데이터 쟁탈전: 왈루스 대 이리스 설명

글: Ponyo 작성, Sui Network 편집

주요 요약

아키텍처: Irys는 모든 기능을 갖춘 올인원 레이어 1 '데이터 체인'으로, 네이티브 블롭 액세스를 제공하지만 새로운 검증 노드 세트를 필요로 하는 컨트랙트입니다. 아키텍처: Irys는 모든 기능을 갖춘 올인원 레이어 1 "데이터 링크"로, 계약에 대한 네이티브 블롭 액세스를 제공하지만 완전히 새로운 검증 노드 세트가 필요하고, Walrus는 Sui 위에 구축된 CPS 레이어로 통합이 더 쉽지만 레이어 간 조정이 필요합니다.

경제 모델: Irys는 단일 토큰인 IRYS를 사용하여 수수료와 인센티브를 통합하므로 사용자 경험은 간단하지만 가격 변동성이 높으며, Walrus는 기능을 스토리지용 WAL과 가스용 SUI라는 두 개의 토큰으로 분리하여 비용을 분리하지만 두 개의 인센티브 시스템을 유지 관리해야 합니다. 두 개의 인센티브 시스템.

지속성 및 컴퓨팅 성능: Irys는 10개의 전체 복사본을 유지하고 가상 머신으로 직접 데이터를 전송하며, Walrus는 약 5배 중복 중복 제거와 해시 검증을 사용하여 스토리지 GB당 비용은 낮지만 프로토콜 구현이 더 복잡합니다.

적응성: Irys는 불변 데이터에 이상적이지만 초기 비용이 높은 1회 지불, 영구 저장 기부 모델을 제공하는 반면, Walrus는 종량제 자동 갱신 임대 방식을 사용하므로 비용을 쉽게 관리할 수 있고 Sui와 빠르게 통합할 수 있습니다.

도입: Walrus는 아직 초기 단계이지만 페타바이트의 스토리지, 100개 이상의 노드 운영자, 여러 NFT 및 게임 브랜드에서 채택하는 등 빠르게 성장하고 있습니다. 반면, Irys는 아직 1페타바이트 미만의 데이터와 성장하는 노드 네트워크로 아직 확장성이 미흡한 상태입니다.

왈러스와 아이리스 모두 안정적이고 인센티브가 제공되는 온체인 데이터 스토리지 제공이라는 동일한 문제를 해결하고자 합니다. 그러나 설계 철학은 상당히 다릅니다. Irys는 데이터 저장 전용 레이어 1 블록체인으로 저장, 실행, 합의를 결합하는 수직 통합 아키텍처를 갖춘 반면, Walrus는 조정과 결제를 위해 Sui에 의존하면서 별도의 오프체인 저장 레이어를 운영하는 모듈식 저장 네트워크입니다.

이리스 팀은 초기 비교에서 월러스를 더 나은 "내장" 솔루션으로, 수이는 제한된 "외부" 시스템으로 묘사했지만, 실제로는 각각의 장단점이 있으며 장단점도 다릅니다. 이 글에서는 기술적 관점에서 Walrus와 Irys를 객관적인 6차원 비교를 통해 일방적인 주장을 반박하고 개발자가 비용, 복잡성, 개발 경험에 따라 가장 적합한 경로를 결정할 수 있도록 명확한 가이드를 제공합니다.

1.1 Irys: 수직 통합형 L1

Irys는 전형적인 '자급자족' 개념을 구현합니다. 자체 합의 메커니즘, 공약 모델, 실행 가상 머신(IrysVM)을 갖추고 있으며, 이 모든 것이 스토리지 서브시스템과 긴밀하게 통합되어 있습니다.

인증 노드는 다음과 같은 세 가지 역할을 동시에 수행합니다.

• 사용자 데이터를 전체 사본으로 저장;

• IrysVM에서 스마트 컨트랙트 로직 실행;

• 하이브리드 PoW+서약 메커니즘으로 사이버 보안을 보호합니다.

