Від Filecoin до Shelby: еволюція децентралізованого зберігання
Зберігання колись було однією з популярних сфер у індустрії блокчейн, Filecoin як провідний проект минулого бичачого ринку, ринкова капіталізація якого колись перевищувала 10 мільярдів доларів. Arweave з акцентом на постійне зберігання досягла максимальної ринкової капіталізації у 3,5 мільярда доларів. Оскільки доступність холодного зберігання даних була поставлена під сумнів, необхідність постійного зберігання стала під викликом, і розвиток децентралізованого зберігання потрапив у безвихідь. Поява Walrus знову привернула увагу до давно тихої сфери зберігання, а проект Shelby, запущений у співпраці Aptos та Jump Crypto, має на меті сприяти впровадженню гарячого зберігання даних. Ця стаття розгляне еволюцію децентралізованого зберігання, спираючись на розвиток чотирьох проектів: Filecoin, Arweave, Walrus та Shelby, та обговорить їхні перспективи на майбутнє.
Filecoin: створення Децентралізованого хмарного сховища даних
Filecoin як один з ранніх представників проектів, його напрямок розвитку зосереджений на Децентралізації, що є загальною характеристикою ранніх блокчейн-проектів. Filecoin поєднує зберігання та Децентралізацію, намагаючись вирішити проблему довіри централізованого зберігання даних. Проте деякі аспекти, які були принесені в жертву для досягнення Децентралізації, згодом стали болючими точками, які такі проекти, як Arweave або Walrus, прагнуть вирішити.
IPFS: архітектура Децентралізація, але обмежена вузькими місцями передачі
IPFS була представлена у 2015 році, з метою революціонізувати традиційний протокол HTTP через адресацію вмісту. Але найбільшим недоліком IPFS є надзвичайно повільна швидкість отримання, що ускладнює задоволення реальних потреб застосування. Основний P2P протокол IPFS в основному підходить для "холодних даних", тобто для статичного вмісту, який не часто змінюється, і не має очевидних переваг у обробці гарячих даних.
Хоча IPFS сам по собі не є блокчейном, але його концепція спрямованого ациклічного графа вкрай узгоджується з багатьма публічними блокчейнами та протоколами Web3, що робить його ідеальною основою для побудови на базі блокчейну.
Економічна модель FIL
Економічна модель токенів FIL в основному включає три ролі: користувачів, зберігаючих майнерів і майнерів пошуку. Користувачі сплачують за зберігання даних, зберігаючі майнери отримують винагороди у вигляді токенів за зберігання даних, а майнери пошуку надають дані за запитом користувачів і отримують винагороди.
Ця модель має потенційні вразливості. Майнери зберігання можуть заповнювати сміттєвими даними для отримання винагороди, і оскільки ці дані не підлягають вилученню, їх втрата не викличе механізм покарання. Консенсус підтвердження копій Filecoin може лише забезпечити, що дані користувача не були видалені, і не може запобігти заповненню сміттєвими даними з боку майнерів.
Функціонування Filecoin в значній мірі залежить від постійних інвестицій майнерів у токеноміку, а не від реального попиту кінцевих користувачів на розподілене зберігання. Незважаючи на те, що проект постійно ітерується, на даному етапі Filecoin більше відповідає "логіці майнінгу" ніж "застосуванню" в позиціонуванні проектів зберігання.
Arweave: двосічний меч довгостроковості
У порівнянні з Filecoin, який будує стимулююче, підтверджуване Децентралізоване "хмара даних", Arweave зосереджується на наданні можливостей постійного зберігання. Arweave не намагається створити розподілену обчислювальну платформу; вся її система побудована навколо основного припущення "важливі дані повинні зберігатися одноразово та зберігатися назавжди". Такий екстремальний довгостроковий підхід робить Arweave відмінним від Filecoin у механізмах, моделях стимулювання, вимогах до апаратного забезпечення та наративних аспектах.
