저자: @BlazingKevin_ , 무브메이커 연구원

스토리지는 업계 최고의 이야기 중 하나였으며, 파일코인은 마지막 라운드에서 파일코인은 시가총액이 100억 달러가 넘는 마지막 강세장의 선두주자였습니다. 비슷한 스토리지 프로토콜인 Arweave의 시가총액은 35억 달러였으며, 영구 스토리지를 판매 포인트로 내세웠습니다. 하지만 콜드 데이터 스토리지의 가용성에 대한 의문이 제기되고 영구 스토리지의 필요성에 대한 의문이 제기되면서 탈중앙화 스토리지가 제대로 작동할 수 있을지에 대한 큰 물음표가 생겼습니다. Walrus의 등장은 스토리지 업계에 큰 파장을 일으켰고, 이제 앱토스와 점프 크립토는 분산형 스토리지를 핫 데이터 트랙에서 한 단계 더 발전시키는 것을 목표로 하는 Shelby를 출시할 예정입니다. 그렇다면 탈중앙화 스토리지는 다양한 사용 사례를 제공하면서 다시 돌아올까요? 아니면 또 하나의 과대 광고에 불과할까요? 이 글에서는 분산형 스토리지가 얼마나 더 대중화될 수 있을지에 대한 답을 찾기 위해 Filecoin, Arweave, Walrus, Shelby의 개발 경로를 살펴보고, 분산형 스토리지의 변화하는 이야기를 분석해 보겠습니다.

파일코인: 스토리지는 외형, 채굴은 본질

파일코인은 가장 먼저 등장한 코티지 코인 중 하나로, 초기 코티지 코인의 공통적인 특징인 탈중앙화를 중심으로 자연스럽게 발전해 나가고 있습니다. 파일코인도 예외는 아니며, 스토리지를 탈중앙화와 연관시킴으로써 중앙화된 스토리지의 단점인 중앙화된 데이터 스토리지 제공자에 대한 신뢰라는 단점이 자연스럽게 발생하게 됩니다. 따라서 Filecoin은 중앙화된 스토리지에서 탈중앙화된 스토리지로 전환하기 위해 노력했습니다. 그러나 탈중앙화를 달성하는 과정에서 희생된 몇 가지 측면은 나중에 Arweave나 Walrus 프로젝트에서 해결하고자 했던 문제점이 되었습니다. 파일코인이 왜 채굴 코인에 불과한지 이해하려면 기반 기술인 IPFS가 왜 핫 데이터에 적합하지 않은지 객관적인 한계를 이해해야 합니다.

IPFS: 전송 병목현상을 막는 탈중앙화 아키텍처

IPFS(Interplanetary File System)는 2015년경에 도입되었으며 콘텐츠 주소를 통해 기존 HTTP 프로토콜을 파괴하기 위해 설계되었습니다. IPFS의 가장 큰 단점은 가져오는 속도가 매우 느리다는 것입니다. 기존 데이터 서비스 제공업체가 밀리초 단위로 응답할 수 있는 시대에 IPFS는 파일을 가져오는 데 여전히 10초 이상이 걸리기 때문에 실제 애플리케이션에서 확장하기 어렵고, 일부 블록체인 프로젝트를 제외하고는 기존 산업에서 거의 채택하지 않는 이유입니다.

기본 P2P 프로토콜인 IPFS는 주로 동영상, 이미지, 문서와 같이 자주 변경되지 않는 정적 콘텐츠인 '콜드 데이터'에 적합합니다. 하지만 동적 웹 페이지, 온라인 게임, 인공 지능 애플리케이션과 같은 핫 데이터의 경우 P2P 프로토콜은 기존 CDN에 비해 큰 이점이 없습니다.

