Ciara 赵

La technologie de confidentialité de DUSK brille particulièrement dans les environnements réglementés. J'ai testé des systèmes similaires, et Hedger se distingue par ses preuves à connaissance nulle pour prouver l'intégrité des transactions sans exposition de données, ainsi que par le chiffrement homomorphe pour effectuer des opérations sur des informations chiffrées. Ce cadre s'adapte parfaitement à l'EVM : les institutions peuvent exécuter des applications conformes où les échanges ou soldes restent cachés mais vérifiables, en accord avec les réglementations financières sans avoir à effectuer d'audits personnalisés à chaque fois.

Passage à DuskEVM mainnet, lancé durant la deuxième semaine de janvier : il s'agit de la couche EVM de DUSK au-dessus de la couche 1, permettant aux développeurs Solidity de déployer des contrats qui s'effectuent nativement. Plus besoin de couches d'adaptation ni d'inefficacités en gaz ; c'est direct pour construire des intégrations RWA ou de la DeFi avec une conformité intégrée. Exemple : codez un contrat de coffre simple en Solidity, intégrez Hedger pour des dépôts privés, et vous êtes prêt à une utilisation institutionnelle sans réécrire tout le système.

DuskTrade en 2026 s'appuie sur cela comme entrée de DUSK dans les actifs réels, en partenariat avec NPEX, une bourse régulée aux Pays-Bas, titulaire de licences MTF, courtier et ECSP. La plateforme se concentre sur le trading et l'investissement conformes, en tokenisant plus de 300 millions d'euros d'actifs financiers sur la chaîne. La confidentialité fournie par Hedger garantit que les livres d'ordres ou positions restent confidentiels mais audibles, réduisant les risques dans les transactions à haut risque.

Du côté développement : utilisez DuskEVM pour prototyper un émetteur d'actifs tokenisés — Solidity pour la logique, couche 1 pour un règlement sécurisé, Hedger pour masquer les détails des investisseurs tout en prouvant la solvabilité. Pour les équipes opérationnelles, cela signifie des intégrations plus rapides que les alternatives lourdes, surtout dans les cas d'actifs réels nécessitant une conformité réglementaire dès le départ.

Sur les mécanismes de confidentialité : les preuves à connaissance nulle permettent de générer des preuves pour des vérifications de validité, tandis que le chiffrement homomorphe permet d'additionner ou de multiplier des valeurs chiffrées — très pratique pour agréger des portefeuilles privés dans la DeFi sans fuite d'informations. DuskTrade exploite cela pour des actifs réels comme les obligations tokenisées, gérées sous les licences de NPEX pour une liquidité conforme à l'UE.

DUSK garde les choses ancrées : EVM pour l'accessibilité, confidentialité pour la conformité réglementaire, actifs réels pour la fonctionnalité. Si vous êtes dans le fintech, cette pile simplifie le passage sur la chaîne.

@Dusk $DUSK #Dusk

Si vous entraînez des modèles d'IA sur Sui, Walrus garantit que vos jeux de données restent vérifiables de bout en bout. Chaque blob—qu'il s'agisse d'embeddings, de poids ajustés ou de journaux bruts d'entraînement—reçoit un identifiant cryptographique ancré sur Sui, avec des preuves de Merkle confirmant l'intégrité et l'origine. Les mises à jour sont enregistrées comme des événements immuables, vous permettant de suivre les versions sans faire confiance aux intermédiaires. Seal ajoute un chiffrement programmable : définissez des règles d'accès dans des contrats Move, comme un déchiffrement différé dans le temps ou des vues basées sur les rôles, afin que les collaborateurs puissent interroger des sous-ensembles sans exposer les données complètes.

Configuration du nœud pour les fournisseurs de stockage : déléguez votre stake WAL via dPoS—le réseau actuel compte des centaines de nœuds avec une redondance de 4 à 5 fois grâce au codage Red Stuff (variante des codes de fontaine). Les opérateurs gagnent des frais après une rétention de 10 % pour les déléguants ; les brûlures liées aux changements de stake et les pénalités maintiennent l'offre en déflation (maximum 5 milliards au total, dont 60 % attribués à la communauté, incluant 10 % de subventions pour les périodes à faible coût). Gouvernance : proposez des modifications des ratios de redondance ou des frais d'époque (base de 24 heures) via des votes sur la chaîne, proportionnels au stake.