이러한 기능이 동일한 프로토콜에 공존하기 때문에 블록 헤더부터 데이터 검색 규칙에 이르는 모든 계층을 대량 데이터 처리에 최적화할 수 있습니다. 스마트 컨트랙트는 온체인 파일을 직접 참조할 수 있으며, 저장 증명은 분류된 일반 트랜잭션의 합의 경로를 따릅니다. 개발자는 단일 트러스트 경계, 단일 비용 자산(IRYS)만 다루면 되고, 컨트랙트 코드에서 데이터를 읽는 경험이 기본적으로 지원되므로 아키텍처 일관성이 높다는 장점이 있습니다.

그러나 시작 비용이 더 많이 든다는 단점이 있습니다. 네트워크의 새로운 계층은 하드웨어 운영자를 모집하고, 인덱서를 구축하고, 블록 브라우저를 출시하고, 클라이언트를 강화하고, 개발 도구를 처음부터 개발해야 합니다. 검증 노드가 성장하기 전인 초기에는 블록 시간 보장과 경제적 보안이 기존 체인에 비해 뒤처집니다. 그 결과, Irys의 아키텍처는 생태적 시작 속도를 희생하는 대신 더 심층적인 데이터 통합을 선택했습니다.

1.2 왈러스: 모듈식 오버레이

왈러스는 매우 다른 길을 택했습니다. 스토리지 노드는 오프체인으로 운영되며, 처리량이 많은 Sui의 L1은 Move 스마트 컨트랙트를 통해 정렬, 결제, 메타데이터를 처리합니다. 사용자가 블롭(데이터 블록)을 업로드하면 Walrus는 이를 슬라이스하여 노드에 분산 저장한 다음 콘텐츠 해시, 슬라이스 할당, 임대 조건이 포함된 온체인 객체를 Sui에 기록합니다. 갱신, 몰수, 보상은 일반적인 수이 거래처럼 실행되며, 가스는 SUI로 지불하지만 저장에 대한 경제적 결제 단위로 WAL 토큰을 사용합니다.

수이를 사용함으로써 Walrus는 다음과 같은 이점을 즉시 얻게 됩니다.

• 검증된 비잔틴 장애 허용 합의 메커니즘;

• 잘 구축된 개발 인프라;

• 강력한 프로그래밍 가능성;

• 액체 기반 토큰 경제;

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• 프로토콜 마이그레이션 없이 기존 Move 개발자를 위한 직접 통합.

그러나 레이어 간 조정이 필요합니다. 각 수명 주기 이벤트(업로드, 갱신, 삭제)는 반독립적인 두 네트워크 간에 조율되어야 합니다. 스토리지 노드는 Sui 혼잡 시에도 성능을 유지하면서 Sui의 최종성을 신뢰해야 하며, Sui 검증 노드는 데이터가 저장되어 있는지 확인하기 위해 실제 디스크를 검토하지 않으므로 책임성을 보장하기 위해 Walrus의 암호화 증명 시스템에 의존해야 합니다. 이 아키텍처는 올인원 설계보다 지연 시간이 길 수밖에 없으며, 처리 수수료(SUI 가스) 중 일부가 실제로 데이터를 저장하지 않는 역할에 사용됩니다.

1.3 설계 요약

Irys는 수직 통합형 모놀리식 아키텍처를 사용하는 반면 Walrus는 수평 계층형 통합 모듈식 솔루션입니다. Irys는 아키텍처의 자유도가 높고 신뢰 경계가 통합되어 있지만 콜드 스타트의 생태적 구축 문제를 극복해야 하며, Walrus는 Sui의 성숙한 합의 시스템을 활용하여 기존 생태계에서 개발자의 진입 장벽을 획기적으로 낮추지만 두 경제 영역과 운영자의 시스템을 시너지로 결합하는 복잡한 문제를 해결해야 합니다. 두 모델 모두 절대적인 장단점은 없으며, 일관성을 추구하는 모델과 구성 가능성을 추구하는 모델의 최적화 방향이 다를 뿐입니다.