Arweave вивчає біткоїн, прагнучи постійно оптимізувати мережу постійного зберігання протягом тривалого періоду. Команда проекту не переймається маркетингом і конкурентами, зосереджуючись на ітерації архітектури мережі. Такий довгостроковий підхід зробив Arweave популярним під час останнього бикового ринку і також дає надію на переживання кількох циклів бичачого та ведмежого ринків. Але цінність постійного зберігання все ще потребує часу для підтвердження.
З версії 1.5 до останньої версії 2.9 мережа Arweave постійно працювала над зниженням бар'єрів для участі майнерів, стимулюючи їх максимізувати зберігання даних та постійно покращуючи надійність мережі. У умовах несприятливих ринкових уподобань Arweave обрала обережний підхід, не підтримуючи майнерські спільноти, екосистема розвитку призупинилася, щоб оновити основну мережу з мінімальними витратами, продовжуючи знижувати вимоги до обладнання при забезпеченні безпеки мережі.
Огляд основного оновлення версії
Версія 1.5 виявила вразливість, що дозволяє майнерам покладатися на стекування GPU, а не на реальне зберігання, для оптимізації ймовірності створення блоку. Версія 1.7 впроваджує алгоритм RandomX, обмежуючи використання спеціалізованих обчислювальних потужностей, вимагаючи участі універсальних ЦП для майнінгу, що послаблює централізацію обчислювальної потужності.
Версія 2.0 використовує механізм SPoA, перетворюючи доказ даних на компактний шлях структури дерева Меркла, вводячи транзакції формату 2 для зменшення навантаження на синхронізацію. Ця архітектура зменшує тиск на пропускну здатність мережі та істотно підвищує здатність координації вузлів. Проте деякі майнери все ще можуть уникати реальних зобов'язань щодо володіння даними за допомогою стратегій централізованих швидкісних сховищ.
Версія 2.4 представила механізм SPoRA, що вводить глобальний індекс та повільний хеш-рандомний доступ, вимагючи від майнерів справжнього володіння блоками даних для участі в ефективному видобутку, що механічно зменшує ефект накопичення обчислювальної потужності. Майнери почали звертати увагу на швидкість доступу до зберігання, що сприяло впровадженню швидких пристроїв читання-вписування, таких як SSD. Версія 2.6 вводить контроль хеш-ланцюга над ритмом видобутку, балансуючи граничну ефективність високопродуктивних пристроїв та забезпечуючи справедливий простір для участі середніх і малих майнерів.
Наступні версії подальше зміцнюють мережеву співпрацю та різноманітність зберігання: 2.7 додає механізм спільного майнінгу та майнінгових пулів, підвищуючи конкурентоспроможність малих майнерів; 2.8 впроваджує механізм комплексної упаковки, дозволяючи великим обсягам повільних пристроїв гнучко брати участь; 2.9 вводить новий процес упаковки у форматі replica_2_9, значно підвищуючи ефективність та знижуючи залежність від обчислень, завершуючи замкнене коло моделі майнінгу, орієнтованої на дані.
В цілому, шлях оновлення Arweave чітко демонструє його довгострокову стратегію, орієнтовану на зберігання: продовжуючи протистояти тенденції концентрації обчислювальної потужності, постійно знижуючи бар'єри для участі, забезпечуючи можливість тривалого функціонування протоколу.
Walrus: нова спроба зберігання гарячих даних
Дизайн Walrus має абсолютно інший підхід, ніж у FIL та Arweave. FIL прагне створити перевірену Децентралізацію системи зберігання, але підходить лише для холодних даних; Arweave зосереджується на постійному зберіганні даних, але має обмежені сценарії використання; Walrus ж прагне оптимізувати витрати на зберігання протоколу гарячих даних.
