Знаете ли вы, что масштабирование децентрализованного хранения до петабайт часто сталкивается с проблемами из-за стоимости репликации, но Walrus обходит эту проблему с помощью логарифмической системы доказательств, которая сохраняет расходы линейными даже при росте количества узлов до тысяч?
Шаг 1: Пользователи платят заранее в WAL за хранение блоабов в зависимости от размера в байтах и эпох (по 30 дней каждая), блокируя средства в контрактах Sui, которые возвращают неиспользованную часть при преждевременном удалении; Шаг 2: Блоабы кодируются с помощью RedStuff в слайверы с избыточностью 4,5 раза, распределяются по узлам с весом стейка в комитетах из 100–500, выбираемых по эпохам для балансировки нагрузки без централизованного управления; Шаг 3: Асинхронные вызовы PoA проверяют сохранность с помощью небольших выборок по 1 КБ, а не полных сканирований, что требует логарифмических затрат по размеру сети и обеспечивает дешевое масштабирование; Шаг 4: Самовосстановление восстанавливает потерянные слайверы попарно между узлами, минимизируя пропускную способность до размера только недостающих данных во время изменений; Шаг 5: Государство регулирует параметры, такие как размеры комитетов или формулы комиссий, с помощью голосований в WAL, обеспечивая снижение затрат при росте участия без увеличения ставок на гигабайт.
Этот пятиэтапный процесс достигает сублинейной накладной стоимости, при этом общая репликация составляет менее 5x, что позволяет Walrus обрабатывать данные объемом 100 ТБ и более по доле цен централизованных облачных решений, поддерживаемых механизмами ребейсинга, которые возвращают избыточные комиссии пользователям в конце эпохи.
Токены WAL выступают в качестве средства оплаты и стейкинга, где предварительные обязательства финансируют вознаграждения узлов, распределяемые пропорционально после проверок PoA, а стейкинг способствует масштабированию за счет привлечения большего количества узлов через доходность, а сжигание при неэффективности добавляет дефляцию для поддержания низких затрат в долгосрочной перспективе.
Протокол DeFi, масштабирующий хранение исторических данных о сделках, может закрепить WAL на 50 ТБ на 24 эпохи в Walrus, используя логарифмические доказательства для поддержания стабильных затрат на извлечение при трехкратном росте пользовательской базы, при этом возвраты оптимизируют работу с переменными циклами хранения данных.
При прогнозировании затрат Walrus для вашего расширяющегося dApp, как ребейсинг эпох повлияет на вашу стратегию перепроектирования хранения для учета непредсказуемого масштабирования?
