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Walrus ist ein innovatives dezentrales Speicher-Netzwerk für Blockchain-Apps und autonome Agenten.
Durch die Nutzung von Innovationen im Bereich der Fehlerkorrektur ermöglicht Walrus eine schnelle und robuste Kodierung von unstrukturierten Datenblobs in kleinere Fragmente, die über ein Netzwerk von Speicherknoten verteilt und gespeichert werden. Eine Teilmenge von Fragmenten kann verwendet werden, um das ursprüngliche Blob schnell wiederherzustellen, selbst wenn bis zu zwei Drittel der Fragmente fehlen. Dies ist möglich, während der Replikationsfaktor auf ein Minimum von 4x-5x reduziert wird, ähnlich wie bei bestehenden cloudbasierten Diensten, jedoch mit den zusätzlichen Vorteilen der Dezentralisierung und der Widerstandsfähigkeit gegenüber umfassenderen Fehlern.
Die Replikationsherausforderung
Sui ist das fortschrittlichste Blockchain-System im Hinblick auf die Speicherung bei Validierern, mit Innovationen wie einem Speicherfonds, der die Kosten für die Speicherung von Daten on-chain zukunftssicher macht. Dennoch erfordert Sui weiterhin eine vollständige Datenreplikation unter allen Validierern, was zu einem Replikationsfaktor von 100x oder mehr im heutigen Sui Mainnet führt. Während dies für replizierte Berechnungen und Smart Contracts, die auf den Zustand der Blockchain wirken, notwendig ist, ist es ineffizient, um einfach unstrukturierte Datenblobs wie Musik, Video, Blockchain-Historie usw. zu speichern.
Einführung von Walrus: Effizienter und robuster dezentraler Speicher
Um die Herausforderung hoher Replikationskosten anzugehen, hat Mysten Labs Walrus entwickelt, ein dezentrales Speicher-Netzwerk, das außergewöhnliche Datenverfügbarkeit und Robustheit mit einem minimalen Replikationsfaktor von 4x-5x bietet. Walrus bietet zwei wesentliche Vorteile:
Kostenwirksame Blob-Speicherung: Walrus ermöglicht das Hochladen von Gigabytes an Daten auf einmal zu minimalen Kosten, was es zu einer idealen Lösung für die Speicherung großer Datenmengen macht. Walrus kann dies tun, weil das Datenblob nur einmal über das Netzwerk übertragen wird, und die Speicherknoten nur einen Bruchteil der Ressourcen im Vergleich zur Blob-Größe aufwenden. Infolgedessen gilt: Je mehr Speicherknoten das System hat, desto weniger Ressourcen verwendet jeder Speicherknoten pro Blob.