RedStuff: Інновації та обмеження магічно змінених кодів контролю помилок
Walrus вважає, що витрати на зберігання Filecoin та Arweave є неприйнятними. Обидва використовують повну архітектуру копіювання, хоча мають сильну стійкість до відмов та незалежність вузлів, але потребують багатократної редунданції для підтримки надійності, що підвищує витрати на зберігання. Walrus намагається знайти баланс між обома, посилюючи доступність через структуровану редунданцію, одночасно контролюючи витрати на копіювання.
Технологія RedStuff, створена Walrus, основана на кодуванні Reed-Solomon(RS), яке є традиційним алгоритмом кодування з виправленням помилок. Код з виправленням помилок дозволяє подвоїти обсяги даних шляхом додавання надмірних фрагментів для відновлення оригінальних даних. Код RS широко використовується в CD-ROM, супутниковому зв'язку та QR-кодах.
Основою RedStuff є розділення даних на основні та вторинні частини. Основні частини використовуються для відновлення оригінальних даних, генеруються та розподіляються під суворими обмеженнями; вторинні частини генеруються простими обчисленнями, забезпечуючи еластичну відмовостійкість та підвищуючи надійність системи. Ця структура знижує вимоги до узгодженості даних, дозволяючи різним вузлам короткочасно зберігати різні версії даних, підкреслюючи "кінцеву узгодженість".
RedStuff реалізував ефективне зберігання в умовах низької обчислювальної потужності та низької пропускної здатності, але сутнісно все ще належить до варіантів систем кодування з виправленням помилок. Він жертвує частковою детермінацією читання даних в обмін на контроль витрат та масштабованість в умовах децентралізованого середовища. Однак RedStuff насправді не подолав обчислювальні обмеження кодування системи з виправленням помилок, а скоріше ухилився від високих точок зчеплення традиційної архітектури через структурні стратегії. Його інноваційність більше проявляється в комбінаційній оптимізації на інженерному рівні, а не в руйнації на рівні базових алгоритмів.
Екологічна співпраця Walrus та Sui
Метою Walrus є зберігання великих двійкових файлів (Blobs), ці дані є основою багатьох децентралізованих додатків. У сфері криптовалют це в основному відноситься до NFT, зображень та відео в контенті соціальних медіа.
Хоча Walrus також згадував про потенційні застосування для зберігання наборів даних AI-моделей та рівня доступності даних (DA), відплив веб3 AI проектів робить перспективи відповідних застосувань невизначеними. Щодо рівня DA, чи зможе Walrus стати ефективним замінником, ще потрібно буде перевірити після того, як основні проекти, такі як Celestia, знову привернуть увагу ринку.
Отже, основна позиція Walrus може бути зрозуміла як система гарячого зберігання для контент-активів, таких як NFT, що підкреслює можливості динамічного виклику,实时更新 та управління версіями. Це також пояснює, чому Walrus потребує підтримки Sui: завдяки високопродуктивним можливостям ланцюга Sui, Walrus може створити швидку мережу для пошуку даних, значно знижуючи операційні витрати та уникаючи прямого змагання з традиційними послугами хмарного зберігання за одиничною вартістю.
Згідно з офіційними даними, витрати на зберігання Walrus становлять приблизно п'яту частину витрат традиційних хмарних сервісів, хоча вони в десятки разів дорожчі за FIL та Arweave, але його метою є створення децентралізованої системи гарячого зберігання, що може використовуватися в реальних бізнес-сценаріях. Сам Walrus працює як PoS мережа, основним завданням якої є перевірка чесності вузлів зберігання, забезпечуючи основну безпеку системи.
Для Sui наразі немає нагальної потреби в підтримці зберігання поза ланцюгом. Але якщо в майбутньому виникне потреба у підтримці складних сценаріїв, таких як AI-додатки, активи контенту та комбіновані агенти, то рівень зберігання стане незамінним у забезпеченні контексту, обставин та можливостей індексації. Високопродуктивний ланцюг може обробляти складні моделі стану, але ці стани потрібно зв'язати з перевіреними даними, щоб побудувати надійну мережу контенту.
