Walrus: Große Daten dezentral und kosteneffizient machen
Große Daten on-chain zu speichern, ist nicht praktikabel, es sei denn, Sie überdenken die Dezentralisierung von Grund auf. Mein Fazit ist, dass traditioneller Cloud-Speicher dominiert, weil er einfach, schnell und günstig ist, aber aus meiner Forschung ergibt sich, dass er versteckte zentrale Unsicherheiten für Web3-Projekte schafft. Walrus geht dieses Problem direkt an und bietet eine kostengünstigere dezentrale Alternative.
Es läuft auf Sui und verwendet Erasure Coding, um große Dateien in kleinere Teile zu zerlegen und sie über eine Reihe von Knoten zu verteilen. Dieser Trick erhöht die Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz und senkt tatsächlich die Speicherkosten im Vergleich zu den üblichen On-Chain-Methoden.
Ehrlich gesagt, das ist ein Game Changer. Plötzlich sind Dinge wie massive DeFi-Analysen, die NFT-Vermögenswerte speichern, oder sogar Anwendungen auf Unternehmensebene, die früher unerreichbar waren, jetzt in einer wirklich dezentralen Weise möglich.
Was Walrus wirklich auszeichnet, ist, wie es Privatsphäre, Überprüfbarkeit und solide Anreize kombiniert. Sie können sensible oder wertvolle Daten speichern, ohne Ihr Vertrauen in eine einzelne Partei zu setzen. Währenddessen verdienen Anbieter WAL-Token, um die Dinge verfügbar und sicher zu halten. Die Anreize aller stimmen überein, sodass Sie Speicherplatz erhalten, der tatsächlich zuverlässig und langlebig ist.
Es gibt noch mehr. Walrus lässt Apps mit verifizierten Daten verlinken, ohne endlose Kopien zu erstellen, sodass die Dinge schneller laufen und der Speicher nicht verstopft wird. Entwickler können sich keine Sorgen mehr über Datenverlust oder Blockierungen machen, sie können einfach bauen.
Aber Walrus ist nicht nur ein weiteres Speicherwerkzeug. Es verbindet tatsächlich mutige Web3-Ideen mit Dingen, die im echten Leben funktionieren. Ihre Daten bleiben dort, wo sie sein sollten, dezentral, privat und leicht nachweisbar.
Was ist Ihre Meinung? Ist dezentrale, erschwingliche Speicherung der nächste große Schritt zur Skalierung von Web3?