개발자의 친숙도, 생태학적 매력 또는 시장 출시 속도에 따라 프로토콜 선택이 달라지는 경우 Walrus의 계층형 모델이 더 적합할 수 있습니다. 그리고 병목 현상이 심층적인 데이터 연산 결합 또는 맞춤형 합의 로직인 경우, Irys와 같은 데이터 전용 체인이 더 무거운 아키텍처 부담을 감수할 수 있는 좋은 사례가 될 수 있습니다.

2. 토큰 이코노미와 인센티브

2.1 Irys: 하나의 토큰이 전체 스택을 구동

Irys 의 네이티브 토큰인 IRYS는 플랫폼의 전체 경제 모델을 포괄합니다.

• 저장 비용: 사용자가 데이터를 저장하기 위해 IRYS를 선불로 지불합니다.

• 실행 가스: 모든 스마트. 컨트랙트 콜도 IRYS로 가격이 책정됩니다.

• 채굴자 보상: 블록 보조금, 스토리지 인증서, 거래 수수료 등이 모두 IRYS로 지급됩니다.

채굴자는 데이터 저장과 콘트랙트 실행을 모두 책임지기 때문에, 컴퓨팅 수익이 부족한 저장소 수익을 보충합니다. 이론적으로 Irys의 탈중앙 금융 활동이 많으면 계산 수익이 데이터 스토리지에 보조금을 지급하여 원가에 가까운 서비스를 제공하고, 컨트랙트 트래픽이 적으면 보조금 메커니즘은 반대 방향으로 조정됩니다. 이러한 교차 보조금 메커니즘은 채굴자 수익의 균형을 맞추고 프로토콜에 참여하는 다양한 플레이어의 인센티브를 조정하는 데 도움이 됩니다. 개발자에게 하나의 통합된 자산은 특히 사용자가 여러 토큰을 터치하지 않을 것으로 예상되는 시나리오에서 호스팅 프로세스가 줄어들고 사용자 경험이 더 간소화된다는 것을 의미합니다.

2.2 왈러스: 이중 토큰 경제 모델

왈러스는 기능적 의무를 두 개의 토큰으로 분할합니다:

• 왈러스는 기능적 의무를 두 개의 토큰으로 분할합니다:

  • 왈러스는 이중 토큰 경제 모델입니다. align: left;">$WAL: 스토리지 계층의 경제 단위. 사용자는 WAL로 임대 공간에 대한 비용을 지불하고, 노드 운영자는 데이터 조각을 위임하고 저장한 것에 대해 WAL로 보상을 받으며, 위임된 위임 가중치에 따라 보상도 연동됩니다.

  • $SUI: 체인에서 거래를 조정하는 데 사용되는 가스 토큰입니다. 업로드, 갱신, 페널티 등 수이에서 이루어지는 모든 트랜잭션은 SUI를 소비하며 Walrus 스토리지 노드가 아닌 수이 검증 노드에 보상이 지급됩니다.

  이러한 분리는 스토리지 경제성을 명확하게 유지합니다. WAL의 가치는 데이터 스토리지 필요와 임대 기간에 의해서만 영향을 받으며, Sui의 DEX 거래나 NFT 열풍에 영향을 받지 않습니다. 동시에 Walrus는 Sui의 유동성, 크로스체인 브리지, 법정화폐 진입을 상속받으며, 대부분의 Sui 빌더는 이미 SUI를 보유하고 있으므로 WAL 도입의 한계비용이 낮습니다.