Shelby: Спеціалізована мережа звільняє потенціал Web3 додатків
У технічних перешкодах, з якими стикаються додатки Web3, "читабельність" завжди була важкою для подолання слабкістю. Незалежно від того, чи йдеться про потокове відео, системи RAG, інструменти для реальної співпраці або рушії для моделювання AI, усі вони залежать від можливостей доступу до гарячих даних з низькою затримкою та високою пропускною спроможністю. Існуючі протоколи децентралізованого зберігання, хоча і досягли деякого прогресу в питанні постійності даних та децентралізації, не можуть уникнути обмежень високої затримки, нестабільної пропускної здатності та неконтрольованого розподілу даних, оскільки працюють в публічному Інтернеті.
Shelby намагається вирішити цю проблему з кореня. По-перше, механізм Paid Reads перетворює проблему "читання" в децентралізованому зберіганні. У традиційних системах читання даних майже безкоштовне, відсутність ефективних стимулів призводить до того, що служби вузлів загалом неохоче реагують. Shelby вводить модель оплати за обсяг читання, безпосередньо пов'язуючи досвід користувача з доходом службових вузлів: чим швидше та стабільніше вузол повертає дані, тим більше винагород він може отримати. Це не побічний економічний дизайн, а основна логіка продуктивності Shelby.
По-друге, Shelby впроваджує спеціалізовану оптоволоконну мережу, що створює швидкісний канал для миттєвого зчитування гарячих даних Web3. Ця архітектура обходить загальноприйнятий публічний транспортний рівень, безпосередньо розміщуючи вузли зберігання та вузли RPC на високопродуктивному, з низьким завантаженням, фізично ізольованому транспортному магістралі. Це не лише суттєво знижує затримку міжвузлового зв'язку, але й забезпечує передбачуваність та стабільність пропускної здатності. Основна мережна структура Shelby ближча до моделі спеціальних ліній між внутрішніми дата-центрами AWS, ніж до логіки "завантаження на якийсь вузол майнера" інших протоколів Web3.
Ця архітектурна реверсія на мережевому рівні зробила Shelby першим справжнім децентралізованим протоколом гарячого зберігання, здатним забезпечити досвід використання на рівні Web2. Користувачі можуть отримувати зворотній зв'язок за підсекунди при читанні 4K відео, викликанні даних вбудованих моделей великої мови або відстеженні журналів транзакцій. Для сервісних вузлів спеціалізована мережа не лише підвищує ефективність обслуговування, але й значно знижує витрати на пропускну здатність, роблячи механізм "оплати за обсяг читання" економічно доцільним, що, в свою чергу, стимулює систему до еволюції в бік вищої продуктивності, а не більшої ємності зберігання.
У сфері збереження даних та витрат Shelby використовує Efficient Coding Scheme, побудований на Clay Codes, через оптимальні структури кодування MSR та MDS, досягаючи зберігання з надлишком менше ніж <2x, з одночасним збереженням 11 дев'яток довговічності та 99.9% доступності. Це не тільки технічно більш ефективно, але й більш конкурентоспроможно з точки зору витрат, надаючи розробникам dApp, які зосереджені на оптимізації витрат та розподілі ресурсів, вибір "і дешевий, і швидкий".
Підсумок та перспективи
Еволюційний шлях від Filecoin, Arweave, Walrus до Shelby показує, що наратив децентралізованого зберігання поступово переходить від "існування як виправдання" технологічної утопії до "доступності як справедливості" реалістичного шляху. Ранні проекти використовували економічні стимули.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
19 лайків
Нагородити
19
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ClassicDumpster
· 7год тому
Зберігання все ще може бути в тренді.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BearMarketSurvivor
· 08-03 11:57
Під натиском ринку 100 мільярдів доларів стали жертвою, скільки аірдропів не компенсують це.
