Sapevi che scalare lo storage decentralizzato a petabyte spesso incontra ostacoli legati ai costi di replica, ma Walrus evita questo problema con un sistema di prova logaritmico che mantiene i costi lineari anche quando il numero di nodi aumenta a migliaia?
Passo 1: Gli utenti pagano in anticipo in WAL per lo storage di blob in base alla dimensione in byte e agli epoch (30 giorni ciascuno), bloccando i fondi nei contratti Sui che rimborsano le parti non utilizzate in caso di cancellazione anticipata; Passo 2: I blob vengono codificati tramite RedStuff in slivers con una ridondanza di 4,5x, distribuiti a nodi con peso di stake in comitati da 100 a 500, selezionati per ogni epoch per bilanciare il carico senza coordinazione centrale; Passo 3: Le sfide PoA asincrone verificano la custodia tramite piccoli campioni da 1 KB invece che scansioni complete, con costi logaritmici in relazione alla dimensione della rete, permettendo una scalabilità economica; Passo 4: Il recupero automatico ripara i slivers persi in modo a coppie tra i nodi, minimizzando la larghezza di banda a soltanto la dimensione dei dati mancanti durante i cambiamenti; Passo 5: La governance regola parametri come le dimensioni dei comitati o le formule delle commissioni tramite voti in WAL, garantendo che i costi diminuiscano con l'aumento della partecipazione senza aumentare i tassi per GB.
Questo processo a 5 fasi raggiunge un sovraccarico sub-lineare, con una replica totale inferiore al 5x, permettendo a Walrus di gestire dataset da 100TB+ a frazioni dei prezzi dei cloud centralizzati, supportato da meccanismi di riassestamento che restituiscono ai utenti le commissioni pagate in eccesso alla fine di ogni epoch.
I token WAL fungono da mezzo di pagamento e staking: gli impegni iniziali finanziando le ricompense ai nodi distribuite in proporzione dopo le convalidhe PoA, mentre lo staking aumenta la scalabilità attirando più nodi attraverso rendimenti, e i bruciamenti per inefficienze aggiungono deflazione per mantenere i costi bassi nel lungo termine.
Un protocollo DeFi che scalano lo storage dei dati storici degli scambi potrebbe impegnare WAL per 50TB su 24 epoch su Walrus, sfruttando le prove logaritmiche per mantenere costanti i costi di recupero anche se la base utenti triplica, con rimborsi ottimizzati per cicli di vita dei dati variabili.
Nella previsione dei costi di Walrus per il tuo dApp in espansione, come influenzerà il riassestamento per epoch la tua strategia di sovraprovisionamento dello storage per affrontare richieste di scalabilità imprevedibili?