  그러나 이중 토큰 모델은 분할 인센티브의 문제도 있습니다. Walrus 노드는 SUI의 수수료 수입에 참여하지 않으므로 WAL 가격이 자체적으로 하드웨어, 대역폭, 기대 수익을 지원하기에 충분해야 합니다. SUI 가스가 급등하는 동안 WAL 가격이 정체되면 사용자의 사용 비용은 상승하지만 스토리지 공급자에게는 직접적인 이득이 없습니다. 반대로 수이에서 탈중앙 금융이 폭발적으로 증가하면 인증 노드의 수익은 증가하지만 Walrus 노드의 수익은 증가하지 않습니다. 따라서 장기적인 균형을 유지하려면 경제 모델을 적극적으로 최적화해야 합니다. 하드웨어 비용, 수요 주기, WAL 시장의 깊이에 따라 스토리지 가격을 유연하게 조정할 수 있어야 합니다.

  2.3 설계 요약

  요약하면, Irys는 통합되고 간단한 사용자 경험을 제공하지만 위험을 중앙 집중화하며, Walrus는 토큰 수준에서 경계를 정의하여 세분화된 경제성을 제공하지만 두 가지 시장 시스템과 수수료 분할을 처리합니다. Walrus는 토큰 수준에서 경계를 설정하여 더 세밀한 경제 회계를 제공하지만, 두 개의 시장 시스템과 수수료 분할을 처리합니다. 빌더는 원활한 경험에 대한 선호도와 경제적 위험의 분리를 제품 계획 및 자금 조달 전략에 맞게 비교해야 합니다.

  3. 데이터 지속성 및 이중화 전략

  

  3.1 Walrus: 삭제 강화 코드를 통한 가볍고 높은 안정성

  Walrus는 각 데이터 블록(블롭)을 k개의 데이터 슬라이스로 분할하고 RedStuff 인코딩 알고리즘을 사용하여 중복 체크섬 슬라이스를 m개 추가합니다. 이 기술은 RAID 또는 리드-솔로몬 인코딩과 유사하지만 노드가 많은 분산형 환경에 최적화되어 있습니다. 원본 파일은 k + m 슬라이스 중 k개만 가져와서 재구성할 수 있으므로 두 가지 장점이 있습니다.

  • 공간 효율성: 일반적인 매개변수(~5배 확장)에서 기존 10배 복제 시나리오에 비해 절반의 스토리지 공간이 필요합니다. 간단히 말해, Walrus에 1GB의 데이터를 저장하려면 약 5GB의 전체 네트워크 용량(여러 노드에 분산된 샤드)이 필요한 반면, 기존의 전체 복제 시스템에서는 비슷한 보안을 달성하려면 10GB가 필요할 수 있습니다.

  • 높은 온디맨드 복구 가능성: Walrus는 공간을 절약할 뿐만 아니라 대역폭도 절약하는 방식으로 인코딩됩니다. 노드의 연결이 끊어지면 네트워크는 전체 파일이 아닌 누락된 슬라이스만 다시 빌드하여 대역폭 오버헤드를 획기적으로 줄입니다. 이 자가 복구 메커니즘은 누락된 슬라이스의 크기(O(blob_size/슬라이스 수)) 정도만 다운로드하면 되지만, 기존 복제 시스템은 일반적으로 O(blob_size)가 필요합니다.

  각 슬라이스를 노드에 할당하는 것은 Sui.Walrus에서 객체 형태로 이루어지며, 매 에포크마다 서약 위원회를 순환하고, 암호화 증명을 통해 노드의 가용성을 확인하고, 보안 임계값을 넘어 이탈하는 경우 자동으로 노드를 다시 코딩하는 방식으로 이루어집니다. 이 메커니즘은 복잡하지만(두 개의 네트워크, 다중 슬라이스, 빈번한 검증을 포함), 최소한의 용량으로 최고의 지속성을 달성합니다.

  3.2 Irys: 보수적이지만 강력한 다중 복사본 메커니즘

  Irys는 의도적으로 내구성을 위해 보다 원시적이고 간단한 접근 방식인 10명의 마이너가 각각 분할한 16TB 데이터의 전체 복사본을 생성하는 방식을 선택했습니다. 복사. 이 프로토콜은 채굴자별 "소금 값"(매트릭스 패킹 기술)을 도입하여 동일한 드라이브에서 이중 계산을 방지합니다. 시스템은 "작업 증명"을 통해 노드의 하드 드라이브를 지속적으로 읽어 모든 바이트가 실제인지 확인하며, 그렇지 않으면 채굴자에게 불이익이 주어지고 약속한 자산이 차감됩니다.

