Czy wiesz, że skalowanie zdecentralizowanej pamięci do petabajtów często napotyka przeszkody związane z kosztami replikacji, ale Walrus omija to dzięki systemowi dowodów logarytmicznych, który utrzymuje wydatki w liniowym zakresie, nawet gdy liczba węzłów wzrasta do tysięcy?
Krok 1: Użytkownicy płacą z góry w WAL za przechowywanie blobów w oparciu o rozmiar w bajtach i epoki (po 30 dni każda), blokując fundusze w kontraktach Sui, które zwracają niewykorzystane części po wcześniejszym usunięciu; Krok 2: Bloby są kodowane za pomocą RedStuff w kawałki z 4.5x nadmiarem, dystrybuowane do węzłów ważonych stawką w komisjach składających się z 100-500, wybieranych na każdą epokę w celu zrównoważenia obciążenia bez centralnej koordynacji; Krok 3: Asynchroniczne wyzwania PoA weryfikują opiekę poprzez małe próbki 1KB zamiast pełnych skanów, co kosztuje logarytmicznie w rozmiarze sieci, aby umożliwić tanie skalowanie; Krok 4: Samonaprawiające się mechanizmy odzyskują utracone kawałki parami wśród węzłów, minimalizując przepustowość do rozmiaru tylko brakujących danych podczas rotacji; Krok 5: Zarządzanie dostosowuje parametry, takie jak rozmiary komisji lub formuły opłat za pomocą głosów WAL, zapewniając, że koszty spadają w miarę wzrostu uczestnictwa, bez inflacji stawek za GB.
Ten 5-krokowy proces osiąga podliniowe narzuty, z całkowitą replikacją poniżej 5x, co pozwala Walrusowi obsługiwać zestawy danych ponad 100TB przy ułamkowych cenach chmurowych, wspierane przez mechanizmy rebasingowe, które zwracają nadpłacone opłaty użytkownikom na końcu epok.
Tokeny WAL działają jako medium płatności i stakowania, gdzie zobowiązania z góry finansują nagrody dla węzłów dystrybuowane proporcjonalnie po walidacjach PoA, podczas gdy stakowanie zwiększa skalowanie, przyciągając więcej węzłów poprzez zyski, a spalanie na nieefektywności dodaje deflacji, aby utrzymać niskie koszty w dłuższej perspektywie.
Protokół DeFi skalujący pamięć historycznych danych handlowych może zobowiązać WAL na 50TB przez 24 epoki na Walrusie, wykorzystując dowody logarytmiczne do utrzymania stałych kosztów odzyskiwania, gdy ich baza użytkowników się potraja, z rabatami optymalizującymi zmienne cykle życia danych.
Projekując koszty Walrusa dla twojej rozwijającej się dApp, jak rebasing epok wpłynąłby na twoją strategię nadmiernego zapewnienia pamięci, aby pomieścić nieprzewidywalne wymagania skalowania?