그러나 IPFS는 블록체인 자체는 아니지만 방향성 비순환 그래프(DAG) 설계 개념은 많은 퍼블릭 체인 및 Web3 프로토콜과 완벽하게 맞아 블록체인의 빌딩 블록으로 자연스럽게 적합합니다. 따라서 실용적인 가치는 없더라도 기본 프레임워크의 블록체인 내러티브는 매우 충분했기 때문에 초기 코티지 프로젝트는 망망대해를 달릴 수 있는 프레임워크만 있으면 되었지만, 파일코인 개발이 일정 기간에 이르자 IPFS가 가져온 경직성이 앞으로 나아가는 데 걸림돌이 되기 시작했습니다.

저장소라는 외피 아래 채굴 로직

IPFS는 원래 사용자가 데이터를 저장하는 동시에 스토리지 네트워크의 일부로 작동할 수 있도록 설계되었습니다. 하지만 금전적인 인센티브가 없다면 사용자가 자발적으로 이 시스템을 사용하기는커녕 적극적인 스토리지 노드가 되기도 어렵습니다. 즉, 대부분의 사용자는 자신의 저장 공간을 제공하거나 다른 사람의 파일을 저장하지 않고 단순히 IPFS에 파일을 저장할 것입니다. 이러한 맥락에서 Filecoin이 개발되었습니다.

파일코인의 토큰 경제에는 세 가지 주요 주체가 있습니다: 사용자는 데이터를 저장하기 위해 비용을 지불하고, 스토리지 마이너는 사용자 데이터를 저장한 대가로 토큰을 받고, 검색 마이너는 사용자가 필요할 때 데이터를 제공하는 대가로 인센티브를 받습니다.

이 모델에는 잠재적인 악용의 여지가 있습니다. 스토리지 마이너는 저장 공간을 제공한 다음 인센티브를 위해 쓰레기 데이터로 채울 수 있습니다. 이 쓰레기 데이터는 검색되지 않기 때문에 분실되더라도 스토리지 마이너의 몰수 메커니즘이 작동되지 않습니다. 따라서 스토리지 마이너는 쓰레기 데이터를 삭제하고 이 과정을 반복할 수 있으며, Filecoin의 복제 증명 합의는 사용자 데이터가 비공개적으로 삭제되지 않도록 보장할 뿐 마이너가 쓰레기 데이터를 채우는 것을 막지는 못합니다.

파일코인의 운영은 분산 스토리지에 대한 실제 최종 사용자의 수요보다는 토큰 경제에 대한 채굴자들의 지속적인 투자에 크게 의존하고 있습니다. 프로젝트는 여전히 반복되고 있지만, 현 단계에서 Filecoin의 생태계는 스토리지 프로젝트의 '앱 중심'이라는 정의보다는 '채굴 로직'에 더 부합합니다.

Arweave: 장기주의에 기반한 구축, 장기주의에 실패

파일코인이 인센티브가 있고 증명 가능하며 탈중앙화된 "데이터 클라우드"로 설계되었다면, Filecoin이 "데이터 클라우드"가 아닌 것은 다행스러운 일입니다. 파일코인이 인센티브가 주어지고 증명 가능한 탈중앙화된 "데이터 클라우드" 셸로 설계되었다면, Arweave는 데이터를 네트워크에 영원히 저장할 수 있는 기능을 제공함으로써 스토리지의 다른 방향으로 극단적으로 나아가고 있습니다. 네트워크에 영원히 저장할 수 있습니다. 이러한 극단적인 장기주의 덕분에 Arweave는 메커니즘부터 인센티브 모델, 하드웨어 요구사항, 내러티브에 이르기까지 Filecoin과 매우 다릅니다.