  실제로 데이터의 가용성은 10명의 채굴자 중 최소 한 명이 쿼리에 응답하는지 여부에 따라 달라집니다. 채굴자가 검증에 실패하면 시스템은 즉시 재복제를 시작하여 10카피 표준을 유지합니다. 이 전략은 최대 10배의 데이터 스토리지 중복 비용이 발생하지만, 모든 상태가 단일 체인에 중앙 집중화되어 있어 로직은 간단합니다.

  3.3 설계 요약

  Walrus는 비용 증가 없이 데이터 지속성을 보장하기 위해 효율적인 코딩 전략과 Sui의 객체 모델을 통해 잦은 노드 교체가 처리될 수 있다는 아이디어에 초점을 맞췄습니다. Irys는 하드웨어 비용이 빠르게 하락하고 있는 상황에서 보다 간단하고 무거운 다중 복사 메커니즘이 더 안정적이고 엔지니어링이 덜 번거롭다고 생각합니다.

  페타바이트 규모의 아카이브 데이터를 저장하고 있고 프로토콜 복잡성이 높아도 괜찮다면 Walrus의 CMC가 바이트당 경제성 측면에서 유리합니다. 또한 O&M의 단순성(하나의 체인, 하나의 증명, 충분한 중복성)을 중요시하고 제품 전송 속도에 비해 하드웨어 비용이 무시할 수 있는 수준이라고 생각한다면 Irys의 10카피 메커니즘이 최소한의 내구성 보장을 제공합니다.

  4. 프로그래밍 가능한 데이터와 온체인 컴퓨팅

  

  4.1 Irys: 데이터 지원을 위한 네이티브 스마트 컨트랙트

  저장 때문에 합의 메커니즘과 Irys 가상머신(IrysVM)이 동일한 원장을 공유하기 때문에 컨트랙트는 자신의 상태를 읽을 수 있는 것처럼 쉽게 read_blob(id, 오프셋, 길이) 메서드를 호출할 수 있습니다. 블록을 실행하는 동안 채굴자는 요청된 데이터 조각을 VM으로 직접 스트리밍하고 결정론적 검사를 수행한 후 동일한 트랜잭션에서 결과를 계속 처리합니다. 예측 머신이 필요 없고, 사용자가 전달한 파라미터가 필요 없으며, 다운더체인 전송이 필요하지 않습니다.

  이 프로그래밍 가능한 데이터 구조는 다음과 같은 사용 사례를 지원합니다.

  • 미디어 NFT: 메타데이터, 고해상도 이미지, 로열티 로직을 모두 함께 연결하고 바이트 수준에서 이를 적용합니다.

  • 온체인 AI: 파티션에 저장된 모델 가중치에 대해 직접 추론 작업을 수행합니다.

  • 빅데이터 분석: 컨트랙트는 외부 브리징 없이 로그, 유전자 파일 등과 같은 대규모 데이터 세트를 스캔할 수 있습니다.

  읽는 바이트 수에 따라 가스 비용이 증가하지만, 사용자 경험은 여전히 IRYS 가격의 트랜잭션입니다.

  4.2 Walrus: "계산 전 검증" 모델

  Walrus는 대용량 파일을 Move VM으로 직접 전송할 수 없으므로 "해시 약속 + 감시" 설계 패턴을 사용합니다.

  이동 VM을 사용하면 대용량 파일을 Move VM으로 직접 전송하지 못할 수 있습니다.

  • 사용자가 블롭을 저장하면 Walrus는 콘텐츠 해시를 Sui에 기록합니다.