Workflow de développement : utilisez le SDK Rust pour télécharger les blobs—précisez les époques (1 à 128, soit environ 1 jour à 3 mois), payez environ 0,1 WAL/MB/époque ajusté selon les niveaux de stake. Récupérez via des agrégateurs avec des points d'entrée HTTP ; effectuez des téléversements par lots pour plus d'efficacité, économisant 20 à 40 % en frais. L'intégration avec Nautilus exécute des inférences confidentielles sur des blobs chiffrés, produisant des preuves zk de correction du calcul vérifiables sur Sui.

Intégrations réelles : RealTBook stocke les métadonnées de l'NFT Bookie sous forme de blobs pour un accès permanent ; les marchés d'IA enregistrent des jeux de données avec des conditions de licence appliquées par Seal, déclenchant des micro-paiements à chaque utilisation. Pour des agents axés sur la confidentialité, combinez avec des environnements Nautilus—traitez les requêtes hors chaîne, enregistrez les reçus sur Sui pour les audits. Astuce pour le testnet : utilisez l'interface en ligne de commande pour simuler des agrégateurs locaux, téléversez des modèles d'exemple, vérifiez les preuves contre la chaîne de développement.

Walrus est évolutif pour les entreprises : des pipelines audibles récupèrent des blobs en temps réel, exécutent des embeddings dans des environnements sécurisés, monétisent via des royalties programmables. Aucun point de défaillance unique—les données survivent à une indisponibilité de 75 % des nœuds grâce aux tranches d'effacement.

@Walrus 🦭/acc $WAL #Walrus

Saviez-vous que le protocole Hedger de Dusk permet aux institutions d'exécuter des transactions privées sur des chaînes compatibles EVM tout en permettant aux régulateurs de vérifier la conformité sans révéler de données sensibles ?
Dans la configuration de Dusk, Hedger utilise des preuves à connaissances nulles pour générer des assertions vérifiables sur la validité des transactions et le chiffrement homomorphe pour effectuer des calculs sur des données chiffrées, garantissant que seules les informations sélectionnées sont divulguées lors des audits sur le réseau Dusk.
Cela est important car Dusk comble l'écart entre la confidentialité des blockchains et les exigences réglementaires, permettant aux institutions financières d'adopter des outils DeFi sans risquer des sanctions pour non-conformité ou des fuites de données dans des environnements tels que le trading de titres tokenisés.
Les jetons DUSK sont essentiels ici car ils assurent la sécurité du réseau par le staking, couvrent les frais de transaction incluant les calculs de confidentialité, et incitent les validateurs à maintenir l'intégrité des opérations chiffrées de Hedger sur Dusk.
Par exemple, une banque utilisant Dusk pourrait transférer des actifs tokenisés de manière privée à un client via Hedger, en divulguant uniquement le montant de la transaction et les parties impliquées aux auditeurs tout en gardant les stratégies commerciales confidentielles.
Toutefois, la mise en œuvre de Hedger sur Dusk comporte des compromis tels qu'une surcharge computationnelle accrue pour les preuves à connaissances nulles, ce qui peut augmenter les frais de gaz et nécessiter des conceptions optimisées de contrats intelligents pour équilibrer vitesse et confidentialité.