Arweave는 오랜 기간에 걸쳐 영구 저장 네트워크를 최적화하기 위해 노력하면서 비트코인으로부터 많은 것을 배웠습니다. Arweave는 마케팅, 경쟁사, 시장 동향에 신경 쓰지 않습니다. 네트워크 아키텍처를 계속 반복하고 아무도 원하지 않더라도 상관하지 않는 것이 바로 Arweave 개발팀의 장기주의입니다. 이러한 장기주의 덕분에 지난 강세장에서 Arweave는 높은 관심을 받았으며, 이러한 장기주의 덕분에 바닥이 드러나더라도 몇 차례의 상승장과 하락장에서도 살아남을 수 있을 것입니다. 하지만 탈중앙화 스토리지의 미래에서 Arweave가 설 자리가 있을까요? 영구적인 저장소가 될 수 있을지는 시간이 지나야 알 수 있을 것입니다.

아르위브의 메인넷은 버전 1.5부터 가장 최근 릴리스인 버전 2.9까지 더 많은 마이너들의 참여 비용을 최소화하고 마이너들이 데이터 저장량을 극대화하여 네트워크를 더욱 견고하게 만들도록 인센티브를 제공하기 위해 열심히 노력해왔습니다. 아위브는 시장의 선호도에 맞지 않는다는 것을 알면서도 채굴자 커뮤니티를 포용하지 않고, 생태계를 완전히 정체시키지 않으며, 최소한의 비용으로 메인 네트워크를 업그레이드하고, 네트워크의 보안을 손상시키지 않으면서 하드웨어 장벽을 지속적으로 낮추는 보수적인 노선을 취해왔습니다.

1.5-2.9 업그레이드 경로 검토

1.5 버전에서는 채굴자가 실제 스토리지가 아닌 GPU 스택에 의존하여 블록을 얻을 확률을 최적화할 수 있는 취약점이 노출되었습니다. 이러한 경향을 억제하기 위해 버전 1.7에서는 특수 연산 사용을 제한하고 대신 범용 CPU가 채굴에 참여하도록 함으로써 연산 중앙 집중화를 줄이는 랜덤엑스 알고리즘을 도입했습니다.

버전 2.0에서는 데이터 증명을 머클 트리 구조의 깨끗한 경로로 전환하고, 동기화 부담을 줄이기 위해 형식 2 트랜잭션을 도입한 SPoA를 채택했습니다. 이 아키텍처는 네트워크 대역폭 압박을 완화하고 노드가 훨씬 더 잘 협력할 수 있도록 합니다. 그러나 일부 채굴자는 중앙화된 고속 스토리지 풀 전략을 통해 실제 데이터 보유에 대한 책임을 회피할 수 있습니다.

이러한 편향을 바로잡기 위해 2.4에서는 느린 해시 랜덤 액세스와 함께 글로벌 인덱싱을 도입하여 채굴자가 유효한 블록 출구에 참여하기 위해서는 실제 데이터 블록을 보유해야 하며, 산술 스택의 효과를 기계적으로 약화시키는 SPoRA 메커니즘이 도입되었습니다. 그 결과 채굴자들은 스토리지 액세스 속도에 주목하기 시작했고, 이는 SSD와 고속 읽기/쓰기 장치의 채택으로 이어졌습니다.2.6 블록 속도를 제어하기 위한 해시 체인의 도입은 고성능 장치의 한계 이익과 균형을 맞추고 중소 채굴자들에게 공정한 참여 공간을 제공하게 되었습니다.

이후 릴리스에서는 네트워크 협업과 스토리지 다양성을 더욱 강화했습니다: 2.7에서는 소규모 채굴자의 경쟁력을 강화하기 위해 협업 채굴 및 풀링 메커니즘을 추가했고, 2.8에서는 대용량 저속 장치들이 유연하게 참여할 수 있도록 복합 패킹 메커니즘을 도입했으며, 2.9에서는 효율성을 크게 개선하고 컴퓨팅 의존도를 낮추는 replica_2_9 형식의 새로운 패킹 프로세스를 도입했습니다. 또한, 효율성을 획기적으로 개선하고 컴퓨팅 의존도를 낮춘 replica_2_9 형식의 새로운 패킹 프로세스를 도입하여 데이터 기반 마이닝 모델의 폐쇄형 루프를 완성했습니다.

