Você sabia que escalar o armazenamento descentralizado até petabytes frequentemente encontra obstáculos com os custos de replicação, mas o Walrus contorna isso com um sistema de prova logarítmica que mantém os gastos lineares mesmo quando o número de nós cresce para milhares?
Passo 1: Os usuários pagam antecipadamente em WAL pelo armazenamento de blobs com base no tamanho em bytes e épocas (30 dias cada), bloqueando fundos em contratos Sui que reembolsam as partes não utilizadas em caso de exclusão antecipada; Passo 2: Os blobs são codificados por meio do RedStuff em fragmentos com redundância de 4,5x, distribuídos a nós com ponderação de stake em comitês de 100 a 500, selecionados por época para equilibrar a carga sem coordenação central; Passo 3: Desafios PoA assíncronos verificam a posse por meio de pequenas amostras de 1KB em vez de varreduras completas, custando de forma logarítmica em relação ao tamanho da rede para permitir escalabilidade barata; Passo 4: Recuperação autônoma recupera fragmentos perdidos em pares entre nós, minimizando a largura de banda apenas para o tamanho dos dados faltantes durante mudanças; Passo 5: Governança ajusta parâmetros como tamanhos de comitê ou fórmulas de taxas por meio de votações em WAL, garantindo que os custos caiam conforme o envolvimento cresce sem inflar as taxas por GB.
Este processo de 5 etapas alcança sobrecarga sub-linear, com replicação total abaixo de 5x, permitindo que o Walrus manipule conjuntos de dados de 100TB+ a frações dos preços dos serviços centralizados, apoiado por mecanismos de rebase que devolvem taxas pagas a mais aos usuários ao final de cada época.
Os tokens WAL atuam como meio de pagamento e de stake, onde os compromissos iniciais financiam recompensas para nós distribuídas proporcionalmente após validações PoA, enquanto o stake aumenta a escalabilidade atraindo mais nós por meio de retornos, e as queimas por ineficiências adicionam deflação para sustentar custos baixos a longo prazo.
Um protocolo DeFi escalando o armazenamento de dados históricos de negociações pode comprometer WAL para 50TB durante 24 épocas no Walrus, aproveitando as provas logarítmicas para manter os custos de recuperação estáveis mesmo que sua base de usuários triplique, com reembolsos otimizados para ciclos de vida de dados variáveis.
Ao projetar os custos do Walrus para seu dApp em expansão, como a rebase por época influenciaria sua estratégia de provisionamento excessivo de armazenamento para acomodar demandas de escalabilidade imprevisíveis?