  • 그러면 모든 호출자가 이를 사용하여 블롭을 VM에 저장할 수 있습니다. 그 후, 모든 호출자는 해당 데이터 조각을 머클 경로 또는 전체 해시 등 해당 조각이 정확하다는 가벼운 증명과 함께 제출할 수 있습니다.

  • Sui 컨트랙트는 해시를 다시 계산하고 이를 Walrus 메타데이터와 비교합니다. 유효성 검사에 성공하면 데이터를 신뢰하고 후속 로직을 실행합니다.

  이점:

  • 즉시 사용할 수 있으며 L1 프로토콜을 수정할 필요가 없습니다.

  • Sui 컨트랙트는 Walrus 컨트랙트를 위한 컨트랙트입니다. align: left;">Sui 인증 노드는 GB 수준의 빅 데이터 콘텐츠를 인지할 필요가 없습니다.

  제한 사항:

  • 수동 데이터 가져오기가 필요합니다: 호출자는 Walrus 게이트웨이 또는 노드에서 데이터를 가져와 트랜잭션에 유한 길이의 데이터 조각을 패킹해야 합니다( Sui의 트랜잭션 크기에 의해 제한됨);

  • 슬라이스 처리 오버헤드: 다수의 마이크로 트랜잭션 또는 대규모 데이터 처리 작업을 위한 오프체인 전처리 + 온체인 검증;

  • 가스 비용 이중화. ">이중 가스 비용: 사용자는 SUI 가스(트랜잭션 검증을 위해)와 WAL(간접적으로 기본 스토리지 비용을 지불하기 위해)에 대해 비용을 지불합니다.

  4.3 설계 요약

  블록당 몇 MB의 데이터를 계약적으로 처리해야 하는 앱(예: 온체인 AI, 몰입형 미디어 디앱, 검증 가능한 과학 연산 프로세스 등)의 경우 Irys는 훌륭한 솔루션을 제공합니다. 등), Irys는 훨씬 더 매력적인 임베디드 데이터 API를 제공합니다.

  데이터 무결성 증명, 소규모 미디어 프레젠테이션 또는 검증 가능한 결과만 온체인에서 발생하는 오프체인에서 발생하는 무거운 연산에 더 중점을 두는 시나리오라면 Walrus를 사용할 준비가 되어 있습니다.

  따라서 선택은 '할 수 있느냐'가 아니라 프로토콜 언더레이(Irys) 또는 미들웨어 애플리케이션 레이어(Walrus) 중 어디에 복잡성을 배치할 것인지에 관한 문제입니다.

  5. 저장 기간 대 영구성

  

  5.1 Walrus: 종량제 대여 모델

  Walrus는 고정 주기 렌탈 모델을 사용합니다. 데이터를 업로드할 때 사용자는 $WAL을 지불하고 정해진 기간의 스토리지를 구매합니다(14일 단위로 청구되며, 최대 1회 구매 기간은 약 2년). 임대 기간이 만료되면 노드는 임대를 갱신하지 않을 경우 데이터를 삭제하도록 선택할 수 있습니다. 앱은 Sui 스마트 컨트랙트를 통해 자동 갱신을 스크립팅하여 '임대'를 사실상 '영구 저장소'로 전환할 수 있지만, 갱신에 대한 책임은 항상 업로더에게 있습니다.

  사용자가 포기할 수 있는 용량에 대해 선불로 지불할 필요가 없고, 가격이 실시간 하드웨어 비용을 추적한다는 장점이 있습니다. 또한 데이터 임대가 만료되는 시간을 설정하면 네트워크에서 더 이상 비용을 지불하지 않는 데이터를 수집하여 '영구 쓰레기'가 쌓이는 것을 방지할 수 있습니다. 단점: 임대 계약 갱신을 놓치거나 자금이 부족하면 데이터가 사라질 수 있으며, 장기적으로 운영되는 디앱은 자체적인 '킵얼라이브' 봇을 실행해야 합니다.