Переглянути оригіналвідповісти на0
PumpAnalyst
· 08-03 11:52
невдахи знову будуть увійти в позицію на високих рівнях
Від холодних даних до гарячих даних: еволюція децентралізованого зберігання від FIL до Shelby
Від Filecoin до Shelby: еволюція децентралізованого зберігання
Зберігання колись було однією з популярних сфер у індустрії блокчейн, Filecoin як провідний проект минулого бичачого ринку, ринкова капіталізація якого колись перевищувала 10 мільярдів доларів. Arweave з акцентом на постійне зберігання досягла максимальної ринкової капіталізації у 3,5 мільярда доларів. Оскільки доступність холодного зберігання даних була поставлена під сумнів, необхідність постійного зберігання стала під викликом, і розвиток децентралізованого зберігання потрапив у безвихідь. Поява Walrus знову привернула увагу до давно тихої сфери зберігання, а проект Shelby, запущений у співпраці Aptos та Jump Crypto, має на меті сприяти впровадженню гарячого зберігання даних. Ця стаття розгляне еволюцію децентралізованого зберігання, спираючись на розвиток чотирьох проектів: Filecoin, Arweave, Walrus та Shelby, та обговорить їхні перспективи на майбутнє.
Filecoin: створення Децентралізованого хмарного сховища даних
Filecoin як один з ранніх представників проектів, його напрямок розвитку зосереджений на Децентралізації, що є загальною характеристикою ранніх блокчейн-проектів. Filecoin поєднує зберігання та Децентралізацію, намагаючись вирішити проблему довіри централізованого зберігання даних. Проте деякі аспекти, які були принесені в жертву для досягнення Децентралізації, згодом стали болючими точками, які такі проекти, як Arweave або Walrus, прагнуть вирішити.
IPFS: архітектура Децентралізація, але обмежена вузькими місцями передачі
IPFS була представлена у 2015 році, з метою революціонізувати традиційний протокол HTTP через адресацію вмісту. Але найбільшим недоліком IPFS є надзвичайно повільна швидкість отримання, що ускладнює задоволення реальних потреб застосування. Основний P2P протокол IPFS в основному підходить для "холодних даних", тобто для статичного вмісту, який не часто змінюється, і не має очевидних переваг у обробці гарячих даних.
Хоча IPFS сам по собі не є блокчейном, але його концепція спрямованого ациклічного графа вкрай узгоджується з багатьма публічними блокчейнами та протоколами Web3, що робить його ідеальною основою для побудови на базі блокчейну.
Економічна модель FIL
Економічна модель токенів FIL в основному включає три ролі: користувачів, зберігаючих майнерів і майнерів пошуку. Користувачі сплачують за зберігання даних, зберігаючі майнери отримують винагороди у вигляді токенів за зберігання даних, а майнери пошуку надають дані за запитом користувачів і отримують винагороди.
Ця модель має потенційні вразливості. Майнери зберігання можуть заповнювати сміттєвими даними для отримання винагороди, і оскільки ці дані не підлягають вилученню, їх втрата не викличе механізм покарання. Консенсус підтвердження копій Filecoin може лише забезпечити, що дані користувача не були видалені, і не може запобігти заповненню сміттєвими даними з боку майнерів.
Функціонування Filecoin в значній мірі залежить від постійних інвестицій майнерів у токеноміку, а не від реального попиту кінцевих користувачів на розподілене зберігання. Незважаючи на те, що проект постійно ітерується, на даному етапі Filecoin більше відповідає "логіці майнінгу" ніж "застосуванню" в позиціонуванні проектів зберігання.