@Dusk $DUSK #Dusk

Saviez-vous que le plus grand mythe concernant le codage d'effacement dans Walrus est qu'il s'agit simplement d'une redondance sophistiquée comme les sauvegardes simples, alors qu'en réalité il s'agit d'une puissance mathématique qui divise vos données en fragments et en pièces de parité, permettant la reconstruction même si jusqu'à un tiers des nœuds tombe en panne, tout en maintenant une surcharge de stockage minimale d'environ 1,5x par rapport à la réplication complète qui génère une surcharge de 3x ?
Dans Walrus, le codage d'effacement fonctionne en encodant les blobs à l'aide d'algorithmes de Reed-Solomon, où les données d'origine sont divisées en k fragments et en m fragments de parité, stockés sur des validateurs Sui décentralisés et des nœuds de stockage, garantissant que tant que k fragments sont disponibles, le blob complet peut être récupéré sans avoir besoin de l'ensemble complet, ce qui combat directement les points de défaillance uniques du stockage centralisé traditionnel.
Ce processus s'intègre parfaitement au langage Move de Sui pour une vérification sur chaîne, où des hachages cryptographiques et des preuves confirment l'intégrité des données lors de l'encodage et de la récupération, empêchant toute falsification et permettant une mise à l'échelle efficace pour de grands ensembles de données comme les modèles d'apprentissage automatique pouvant atteindre plusieurs gigaoctets.
Les jetons WAL jouent un rôle crucial ici, car ils sont utilisés pour bloquer des nœuds pour les tâches d'encodage, payer la certification des blobs sur la chaîne, et inciter à une participation honnête grâce à des pénalités de suppression si un nœud ne fournit pas son fragment lors d'un défi de récupération, créant ainsi une économie auto-suffisante qui aligne les incitations des opérateurs sur la fiabilité des données.
Par exemple, si vous développez une application d'intelligence artificielle sur Sui, vous pourriez télécharger un ensemble de données de 10 Go via Walrus, le coder en 30 fragments (20 de données + 10 de parité) répartis sur 30 nœuds, puis le récupérer intégralement même si 10 nœuds tombent en panne, tout en ne payant que des jetons WAL pour la certification initiale et des frais de stockage minimes basés sur une tarification par époque.
Quel seuil précis de défaillances de nœuds vous ferait reconsidérer l'utilisation du codage d'effacement au détriment de la réplication complète dans votre prochain projet intégrant Walrus ?

@Walrus 🦭/acc $WAL #Walrus

La confidentialité et la conformité de Dusk ne sont pas en contradiction l'une avec l'autre : elles convergent de manière fluide dans la conception de Dusk, où les technologies à preuve de connaissance zéro permettent une protection complète des données tout en permettant des vérifications vérifiables pour répondre aux exigences réglementaires sur la couche 1 de Dusk.
Dans la capture instantanée de Dusk, la confidentialité est assurée par le chiffrement homomorphe de Hedger et les preuves ZK pour masquer les détails des transactions, tandis que la conformité intègre des mécanismes de divulgation sélective qui permettent aux vérificateurs de confirmer des attributs tels que le respect de la réglementation KYC sans accéder aux informations sensibles sous-jacentes sur DuskEVM.
Ce équilibre est crucial pour Dusk car il résout la tension traditionnelle dans le secteur financier des blockchains, permettant aux entreprises de déployer des outils DeFi sur Dusk qui protègent les données des utilisateurs tout en résistant à l'inspection, ce qui accroît directement l'adoption dans les secteurs réglementés.
Les jetons DUSK facilitent cette capture instantanée sur Dusk en couvrant les frais liés aux calculs de confidentialité et en participant au staking pour sécuriser le réseau, garantissant que les preuves de confidentialité et les vérifications de conformité sont traitées de manière fiable à travers l'infrastructure de Dusk.
Prenons l'exemple d'un gestionnaire de fonds utilisant Dusk pour gérer des échanges privés de portefeuilles : la confidentialité cache les valeurs et les parties impliquées, mais la conformité divulgue la preuve de légitimité de la transaction aux superviseurs, toutes ces opérations étant réglées de manière conforme sur la chaîne de Dusk.
Un compromis dans l'approche de Dusk entre confidentialité et conformité est la complexité accrue des vérifications, qui peut allonger les délais de traitement pour les utilisateurs de Dusk dans les transactions à forte pression temporelle, nécessitant des flux de travail optimisés pour maintenir l'efficacité.

@Dusk $DUSK #Dusk

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 ?