전반적으로 Arweave의 업그레이드 경로는 장기적인 스토리지 중심 전략을 명확하게 보여줍니다. 중앙 집중식 컴퓨팅 파워의 추세에 저항하면서도 참여 장벽을 지속적으로 낮추어 프로토콜이 장기적으로 운영될 수 있도록 보장합니다.

Walrus: 핫 데이터 포용은 과대광고일까요, 아니면 숨겨진 의제일까요?

Walrus는 Filecoin 및 Arweave와는 상당히 다르게 설계되었습니다. Filecoin의 출발점은 콜드 데이터 스토리지 비용으로 탈중앙화되고 검증 가능한 스토리지 시스템을 만드는 것이었고, Arweave의 출발점은 너무 적은 시나리오 비용으로 데이터를 영구적으로 저장할 수 있는 온체인 알렉산드리아 라이브러리를 만드는 것이었으며, Walrus의 출발점은 핫 데이터 스토리지 프로토콜의 스토리지 오버헤드를 최적화하는 것이었습니다.

마법처럼 수정된 코드: 값비싼 혁신인가, 새 병에 담긴 오래된 와인인가?

저장 비용 설계 측면에서 Walrus는 Filecoin과 Arweave의 스토리지 오버헤드는 불합리하며, 후자의 두 가지 솔루션은 전체 복제 아키텍처를 사용하므로 각 노드가 전체 복제본을 보유하며, 이는 노드에 독립적이고 장애에 매우 강하다는 것이 주요 장점이라고 주장합니다. 이 아키텍처의 가장 큰 장점은 각 노드가 전체 복제본을 보유하여 노드 간에 강력한 내결함성과 독립성을 제공한다는 것입니다. 그러나 이는 또한 시스템의 견고성을 유지하기 위해 여러 개의 중복 복제본이 필요하므로 스토리지 비용이 증가한다는 것을 의미합니다. 특히 Arweave의 설계에서는 합의 메커니즘 자체가 데이터 보안을 강화하기 위해 노드 중복성을 장려합니다. 파일코인은 비용 관리 측면에서 더 탄력적이지만 일부 저비용 스토리지의 경우 데이터 손실 위험이 높다는 단점이 있는 반면, Walrus는 구조화된 이중화를 통해 가용성을 높이는 동시에 복제 비용을 제어함으로써 데이터 가용성과 비용 효율성 사이의 새로운 절충안을 만들어 두 가지 사이의 균형을 맞추려고 시도합니다.

Walrus가 자체 개발한 Redstuff는 노드 중복성을 줄이기 위한 핵심 기술로, 리드-솔로몬(RS) 인코딩에서 파생된 것입니다. RS 코딩은 매우 전통적인 삭제 코드 알고리즘으로, 데이터 세트에 중복된 조각(삭제 코드)을 추가하여 원래 데이터를 재구성하는 데 사용할 수 있는 데이터 세트를 두 배로 늘릴 수 있는 기술입니다. CD-ROM부터 위성 통신, QR코드에 이르기까지 일상 생활에서 자주 사용됩니다.

삭제 코드를 사용하면 1MB 크기의 블록을 가져와서 2MB 크기까지 '확장'할 수 있는데, 여기서 여분의 1MB는 삭제 코드라고 하는 특수 데이터 조각입니다. 블록의 바이트가 손실되면 사용자는 이 코드를 통해 해당 바이트를 쉽게 복구할 수 있습니다. 최대 1MB의 블록이 손실되더라도 전체 블록을 복구할 수 있습니다. 동일한 기술을 사용하면 컴퓨터가 손상된 경우에도 CD-ROM의 모든 데이터를 읽을 수 있습니다.