Arweave: двосічний меч довгостроковості
У порівнянні з Filecoin, який будує стимулююче, підтверджуване Децентралізоване "хмара даних", Arweave зосереджується на наданні можливостей постійного зберігання. Arweave не намагається створити розподілену обчислювальну платформу; вся її система побудована навколо основного припущення "важливі дані повинні зберігатися одноразово та зберігатися назавжди". Такий екстремальний довгостроковий підхід робить Arweave відмінним від Filecoin у механізмах, моделях стимулювання, вимогах до апаратного забезпечення та наративних аспектах.
Arweave вивчає біткоїн, прагнучи постійно оптимізувати мережу постійного зберігання протягом тривалого періоду. Команда проекту не переймається маркетингом і конкурентами, зосереджуючись на ітерації архітектури мережі. Такий довгостроковий підхід зробив Arweave популярним під час останнього бикового ринку і також дає надію на переживання кількох циклів бичачого та ведмежого ринків. Але цінність постійного зберігання все ще потребує часу для підтвердження.
З версії 1.5 до останньої версії 2.9 мережа Arweave постійно працювала над зниженням бар'єрів для участі майнерів, стимулюючи їх максимізувати зберігання даних та постійно покращуючи надійність мережі. У умовах несприятливих ринкових уподобань Arweave обрала обережний підхід, не підтримуючи майнерські спільноти, екосистема розвитку призупинилася, щоб оновити основну мережу з мінімальними витратами, продовжуючи знижувати вимоги до обладнання при забезпеченні безпеки мережі.
Огляд основного оновлення версії
Версія 1.5 виявила вразливість, що дозволяє майнерам покладатися на стекування GPU, а не на реальне зберігання, для оптимізації ймовірності створення блоку. Версія 1.7 впроваджує алгоритм RandomX, обмежуючи використання спеціалізованих обчислювальних потужностей, вимагаючи участі універсальних ЦП для майнінгу, що послаблює централізацію обчислювальної потужності.
Версія 2.0 використовує механізм SPoA, перетворюючи доказ даних на компактний шлях структури дерева Меркла, вводячи транзакції формату 2 для зменшення навантаження на синхронізацію. Ця архітектура зменшує тиск на пропускну здатність мережі та істотно підвищує здатність координації вузлів. Проте деякі майнери все ще можуть уникати реальних зобов'язань щодо володіння даними за допомогою стратегій централізованих швидкісних сховищ.
Версія 2.4 представила механізм SPoRA, що вводить глобальний індекс та повільний хеш-рандомний доступ, вимагючи від майнерів справжнього володіння блоками даних для участі в ефективному видобутку, що механічно зменшує ефект накопичення обчислювальної потужності. Майнери почали звертати увагу на швидкість доступу до зберігання, що сприяло впровадженню швидких пристроїв читання-вписування, таких як SSD. Версія 2.6 вводить контроль хеш-ланцюга над ритмом видобутку, балансуючи граничну ефективність високопродуктивних пристроїв та забезпечуючи справедливий простір для участі середніх і малих майнерів.
Наступні версії подальше зміцнюють мережеву співпрацю та різноманітність зберігання: 2.7 додає механізм спільного майнінгу та майнінгових пулів, підвищуючи конкурентоспроможність малих майнерів; 2.8 впроваджує механізм комплексної упаковки, дозволяючи великим обсягам повільних пристроїв гнучко брати участь; 2.9 вводить новий процес упаковки у форматі replica_2_9, значно підвищуючи ефективність та знижуючи залежність від обчислень, завершуючи замкнене коло моделі майнінгу, орієнтованої на дані.
В цілому, шлях оновлення Arweave чітко демонструє його довгострокову стратегію, орієнтовану на зберігання: продовжуючи протистояти тенденції концентрації обчислювальної потужності, постійно знижуючи бар'єри для участі, забезпечуючи можливість тривалого функціонування протоколу.
Walrus: нова спроба зберігання гарячих даних
Дизайн Walrus має абсолютно інший підхід, ніж у FIL та Arweave. FIL прагне створити перевірену Децентралізацію системи зберігання, але підходить лише для холодних даних; Arweave зосереджується на постійному зберіганні даних, але має обмежені сценарії використання; Walrus ж прагне оптимізувати витрати на зберігання протоколу гарячих даних.
