです。冗長符号は、冗長なフラグメントを追加することでデータセットを倍増させ、元のデータを再構築するために使用されます。RS符号化は、CD-ROM、衛星通信、QRコードなどの分野で広く利用されています。
RedStuffのコアは、データを主スライスと副スライスに分割することです。主スライスは元のデータを復元するために使用され、生成と配布は厳格に制約されています; 副スライスは単純な演算によって生成され、弾力的なフォールトトレランスを提供し、システムのロバスト性を向上させます。この構造はデータの一貫性に対する要求を低下させ、異なるノードが短期間に異なるバージョンのデータを保存することを許可し、「最終的一貫性」を強調しています。
RedStuffは、低計算能力および低帯域幅環境での効率的なストレージを実現しましたが、本質的にはエラーレート符号システムの変種に属します。これは、分散化環境におけるコスト管理と拡張性を獲得するために、一部のデータ読み取りの決定性を犠牲にしています。しかし、RedStuffは実際にはエラーレート符号のエンコード計算のボトルネックを突破しておらず、伝統的なアーキテクチャの高い結合点を回避するために構造戦略を採用しています。その革新性は、基本的なアルゴリズムのレベルではなく、エンジニアリング側の組み合わせ最適化により多く表れています。
WalrusとSuiのエコシステム協調
Walrusの目指すシーンは、大型のバイナリファイル(Blobs)を保存することです。これらのデータは、多くの分散化アプリケーションの核心です。暗号分野では、主にNFT、ソーシャルメディアコンテンツの画像や動画を指します。
WalrusはAIモデルデータセットのストレージとデータの可用性層(DA)の潜在的な用途についても言及しましたが、Web3 AIプロジェクトの退潮により、関連アプリケーションの展望は不明瞭です。DA層に関して、Walrusが効果的な代替者となるかどうかは、Celestiaなどの主流プロジェクトが市場の関心を再び引き起こすのを待たなければならないでしょう。
したがって、Walrusのコアポジショニングは、NFTなどのコンテンツ資産のホットストレージシステムとして理解でき、ダイナミックな呼び出し、リアルタイム更新、およびバージョン管理機能を強調しています。これにより、WalrusがなぜSuiに依存する必要があるのかも説明されます：Suiの高性能チェーン機能を活用することで、Walrusは高速なデータ検索ネットワークを構築し、運営コストを大幅に削減し、従来のクラウドストレージサービスとの単位コストでの競争を回避できます。
公式データによれば、Walrusのストレージコストは従来のクラウドサービスの約5分の1であり、FilecoinやArweaveよりも数十倍高いですが、その目的は実際のビジネスシーンで使える分散化されたホットストレージシステムを構築することです。Walrus自体はPoSネットワークとして運営され、基本的なセキュリティ保障を提供するためにストレージノードの誠実性を検証することが主な責任です。
Suiにとって、現在はオフチェーンストレージのサポートが緊急に必要というわけではありません。しかし、将来的にAIアプリケーション、コンテンツの資産化、コンポーザブルエージェントなどの複雑なシナリオをサポートしたい場合、ストレージレイヤーは文脈やコンテキスト、インデックス機能を提供する上で不可欠になります。高性能のチェーンは複雑な状態モデルを処理できますが、これらの状態は信頼できるコンテンツネットワークを構築するために検証可能なデータにバインドされる必要があります。
Shelby:専用ネットワークはWeb3アプリケーションの潜在能力を引き出す
Web3アプリケーションが直面している技術的なボトルネックの中で、「読み取り性能」は常に突破が難しい弱点です。動画ストリーミング、RAGシステム、リアルタイムコラボレーションツール、AIモデル推論エンジンに関わらず、低遅延かつ高スループットのホットデータアクセス能力に依存しています。既存の分散化ストレージプロトコルはデータの永続性と信頼性の面で進展を見せていますが、公共インターネット上で運用されているため、高遅延、帯域幅の不安定さ、データスケジューリングの制御不能といった制約から逃れることができません。
Shelbyはこの問題を根本から解決しようとしています。まず、Paid Readsメカニズムは分散化ストレージにおける「読み取り操作」のジレンマを再構築しました。従来のシステムでは、データの読み取りはほぼ無料であり、効果的なインセンティブが不足しているため、サービスノードは一般的に応答が遅くなっています。Shelbyは読み取り量に応じた支払いモデルを導入し、ユーザー体験とサービスノードの収入を直接結びつけています：ノードがより迅速かつ安定してデータを返すほど、より多くの報酬を得ることができます。これは附帯的な経済設計ではなく、Shelbyの性能設計の核心的な論理です。
次に、Shelbyは専用の光ファイバー ネットワークを導入し、Web3 のホットデータの即時読み取りのために高速チャネルを構築しました。このアーキテクチャは、Web3 システムが一般的に依存している公共トランスポート レイヤーを回避し、ストレージ ノードと RPC ノードを直接高性能、低混雑、物理的に分離されたトランスポート バックボーン上に展開します。これにより、ノード間通信の遅延が大幅に低減されるだけでなく、伝送帯域幅の予測可能性と安定性も保証されます。Shelby の基盤ネットワーク構造は、他の Web3 プロトコルの「あるマイナー ノードにアップロードする」論理ではなく、AWS 内部データセンター間の専用線展開モデルにより近いです。
このネットワークレベルのアーキテクチャの逆転により、Shelbyは初めてWeb2レベルの使用体験を提供できる分散化されたホットストレージプロトコルとなりました。ユーザーはShelby上で4Kビデオを読み込んだり、大規模な言語モデルの埋め込みデータを呼び出したり、トランザクションログを遡ることができ、ミリ秒単位の応答を得ることができます。サービスノードにとって、専用ネットワークはサービスの効率を向上させるだけでなく、帯域幅コストを大幅に削減し、「読み取り量に応じた料金支払い」メカニズムを経済的に実行可能にし、システムがより高いパフォーマンスへと進化するように促します。
データの永続性とコストの面で、ShelbyはClay Codesを使用して構築されたEfficient Coding Schemeを採用し、MSRとMDSの最適なコーディング構造によって、2倍未満のストレージ冗長性を実現し、同時に11個の9の永続性と99.9%の可用性を維持しています。これは、技術的により効率的であるだけでなく、コスト面でも競争力があり、コスト最適化とリソーススケジューリングを重視するdApp開発者に「安くて速い」選択肢を提供します。
まとめと展望
Filecoin、Arweave、WalrusからShelbyへの進化の過程は、分散化ストレージの物語が「存在すれば合理的」という技術的ユートピアから、「使用可能であれば正義」という現実主義的な方向へと徐々に移行していることを示しています。初期のプロジェクトは経済的インセンティブによって推進されました。