  5.2 Irys: 프로토콜 수준의 영구 저장소

  Irys는 Arweave와 유사한 영구 저장소 옵션을 제공합니다. 사용자는 일회성 지불금 $IRYS를 지불하면 온체인 기부금 형태로 향후 수백 년 동안 채굴자의 스토리지 서비스에 자금을 지원할 수 있습니다(스토리지 비용이 계속 하락한다고 가정할 때 최대 200년 동안 지원). 이 트랜잭션이 완료되면 스토리지 갱신에 대한 책임이 프로토콜 자체로 이전되며, 사용자는 더 이상 이를 관리할 필요가 없습니다.

  그 결과 '한 번 저장하면 영원히 사용할 수 있는' 사용자 경험이 제공되며, 이는 NFT, 디지털 아카이브, 손대지 않아야 하는 데이터 세트(예: AI 모델)에 적합합니다. 그러나 단점은 초기 비용이 비싸고, 향후 수십 년 동안 $IRYS의 가격 상태에 크게 의존하며, 자주 업데이트되는 데이터나 임시 파일에는 적합하지 않다는 것입니다.

  5.3 설계 요약

  데이터 수명주기를 제어하고 실제 사용한 만큼만 비용을 지불하려면 Walrus를 사용하고, 흔들리지 않는 장기적인 데이터 지속성이 필요하고 비용을 지불할 의향이 있다면 다음과 같이 하세요. 흔들리지 않는 장기적인 데이터 지속성이 필요하고 이에 대한 프리미엄을 지불할 의향이 있다면 Irys를 선택하세요.

  6. 네트워크 성숙도 및 사용

  

  6.1 Walrus: 프로덕션급 규모

  월러스 메인 네트워크는 온라인 상태가 된 지 7개월밖에 되지 않았지만 이미 103개의 스토리지 운영자, 121개의 스토리지 노드, 10억 1천만 개의 누적 WAL을 운영하고 있습니다. 네트워크는 현재 1450만 개의 블롭을 저장하고 3150만 개의 블롭 이벤트를 트리거하며 평균 개체 크기는 2.16MB로 총 스토리지 데이터 볼륨은 다음과 같습니다. 1.11PB(물리적 용량 4.16PB의 약 26%)입니다. 업로드 처리 속도는 약 1.75KB/s였으며, 슬라이스 맵은 1,000개의 병렬 샤드를 포함했습니다.

  경제적인 측면에서도 강력한 모멘텀을 보였습니다.

  • 시가총액은 약 6억 달러, FDV(완전 희석된 가치)는 22.5%로 나타났습니다. 완전히 희석된 가치)는 22.3억 달러;

  • 저장 가격: MB당 ~55K Frost(~0.055 WAL);

  • 쓰기 가격: MB당 ~20만 프로스트

  • 현재 초기 성장 가속화를 위해 최대 80%까지 보조금 지원

  이미 트래픽이 많은 여러 브랜드에서 채택했습니다. 퍼지 펭귄, 언체인드, 클레이노사우루스 등 수많은 브랜드가 자산 파이프라인 또는 데이터 아카이빙 백엔드 구축을 위해 Walrus를 도입했습니다. 통합 파이프라인에 105,000개의 계정과 67개의 프로젝트가 있으며, 네트워크는 이미 NFT와 게임의 실제 시나리오에서 페타바이트 수준의 데이터 전송을 지원하고 있습니다.

  6.2 Irys: 아직 초기 단계

  Irys 공개 데이터 패널에 따르면(2025년 6월 기준):

  • Irys 공개 데이터 패널에 따르면(2025년 6월 기준):

    • Irys 공개 데이터 패널에 따르면(2025년 6월 기준):

      데이터 트랜잭션 수: 5370만 건(6월 1300만 건)

    • 활성 주소 수: 164만 개

    • 저장 비용: $2.50/$2.50/$2.50/$2.50/$2.50/$2.50 스토리지 비용: 월 $2.50/TB(임시 스토리지) 또는 $2.50/GB(영구 스토리지)

    • 채굴 시스템 "곧 출시 예정"(아직 uPoW 채굴 미지원)

    프로그래밍 가능한 데이터 호출 비용은 청크당 0.02달러이지만, 영구 저장소가 아직 마련되지 않아 실제 데이터 쓰기는 여전히 매우 제한적입니다. 계약 실행 처리량은 현재 양호하지만 대량 스토리지 용량은 여전히 0이며, 이는 현재 데이터 전송 용량보다는 VM 기능 및 개발자 도구에 중점을 두고 있음을 반영합니다.