RedStuff: Інновації та обмеження магічно змінених кодів контролю помилок
Walrus вважає, що витрати на зберігання Filecoin та Arweave є неприйнятними. Обидва використовують повну архітектуру копіювання, хоча мають сильну стійкість до відмов та незалежність вузлів, але потребують багатократної редунданції для підтримки надійності, що підвищує витрати на зберігання. Walrus намагається знайти баланс між обома, посилюючи доступність через структуровану редунданцію, одночасно контролюючи витрати на копіювання.
Технологія RedStuff, створена Walrus, основана на кодуванні Reed-Solomon(RS), яке є традиційним алгоритмом кодування з виправленням помилок. Код з виправленням помилок дозволяє подвоїти обсяги даних шляхом додавання надмірних фрагментів для відновлення оригінальних даних. Код RS широко використовується в CD-ROM, супутниковому зв'язку та QR-кодах.
Основою RedStuff є розділення даних на основні та вторинні частини. Основні частини використовуються для відновлення оригінальних даних, генеруються та розподіляються під суворими обмеженнями; вторинні частини генеруються простими обчисленнями, забезпечуючи еластичну відмовостійкість та підвищуючи надійність системи. Ця структура знижує вимоги до узгодженості даних, дозволяючи різним вузлам короткочасно зберігати різні версії даних, підкреслюючи "кінцеву узгодженість".
RedStuff реалізував ефективне зберігання в умовах низької обчислювальної потужності та низької пропускної здатності, але сутнісно все ще належить до варіантів систем кодування з виправленням помилок. Він жертвує частковою детермінацією читання даних в обмін на контроль витрат та масштабованість в умовах децентралізованого середовища. Однак RedStuff насправді не подолав обчислювальні обмеження кодування системи з виправленням помилок, а скоріше ухилився від високих точок зчеплення традиційної архітектури через структурні стратегії. Його інноваційність більше проявляється в комбінаційній оптимізації на інженерному рівні, а не в руйнації на рівні базових алгоритмів.
Екологічна співпраця Walrus та Sui
Метою Walrus є зберігання великих двійкових файлів (Blobs), ці дані є основою багатьох децентралізованих додатків. У сфері криптовалют це в основному відноситься до NFT, зображень та відео в контенті соціальних медіа.
Хоча Walrus також згадував про потенційні застосування для зберігання наборів даних AI-моделей та рівня доступності даних (DA), відплив веб3 AI проектів робить перспективи відповідних застосувань невизначеними. Щодо рівня DA, чи зможе Walrus стати ефективним замінником, ще потрібно буде перевірити після того, як основні проекти, такі як Celestia, знову привернуть увагу ринку.
Отже, основна позиція Walrus може бути зрозуміла як система гарячого зберігання для контент-активів, таких як NFT, що підкреслює можливості динамічного виклику,实时更新 та управління версіями. Це також пояснює, чому Walrus потребує підтримки Sui: завдяки високопродуктивним можливостям ланцюга Sui, Walrus може створити швидку мережу для пошуку даних, значно знижуючи операційні витрати та уникаючи прямого змагання з традиційними послугами хмарного зберігання за одиничною вартістю.
Згідно з офіційними даними, витрати на зберігання Walrus становлять приблизно п'яту частину витрат традиційних хмарних сервісів, хоча вони в десятки разів дорожчі за FIL та Arweave, але його метою є створення децентралізованої системи гарячого зберігання, що може використовуватися в реальних бізнес-сценаріях. Сам Walrus працює як PoS мережа, основним завданням якої є перевірка чесності вузлів зберігання, забезпечуючи основну безпеку системи.