오늘날 가장 일반적으로 사용되는 것은 RS 인코딩입니다. 이는 k개의 정보 블록으로 시작하여 관련 다항식을 구성하고 이를 다른 x 좌표에서 평가하여 코딩된 블록을 얻는 방식으로 이루어집니다. RS 보정 코딩을 사용하면 무작위 샘플링으로 인해 대량의 데이터가 손실될 가능성이 매우 적습니다.

예: 파일이 6개의 데이터 블록과 4개의 체크섬 블록으로 나뉘어 총 10개의 사본이 있습니다. 이 중 6개만 보관하면 원본 데이터 전체를 복구할 수 있습니다.

장점: 내결함성이 뛰어나 CD/DVD, RAID 및 Azure Storage, Facebook F4 등의 클라우드 스토리지 시스템에서 널리 사용됩니다.

단점: 복잡한 디코딩 계산, 높은 오버헤드, 자주 변경되는 데이터 시나리오에는 적합하지 않습니다. 따라서 일반적으로 체인 아래의 중앙 집중식 환경에서 데이터 복구 및 스케줄링에 사용됩니다.

탈중앙화 아키텍처에서 Storj와 Sia는 기존의 RS 인코딩을 분산 네트워크의 요구에 맞게 조정했으며, Walrus는 자체적인 변형인 RedStuff를 제안했습니다. RedStuff 인코딩 알고리즘은 더 낮은 비용과 더 유연한 중복 스토리지 메커니즘을 달성하기 위한 것입니다.

Redstuff의 가장 큰 특징은 무엇인가요? **월러스는 향상된 삭제 코딩 알고리즘을 통해 비정형 데이터 블록을 스토리지 노드 네트워크에 분산된 더 작은 조각으로 빠르고 강력하게 인코딩할 수 있습니다. 슬라이스의 최대 3분의 2가 손실되더라도 일부 슬라이스를 사용해 원본 데이터 블록을 신속하게 재구성할 수 있습니다. **이는 4배에서 5배의 복제율을 유지하면서 가능합니다.

따라서 Walrus를 탈중앙화 시나리오를 중심으로 재설계된 경량 중복성 및 복구 프로토콜로 정의하는 것이 합리적입니다. 엄격한 수학적 일관성을 추구하는 대신, RedStuff는 리드-솔로몬과 같은 기존의 리댁션 코드에 비해 데이터 배포, 스토리지 검증, 계산 비용 사이에서 현실적인 절충점을 찾습니다. 이 모델은 중앙화된 스케줄링에 필요한 즉각적인 디코딩 메커니즘 대신, 온체인 증명을 통해 노드가 특정 데이터의 사본을 보유하고 있는지 확인함으로써 보다 역동적인 에지 기반 네트워크 구조에 적응합니다.

레드스터프 설계의 핵심은 데이터를 1차 및 2차 슬라이스로 분할하는 것입니다. 1차 슬라이스는 원본 데이터를 복구하는 데 사용되며, 생성 및 배포는 f+1의 복구 임계값에 의해 엄격히 제한되고 가용성을 보증하기 위해 2f+1 서명이 필요하며 2차 슬라이스는 헤테로 또는 조합 같은 간단한 작업을 통해 생성되며 탄력적인 장애 허용 오차를 제공하는 역할을 수행합니다. 하위 슬라이스는 이종 또는 조합과 같은 간단한 연산을 통해 생성되며 탄력적인 내결함성을 제공하고 전체 시스템 견고성을 향상시키는 역할을 합니다. 이 구조는 본질적으로 데이터 일관성에 대한 요구 사항을 줄여주며, 서로 다른 노드가 단기간 동안 서로 다른 버전의 데이터를 저장할 수 있도록 하여 '최종 일관성'이라는 실질적인 경로를 강조합니다. 이는 Arweave와 같은 시스템의 역추적 블록에 대한 완화된 요건과 유사하며 네트워크의 부담을 줄이는 데 효과적이지만, 데이터의 즉각적인 가용성과 무결성을 약화시키기도 합니다.