    6.3 수치가 의미하는 바

    Walrus는 페타바이트 규모에 도달했고, 수익을 창출할 수 있으며, 소비자 NFT 브랜드의 엄격한 테스트를 거쳤습니다. 반면에 Irys는 아직 초기 부트스트랩 단계에 있으며 기능이 풍부하지만 채굴자가 참여하여 데이터 볼륨 요건을 충족해야 합니다.

    생산 준비 상태를 평가하는 고객을 위해 Walrus는 현재 다음과 같은 성과를 거두고 있습니다.

    • 높은 실제 사용량: 1400만 개 이상의 블롭이 업로드되어 페타바이트의 데이터를 저장하고 있습니다.

    • 더 넓은 운영 규모: 100개 이상의 운영자, 1,000개 이상의 슬라이스, 1억 달러 이상의 약정액

    • 강화된 환경 친화성: 웹3 프로젝트의 책임자는 Web3 프로젝트가 이미 통합되어 사용 중입니다.

    • 더 명확한 가격 체계: WAL/Frost 수수료는 명확하고 투명하며 온체인 보조금 메커니즘이 공개되어 있습니다.

    미래에는 채굴자 온라인화, 영구 저장소 펀드 온라인화, TPS 증가 등 Irys의 통합 비전이 유리할 수 있지만, 현 단계에서는 정량화된 처리량, 용량, 고객 사용 측면에서 Walrus가 실제 우위를 점하고 있습니다.

    7. 전망

    Walrus와 Irys는 온체인 스토리지 설계 스펙트럼의 양 끝을 나타냅니다.

    • Irys가 온체인 스토리지를 최초로 사용할 것입니다. 왼쪽;">아이리스는 데이터를 위해 구축된 IRYS 토큰과 전용 L1 블록체인에 저장, 실행, 경제 모델을 중앙에서 통합하여 개발자에게 '영구 저장'이라는 프로토콜 수준의 약속과 함께 마찰 없는 온체인 빅데이터 액세스 경험을 제공합니다. 따라서 개발팀은 아직 초기 단계의 생태계로 마이그레이션하고 더 높은 하드웨어 리소스 소비를 받아들여야 합니다.

    • 반면, Walrus는 성숙한 합의 메커니즘, 모빌리티 인프라, 개발 툴체인을 재사용하여 매우 비용 효율적인 바이트당 스토리지 비용을 달성하기 위해 Sui 위에 디코딩된 데이터 스토리지 계층을 구축합니다. 그러나 모듈식 아키텍처는 추가적인 조정 복잡성, 이중 토큰 경험, '임대 갱신'에 대한 지속적인 초점을 도입합니다.

    어느 것을 선택할지는 '옳고 그름'의 문제가 아니라 가장 신경 쓰는 병목현상에 따라 달라집니다.

    • 딥 데이터와 컴퓨팅 결합 성능이 필요한 경우 또는 프로토콜 수준의 '지속성'이 필요하다면 Irys의 올인원 설계가 더 적합할 것입니다.

    • 자본 효율성, Sui의 빠른 출시 시간, 데이터 수명주기에 대한 고도로 맞춤화된 제어를 원하는 경우 Walrus의 모듈식 접근 방식이 더 실용적입니다.

    미래에는 온체인 데이터 경제가 계속 확장되면서 다양한 유형의 개발자와 애플리케이션에 서비스를 제공함에 따라 이 두 가지가 공존할 가능성이 높습니다.