Wussten Sie, dass die Skalierung dezentraler Speicherung auf Petabyte oft an den Kosten für Replikation scheitert, Walrus jedoch diesen Hürden mit einem logarithmischen Beweissystem ausweicht, das die Kosten linear hält, selbst wenn die Anzahl der Knoten in die Tausende steigt?
Schritt 1: Benutzer zahlen im Voraus in WAL für Blob-Speicher basierend auf der Größe in Bytes und Epochen (jeweils 30 Tage), wodurch Mittel in Sui-Verträgen gebunden werden, die nicht genutzte Anteile bei vorzeitiger Löschung erstatten; Schritt 2: Blobs werden über RedStuff in Slivers mit 4,5-facher Redundanz kodiert, an stake-gewichtete Knoten in Komitees von 100 bis 500 verteilt, die pro Epochen ausgewählt werden, um die Last ohne zentrale Koordination auszugleichen; Schritt 3: Asynchrone PoA-Herausforderungen überprüfen die Aufbewahrung durch kleine 1-KB-Proben anstelle vollständiger Scans, was logarithmisch in der Netzwerkgröße kostet und kostengünstige Skalierung ermöglicht; Schritt 4: Selbstheilung stellt verlorene Slivers paarweise zwischen Knoten wieder her und minimiert die Bandbreite auf lediglich die Größe des fehlenden Daten; Schritt 5: Die Governance passt Parameter wie Komiteegrößen oder Gebührenformeln über WAL-Abstimmungen an, was sicherstellt, dass die Kosten sinken, je mehr sich beteiligen, ohne die Kosten pro GB zu erhöhen.
Dieser 5-Schritt-Prozess erreicht eine unterlineare Überhead, wobei die Gesamtreplikation unter 5x bleibt, sodass Walrus 100 TB+ Datensätze zu Bruchteilen der Preise zentraler Cloud-Anbieter verarbeiten kann, unterstützt durch Rebase-Mechanismen, die überzahlte Gebühren am Ende jeder Epochen an die Nutzer zurückgeben.
WAL-Token fungieren als Zahlungs- und Staking-Medium, wobei vorab gebundene Mittel die Belohnungen für Knoten nach PoA-Validierungen anteilig verteilen, während Staking die Skalierung durch höhere Erträge an mehr Knoten anzieht, und Verbrennungen bei Ineffizienz eine Deflation hervorrufen, die langfristig niedrige Kosten sichert.
Ein DeFi-Protokoll, das historische Handelsdaten speichern möchte, könnte WAL für 50 TB über 24 Epochen auf Walrus bereitstellen, wobei es die logarithmischen Beweise nutzt, um die Abrufkosten stabil zu halten, während sich die Nutzerbasis verdreifacht, und die Rabatte für variable Datenaufbewahrungsoptionen optimieren.
Beim Projektieren der Walrus-Kosten für Ihre wachsende dApp: Wie würde die Epochen-Rebasing-Mechanik Ihre Strategie beeinflussen, Speicher überzubuchen, um unvorhersehbare Skalierungsanforderungen zu bewältigen?
