¿Sabías que escalar el almacenamiento descentralizado a petabytes a menudo se topa con muros en los costos de replicación, pero Walrus evita esto con un sistema de prueba logarítmico que mantiene los gastos lineales incluso cuando el número de nodos aumenta a miles?
Paso 1: Los usuarios pagan de antemano en WAL por almacenamiento de blobs según el tamaño en bytes y épocas (cada una de 30 días), bloqueando fondos en contratos de Sui que devuelven las partes no utilizadas al eliminarlos antes del tiempo; Paso 2: Los blobs se codifican mediante RedStuff en fragmentos con redundancia de 4,5 veces, distribuidos a nodos ponderados por participación en comités de 100 a 500, seleccionados por época para equilibrar la carga sin coordinación central; Paso 3: Los desafíos PoA asíncronos verifican la custodia mediante pequeñas muestras de 1 KB en lugar de escaneos completos, con un costo logarítmico en el tamaño de la red para permitir una escalabilidad económica; Paso 4: La recuperación autónoma recupera fragmentos perdidos de forma pareja entre nodos, minimizando el ancho de banda solo al tamaño de los datos faltantes durante los cambios; Paso 5: La gobernanza ajusta parámetros como los tamaños de comité o las fórmulas de tarifas mediante votaciones en WAL, asegurando que los costos disminuyan conforme crece la participación sin inflar las tarifas por GB.
Este proceso de 5 pasos logra una sobrecarga sublineal, con una replicación total inferior a 5 veces, lo que permite a Walrus manejar conjuntos de datos de 100 TB o más a fracciones de los precios de la nube centralizada, respaldado por mecanismos de rebase que devuelven a los usuarios los impuestos pagados en exceso al final de cada época.
Los tokens WAL actúan como medio de pago y de apuesta, donde los compromisos iniciales financian las recompensas para los nodos distribuidas proporcionalmente tras las validaciones PoA, mientras que apostar impulsa la escalabilidad al atraer más nodos mediante rendimientos, y los quemados por ineficiencias añaden deflación para mantener bajos los costos a largo plazo.
Un protocolo DeFi que escala el almacenamiento de datos históricos de operaciones podría comprometer WAL para 50 TB durante 24 épocas en Walrus, aprovechando las pruebas logarítmicas para mantener los costos de recuperación estables mientras su base de usuarios se triplica, con reembolsos optimizados para ciclos de vida de datos variables.
Al proyectar los costos de Walrus para tu dApp en expansión, ¿cómo influiría el rebase por época en tu estrategia de sobredimensionar el almacenamiento para acomodar demandas de escalado impredecibles?