@Walrus 🦭/acc $WAL #Walrus

L'engagement de Dusk en matière de confidentialité conforme implique inévitablement des compromis de performance, où les preuves à connaissance nulle sur DuskEVM ajoutent une charge computationnelle qui peut ralentir le débit des transactions par rapport aux alternatives non privées sur la couche 1 de Dusk.
Dans la conception de Dusk, ces compromis surviennent parce que la génération et la vérification des preuves ZK avec le chiffrement homomorphe via Hedger nécessitent plus de gaz et de temps, ce qui affecte l'expérience utilisateur en augmentant la latence pour les utilisateurs interagissant avec des contrats intelligents confidentiels déployés sur Dusk, tout en améliorant l'auditabilité grâce à des données vérifiables mais cachées.
Ce compromis est important pour Dusk car il permet aux institutions de privilégier la sécurité dans le cadre du DeFi régulé, mais exige une réflexion attentive pour maintenir des vitesses compétitives, influençant directement la scalabilité des applications RWA construites sur l'infrastructure de Dusk.
Les jetons DUSK sont essentiels pour gérer ces compromis sur Dusk, servant de gaz pour couvrir les frais computationnels plus élevés des transactions améliorées en confidentialité et de mise en staking pour inciter les validateurs à optimiser les performances du réseau pour l'écosystème de Dusk.
En pratique, une entreprise financière déployant une application de titres numérisés sur Dusk pourrait connaître des délais de règlement plus longs pendant les heures de pointe en raison de la charge liée aux preuves ZK, tout en bénéficiant d'audits fluides conformes aux réglementations sans exposer de détails sensibles sur la chaîne de Dusk.
Professionnellement, une contrainte clé dans les compromis de Dusk est le défi d'auditabilité, où, bien que la confidentialité renforce la conformité, l'opacité des contrats chiffrés peut compliquer le débogage pour les développeurs, nécessitant des outils avancés pour vérifier l'intégrité logique sur DuskEVM sans révéler le code sous-jacent.

@Dusk $DUSK #Dusk

Bien que les garanties de récupération de Walrus soient conçues pour supporter jusqu'à 2/3 de disponibilité des nœuds avec récupération après synchronisation du réseau, des risques tels qu'une encodage incohérent des tranches ou des perturbations liées au changement d'époque peuvent encore entraîner l'inaccessibilité des données si ces risques ne sont pas atténués.
Le codage par éparpillement RedStuff encode les blocs en tranches principales pour une redondance de données de base et en tranches secondaires pour des preuves légères, permettant la reconstruction à partir de n'importe quel quorum de 1/3 de tranches secondaires correctes récupérées directement depuis les nœuds de stockage via des requêtes pair-à-pair après avoir interrogé les métadonnées Sui pour obtenir les hachages d'engagement et les affectations de nœuds. Les certificats PoA sur chaîne générés à partir d'un quorum de 2/3 d'acknowledgments de nœuds attestent de la disponibilité.
Les comités se reconfigurent en fonction des changements de participation aux limites d'époque, augmentant ainsi les risques. Des processus en plusieurs étapes garantissent une superposition, mais peuvent entraîner des interruptions brèves si les nœuds quittant le réseau ne transfèrent pas rapidement leurs tranches. Des encodages incohérents provenant de nœuds défaillants peuvent obliger le système à considérer les données comme supprimées en refusant les services de récupération. Les clients doivent vérifier que les blocs reconstruits correspondent à l'identifiant de hachage original pour détecter toute falsification ou perte.
Le staking délégué par les jetons WAL détermine les affectations des tranches des nœuds et les revenus de frais, les votes de gouvernance modifient les seuils de quorum ou les incitations à la récupération, et les brûlures déflationnistes en cas de sanction pour indisponibilité lient la valeur du jeton à une performance de récupération robuste.
Pour une dApp de médias sociaux hébergeant des vidéos utilisateur sur Walrus, cela implique d'encoder les téléchargements pour une tolérance aux pannes de 2/3, d'utiliser des quorums de 1/3 de tranches pour des récupérations rapides par les visionneurs, et de surdimensionner la capacité de stockage afin d'éviter les temps d'indisponibilité dus aux changements de comité.
Comment les superpositions liées au changement d'époque affecteront-elles vos paramètres de redondance RedStuff afin d'équilibrer les performances de récupération et les préoccupations d'indisponibilité tout en considérant Walrus pour des données critiques ?

