Saviez-vous que le dimensionnement du stockage décentralisé à des pétaoctets heurte souvent des limites liées aux coûts de réplication, mais que Walrus contourne ce problème grâce à un système de preuve logarithmique qui maintient les frais linéaires même lorsque le nombre de nœuds atteint des milliers ?
Étape 1 : Les utilisateurs paient à l'avance en WAL pour le stockage de blobs en fonction de la taille en octets et des époques (30 jours chacune), verrouillant leurs fonds dans des contrats Sui qui remboursent les parties non utilisées en cas de suppression anticipée ; Étape 2 : Les blobs sont encodés via RedStuff en tranches avec une redondance de 4,5 fois, répartis sur des nœuds pondérés par leur participation, dans des comités de 100 à 500 nœuds, sélectionnés par époque pour équilibrer la charge sans coordination centrale ; Étape 3 : Les défis PoA asynchrones vérifient la possession grâce à de petits échantillons de 1 Ko plutôt que des analyses complètes, avec un coût logarithmique en taille du réseau, permettant une scalabilité économique ; Étape 4 : La récupération autonome restaure les tranches manquantes par paires entre nœuds, minimisant la bande passante à la taille des données manquantes pendant les changements ; Étape 5 : La gouvernance ajuste des paramètres tels que les tailles de comités ou les formules de frais via des votes en WAL, garantissant que les coûts baissent avec la participation, sans inflation des frais par Go.
Ce processus en 5 étapes atteint une surcharge sous-linéaire, avec une réplication totale inférieure à 5 fois, permettant à Walrus de gérer des jeux de données de 100 To ou plus à des fractions des prix des solutions cloud centralisées, soutenu par des mécanismes de rebase qui restituent les frais excédentaires aux utilisateurs à la fin de chaque époque.
Les jetons WAL agissent comme moyen de paiement et de mise en jeu : les engagements initiaux financent les récompenses des nœuds distribuées proportionnellement après les validations PoA, tandis que la mise en jeu stimule l'expansion en attirant plus de nœuds grâce aux rendements, et les brûlures liées à l'inefficacité ajoutent une déflation pour maintenir à long terme des coûts faibles.
Un protocole DeFi évoluant pour stocker les données historiques des échanges pourrait engager des WAL pour 50 To sur 24 époques sur Walrus, tirant parti des preuves logarithmiques pour maintenir les coûts de récupération stables même si sa base d'utilisateurs triplait, avec des remboursements optimisés pour des cycles de vie de données variables.
En projetant les coûts de Walrus pour votre dApp en expansion, comment la rebase par époque influencerait-elle votre stratégie de provisionnement excessif du stockage afin de faire face à des besoins de mise à l'échelle imprévisibles ?
