Protokół Walrus został stworzony w celu rozwiązania kluczowych wyzwań związanych z przechowywaniem danych w Web3, gdzie tradycyjne łańcuchy bloków mają trudności z dużymi plikami ze względu na koszty i niewydajność.
Łącząc kodowanie zredukowane, przechowywanie rozproszone i weryfikowalność na łańcuchu, Walrus oferuje zoptymalizowane rozwiązanie przechowywania danych, które może konkurować z istniejącymi projektami dezentralizowanymi takimi jak Filecoin czy Arweave, często przy niższych kosztach i szybszym dostępie.
Jak działa Walrus
Walrus używa niestandardowego mechanizmu kodowania do dzielenia danych na zakodowane fragmenty i rozprowadzania ich po węzłach sieci, zapewniając:
Wysoka niezawodność - dane pozostają dostępne nawet w przypadku awarii wielu węzłów, dzięki nadmiarowości i solidnym protokołom odzyskiwania.
Tolerancja na błędy - kodowanie erasure i mechanizmy walidacji zapewniają integralność danych.
Interoperacyjność inteligentnych kontraktów - przechowywane dane stają się programowalne i weryfikowalne dzięki środowisku Move Sui.
Tokenomika WAL
Całkowita podaż: 5 miliardów WAL
Airdrop dla użytkowników: 10% tokenów przydzielonych wczesnym użytkownikom i testerom
Rezerwa społeczności: 43%, wspierająca rozwój i zachęty
Wkłady i inwestorzy: przydzielani z wieloletnimi harmonogramami nabywania, aby zapewnić długoterminowe dostosowanie
WAL pełni funkcję paliwa, stawki zarządzającej i tokena nagród, tworząc zharmonizowany system ekonomiczny, który nagradza dostawców pamięci i umożliwia posiadaczom wpływanie na kierunek protokołu.
Zastosowania w rzeczywistym świecie
Walrus jest już używany do:
Przechowuj media NFT i metadane
Hostowane zdecentralizowane strony internetowe i aplikacje
Zarządzaj zbiorami danych do trenowania AI
Zapewnij odporną na awarie pamięć zewnętrzną dla stanu i historii blockchaina
Z aktywną siecią główną, rosnącym ekosystemem i zachętami społecznościowymi, Walrus pozycjonuje się jako wiodąca zdecentralizowana warstwa pamięci, która wypełnia luki między Web3, AI i aplikacjami skoncentrowanymi na danych.