@Walrus 🦭/acc $WAL #Walrus

Besoin de transferts d'actifs privés sur Dusk ? Liste de contrôle rapide : assurez-vous de la conformité grâce à des preuves sélectives, intégrez DuskEVM pour la prise en charge de Solidity, effectuez le règlement sur la couche 1 de Dusk pour la sécurité, utilisez Hedger pour la confidentialité, et vérifiez les audits sans exposition des données.
Le flux de travail des transferts d'actifs privés de Dusk commence par l'initiation d'une transaction protégée sur DuskEVM, où des preuves à zéro connaissance cryptent des informations telles que l'expéditeur, le destinataire et le montant, puis Hedger facilite la vérification tout en permettant des calculs sur des données masquées grâce au chiffrement homomorphe avant le règlement final sur la couche 1 de Dusk.
Ce flux de travail est essentiel pour Dusk car il permet aux entreprises de gérer des actifs réels sensibles comme des actions tokenisées, en garantissant que les transferts restent confidentiels tout en étant prouvables pour les rapports réglementaires dans des environnements financiers à fort enjeu.
Les jetons DUSK sont nécessaires pour les transferts sur Dusk afin de couvrir les frais réseau liés à la génération de preuves et au staking, où les détenteurs sécurisent le mécanisme de consensus qui valide ces opérations privées à travers l'infrastructure de Dusk.
Considérez une entreprise axée sur la conformité sur Dusk transférant des parts de biens immobiliers tokenisés : le flux de travail protège les identités des investisseurs et les valeurs lors de l'échange, tout en permettant aux régulateurs de confirmer les changements de propriété via des preuves divulguées sur la chaîne de Dusk.
Une contrainte clé des transferts privés sur Dusk réside dans le compromis UX, où les utilisateurs doivent gérer des étapes supplémentaires pour la configuration des preuves, ce qui peut compliquer les interfaces pour les utilisateurs non techniques dans les environnements d'entreprise.

@Dusk $DUSK #Dusk

Quand Walrus utilise des engagements cryptographiques et des preuves sur la chaîne, pourquoi le stockage des jeux de données d'IA sur des réseaux décentralisés soulève-t-il des préoccupations concernant la manipulation ou la perte ?
Walrus maintient l'intégrité des jeux de données grâce à son algorithme de codage par érasure RedStuff, qui encode les blobs — tels que les jeux de formation d'IA de plusieurs gigaoctets — en tranches primaires et secondaires avec une redondance intégrée, permettant la reconstruction à partir d'un simple quorum de 1/3 de tranches correctes, même si jusqu'à 2/3 des nœuds de stockage sont défaillants ou indisponibles après la synchronisation du réseau, tandis que chaque tranche inclut des hachages d'engagement que les clients vérifient par rapport à l'ID dérivé du contenu du blob original lors de la récupération pour détecter toute altération ou incohérence ; en outre, le système exige un quorum de 2/3 d'accusés de réception signés par les nœuds pour générer un certificat POA, qui est publié comme un enregistrement immuable sur la blockchain Sui, garantissant que, une fois certifié, la garde du jeu de données est publiquement vérifiable et que les nœuds sont tenus de conserver les tranches sans modification, toute incohérence prouvée entraînant une dissociation sur la chaîne de l'ID du blob de son objet de ressource de stockage, le rendant effectivement inaccessible tout en préservant l'empreinte pour des vérifications d'analyse forensique.
Les éléments de métadonnées du blob, la durée de stockage basée sur l'époque et les engagements de tranches sont gérés par les contrats intelligents Move de Sui. La vérification programmée, la réparation automatique et les paiements délégués selon le Proof of Stake sont possibles. Les nœuds qui échouent à générer des tranches authentifiées ou à répondre aux défis perdent leurs engagements, empêchant toute manipulation et reliant la valeur des jetons à l'intégrité des données.
Pour éviter la corruption de la chaîne de production, une équipe d'IA fine-tunant des modèles sur des jeux de données propriétaires pourrait télécharger un corpus de 500 Go sur Walrus, recevoir le POA et l'objet de métadonnées sur Sui pour une vérification sur la chaîne, et intégrer un contrat Move pour libérer conditionnellement les poids du modèle après des audits d'intégrité périodiques confirmant les engagements de tranches.
Comment l'ajout des vérifications d'engagement de tranches de Walrus à votre pipeline d'entraînement d'IA crowdsourcée peut-il affecter le dérèglement des données et les entrées adverses au fil des époques ?