간과해서는 안 될 점은 RedStuff가 저컴퓨팅 파워와 저대역폭 환경에서 효과적인 스토리지를 구현하지만, 여전히 본질적으로 코덱 시스템의 '변형'이라는 점입니다. 분산 환경에서의 비용 관리와 확장성을 위해 데이터 읽기 확실성의 일부를 희생합니다. 그러나 이 아키텍처가 애플리케이션 수준에서 대규모의 빈번한 대화형 데이터 시나리오를 지원할 수 있을지는 아직 미지수입니다. 또한, 레드스터프는 수정 코드의 오랜 코딩 병목 현상을 실제로 돌파하지는 못하지만 구조적 전략을 통해 기존 아키텍처의 높은 결합 지점을 피하고 있으며, 기본 알고리즘 수준의 전복보다는 엔지니어링 측면에서의 최적화의 조합에 혁신이 더 많이 반영되어 있습니다.

따라서 RedStuff는 현재의 분산형 스토리지 현실을 위한 '합리적인 개조'에 가깝다고 할 수 있습니다. 중복 비용과 운영 부하를 개선하여 엣지 장치와 비성능 노드가 데이터 스토리지 작업에 참여할 수 있게 해줍니다. 그러나 대규모 애플리케이션, 범용 컴퓨팅 적응, 일관성이 더 중요한 비즈니스 시나리오에서는 여전히 그 기능의 경계가 명확합니다. 따라서 Walrus의 혁신은 분산형 스토리지 패러다임 전환의 결정적인 돌파구라기보다는 기존 기술 시스템의 적응에 가깝다고 할 수 있습니다.

수이와 왈러스: 고성능 퍼블릭 체인이 스토리지 유틸리티를 구동할 수 있을까요?

월러스의 목표 시나리오는 공식 연구 기사에서 확인할 수 있습니다."Walrus는 원래 많은 탈중앙화 애플리케이션의 생명줄인 대용량 바이너리 파일(Blob)을 저장하기 위한 솔루션으로 설계되었습니다. 중앙 집중식 애플리케이션의 생명선입니다."

대용량 블롭 데이터란 일반적으로 비디오, 오디오, 이미지, 모델 파일 또는 소프트웨어 패키지와 같이 크기가 크고 구조가 고정되어 있지 않은 바이너리 객체를 의미합니다.

암호화 맥락에서는 일반적으로 NFT의 이미지와 동영상, 소셜 미디어 콘텐츠를 의미합니다. 이는 Walrus의 주요 적용 방향이기도 합니다.

• 기사에서는 AI 모델 데이터 세트 스토리지와 데이터 가용성 레이어(DA)의 잠재적 사용에 대해서도 언급하고 있지만, Web3 AI의 단계적 폐지로 인해 남은 프로젝트가 거의 없으며 향후 Walrus를 실제로 채택하는 프로토콜의 수는 매우 제한될 가능성이 높습니다. Walrus는 향후 실제로 이를 채택하는 프로토콜의 수가 매우 제한될 가능성이 높습니다.

• 월러스가 DA 계층을 효과적으로 대체할 수 있을지는 셀레스티아와 같은 주류 프로젝트가 시장의 관심을 되찾고 그 가능성을 검증할 때까지 기다려야 할 것입니다.

따라서 Walrus는 동적 호출, 실시간 업데이트, 버전 관리 기능에 중점을 두고 NFT와 같은 콘텐츠 자산을 제공하는 핫 스토리지 시스템으로 이해할 수 있습니다.

이것은 Walrus가 Sui를 사용하는 이유이기도 합니다. Walrus는 Sui의 고성능 체인 기능을 활용하여 고성능 퍼블릭 체인을 자체적으로 개발하지 않고도 운영 비용을 크게 절감하는 고속 데이터 검색 네트워크를 구축할 수 있어 기존 클라우드 스토리지 서비스와의 단위당 비용 경쟁을 피할 수 있습니다.