Для Sui наразі немає нагальної потреби в підтримці зберігання поза ланцюгом. Але якщо в майбутньому виникне потреба у підтримці складних сценаріїв, таких як AI-додатки, активи контенту та комбіновані агенти, то рівень зберігання стане незамінним у забезпеченні контексту, обставин та можливостей індексації. Високопродуктивний ланцюг може обробляти складні моделі стану, але ці стани потрібно зв'язати з перевіреними даними, щоб побудувати надійну мережу контенту.
Shelby: Спеціалізована мережа звільняє потенціал Web3 додатків
У технічних перешкодах, з якими стикаються додатки Web3, "читабельність" завжди була важкою для подолання слабкістю. Незалежно від того, чи йдеться про потокове відео, системи RAG, інструменти для реальної співпраці або рушії для моделювання AI, усі вони залежать від можливостей доступу до гарячих даних з низькою затримкою та високою пропускною спроможністю. Існуючі протоколи децентралізованого зберігання, хоча і досягли деякого прогресу в питанні постійності даних та децентралізації, не можуть уникнути обмежень високої затримки, нестабільної пропускної здатності та неконтрольованого розподілу даних, оскільки працюють в публічному Інтернеті.
Shelby намагається вирішити цю проблему з кореня. По-перше, механізм Paid Reads перетворює проблему "читання" в децентралізованому зберіганні. У традиційних системах читання даних майже безкоштовне, відсутність ефективних стимулів призводить до того, що служби вузлів загалом неохоче реагують. Shelby вводить модель оплати за обсяг читання, безпосередньо пов'язуючи досвід користувача з доходом службових вузлів: чим швидше та стабільніше вузол повертає дані, тим більше винагород він може отримати. Це не побічний економічний дизайн, а основна логіка продуктивності Shelby.
По-друге, Shelby впроваджує спеціалізовану оптоволоконну мережу, що створює швидкісний канал для миттєвого зчитування гарячих даних Web3. Ця архітектура обходить загальноприйнятий публічний транспортний рівень, безпосередньо розміщуючи вузли зберігання та вузли RPC на високопродуктивному, з низьким завантаженням, фізично ізольованому транспортному магістралі. Це не лише суттєво знижує затримку міжвузлового зв'язку, але й забезпечує передбачуваність та стабільність пропускної здатності. Основна мережна структура Shelby ближча до моделі спеціальних ліній між внутрішніми дата-центрами AWS, ніж до логіки "завантаження на якийсь вузол майнера" інших протоколів Web3.
Ця архітектурна реверсія на мережевому рівні зробила Shelby першим справжнім децентралізованим протоколом гарячого зберігання, здатним забезпечити досвід використання на рівні Web2. Користувачі можуть отримувати зворотній зв'язок за підсекунди при читанні 4K відео, викликанні даних вбудованих моделей великої мови або відстеженні журналів транзакцій. Для сервісних вузлів спеціалізована мережа не лише підвищує ефективність обслуговування, але й значно знижує витрати на пропускну здатність, роблячи механізм "оплати за обсяг читання" економічно доцільним, що, в свою чергу, стимулює систему до еволюції в бік вищої продуктивності, а не більшої ємності зберігання.
У сфері збереження даних та витрат Shelby використовує Efficient Coding Scheme, побудований на Clay Codes, через оптимальні структури кодування MSR та MDS, досягаючи зберігання з надлишком менше ніж <2x, з одночасним збереженням 11 дев'яток довговічності та 99.9% доступності. Це не тільки технічно більш ефективно, але й більш конкурентоспроможно з точки зору витрат, надаючи розробникам dApp, які зосереджені на оптимізації витрат та розподілі ресурсів, вибір "і дешевий, і швидкий".
Підсумок та перспективи
Еволюційний шлях від Filecoin, Arweave, Walrus до Shelby показує, що наратив децентралізованого зберігання поступово переходить від "існування як виправдання" технологічної утопії до "доступності як справедливості" реалістичного шляху. Ранні проекти використовували економічні стимули.