@Walrus 🦭/acc $WAL #Walrus

Le lancement de la mainnet de DuskEVM cette semaine marque une avancée décisive pour Dusk, en introduisant des contrats intelligents confidentiels qui permettent l'exécution de code avec des protections de confidentialité directement sur une couche compatible EVM.
Dans l'écosystème de Dusk, les contrats intelligents confidentiels signifient le déploiement de code Solidity où les entrées, les sorties et les états restent masqués grâce à des preuves à zéro connaissance, tout en permettant la vérification de la logique du contrat et de sa conformité sans révéler les données sous-jacentes.
Cette innovation est importante pour Dusk car elle permet aux développeurs de créer des applications destinées aux secteurs réglementés, en garantissant que les opérations financières sensibles sur la couche 1 de Dusk restent confidentielles tout en respectant les normes d'audit.
Les jetons DUSK jouent un rôle crucial dans ce cadre, car ils sont utilisés pour payer les frais de gaz pour exécuter ces contrats intelligents confidentiels sur DuskEVM et pour staker afin de valider le réseau, sécurisant ainsi l'infrastructure globale.
Prenons l'exemple d'une banque intégrant DuskEVM pour exécuter un contrat de prêt confidentiel, où les détails des emprunteurs sont protégés, mais les conditions du prêt sont rigoureusement appliquées et vérifiables sur la chaîne de Dusk.
Cela dit, la mise en œuvre de contrats intelligents confidentiels sur Dusk entraîne des coûts computationnels plus élevés, ce qui peut affecter la scalabilité des applications DuskEVM pendant les périodes de forte utilisation, à moins d'une optimisation rigoureuse des frais de gaz.

@Dusk $DUSK #Dusk

Walrus représente les blobs comme des objets programmables dans Move, transformant les données en un actif directement manipulable sur la chaîne sans intermédiaires pour les contrats intelligents Sui qui doivent libérer conditionnellement des fonds après avoir validé le stockage et la disponibilité.
Walrus stocke les métadonnées du blob — telles que son identifiant unique de blob dérivé de son hachage de contenu, les hachages d'engagement pour les morceaux codés par élimination, la taille exacte en octets pour les calculs de frais, et la durée de stockage en époques (généralement 30 jours chacune) — directement sous forme d'objets dynamiques Sui que les contrats intelligents Move peuvent interroger, mettre à jour ou transférer. Par exemple, un contrat peut appeler des fonctions pour vérifier le Proo
Les modules Move permettent aux développeurs d'automatiser la gestion des blobs en fusionnant des objets de ressources de stockage supplémentaires (acquis via des transactions Sui payées en SUI mais influencées par les rendements de staking WAL) afin d'élargir les époques ou de supprimer conditionnellement les blobs en dissociant l'identifiant de l'objet ressource une fois certains événements déclenchés, comme une condition verrouillée dans le temps ou une entrée d'oracle externe, tout en maintenant
Les jetons WAL permettent à leurs détenteurs de staker et de déléguer à des nœuds de stockage, où l'affectation des morceaux au nœud et les revenus de frais sont proportionnels aux montants stakés en WAL, permettant ainsi aux détenteurs de jetons de gagner des rendements passifs à partir des frais de stockage tout en participant à la gouvernance via WAL, qui peut ajuster les seuils minimums de quorum PoA ou les structures de frais de renouvellement, reliant directement l'utilité du jeton à la programmabilité et à la durabilité du réseau.
Un développeur de jeux construisant sur Sui télécharge des paquets d'actifs sous forme de blobs vers Walrus, puis utilise un contrat Move pour lier l'objet blob au processus de création d'un NFT en jeu qui vérifie l'intégrité de PoA et des métadonnées avant la création, garantissant que les joueurs peuvent accéder aux textures ou modèles à la demande sans dépendre d'éléments hors chaîne.
Comment organiseriez-vous un contrat pour renouveler dynamiquement les blobs en fonction du staking de jetons WAL par les utilisateurs afin d'assurer un accès prolongé aux données lors de l'intégration de Walrus dans votre dApp basée sur Move ?
Image : extrait de code en langage Move pour accéder aux métadonnées ou étendre les époques de stockage avec des objets blob Walrus.

@Walrus 🦭/acc $WAL #Walrus