공식 데이터에 따르면 Walrus의 스토리지 비용은 기존 클라우드 서비스의 약 5분의 1 수준이며, Filecoin이나 Arweave보다 수십 배 더 비싸지만 매우 낮은 비용을 추구하는 것이 아니라 실제 비즈니스 시나리오에서 사용할 수 있는 탈중앙화된 핫 스토리지 시스템을 구축하는 것이 목표입니다. Walrus는 스토리지 노드의 정직성을 검증하고 전체 시스템에 최소한의 보안을 제공하는 것을 핵심 책임으로 하는 지분 증명 네트워크로 운영됩니다.

수이에게 Walrus가 정말 필요한지는 생태학적 관점에서 접근해야 합니다. **수이의 주요 목적이 금융 결제라면, 수이는 오프체인 스토리지 지원이 당장 필요하지 않습니다. **하지만 향후 AI 애플리케이션, 콘텐츠 자산화, 컴포저블 에이전트 등과 같은 더 복잡한 온체인 시나리오를 호스팅하려면 컨텍스트, 맥락화, 인덱싱 기능을 제공하는 데 스토리지 레이어가 필수적일 것입니다. 고성능 체인은 복잡한 상태 모델을 처리할 수 있지만, 이러한 상태는 신뢰할 수 있는 콘텐츠 네트워크를 구축하기 위해 검증 가능한 데이터에 연결되어야 합니다.

Shelby: 전용 파이버 네트워크를 통해 Web3 시나리오를 완벽하게 실현

오늘날 Web3 앱이 직면한 가장 큰 기술적 병목 현상 중 하나는 '읽기 성능'입니다. "읽기 성능"은 항상 돌파하기 어려운 지름길이었습니다.

비디오 스트리머, RAG 시스템, 실시간 협업 도구, AI 모델 추론 엔진 등 모든 앱은 짧은 지연 시간과 높은 처리량으로 핫 데이터에 액세스할 수 있는 기능에 의존합니다. 분산형 스토리지 프로토콜(Arweave, Filecoin, Walrus 등)은 데이터 지속성과 탈신뢰성 측면에서 진전을 이루었지만, 공용 인터넷 위에서 실행되기 때문에 높은 지연 시간, 대역폭 불안정, 제어할 수 없는 데이터 스케줄링의 한계를 벗어나지 못했었습니다.

셸비는 문제의 근원을 파악하려고 합니다.

첫째, 유료 읽기 메커니즘은 분산형 스토리지의 '읽기 작업' 딜레마를 직접적으로 개선합니다. 기존 시스템에서는 데이터 읽기가 사실상 무료였고, 효과적인 인센티브가 부족해 서비스 노드들이 전반적으로 게으르게 대응하고 비용을 절감함으로써 실제 사용자 경험은 웹2.0보다 훨씬 뒤처졌습니다.

셸비는 읽기당 지불 모델을 도입해 사용자 경험을 서비스 노드의 수익과 직접 연결시켰습니다. 노드가 데이터를 더 빠르고 일관되게 반환할수록 더 많은 보상을 받게 됩니다.

이 모델은 "부산물 경제 설계"가 아니라, 인센티브가 없으면 안정적인 성능이 없고, 인센티브가 있으면 서비스 품질이 있다는 Shelby의 성능 설계의 핵심 논리입니다. 인센티브, 지속 가능한 서비스 품질.

둘째, Shelby가 제안한 가장 큰 기술적 혁신 중 하나는 웹3.0 핫 데이터의 즉각적인 읽기를 위해 고속철도망을 구축하는 것과 같은 전용 파이버 네트워크의 도입이었습니다.

이 아키텍처는 Web3 시스템이 일반적으로 의존하는 공용 전송 계층을 완전히 우회하여 스토리지 노드와 RPC 노드를 고성능, 혼잡도가 낮고 물리적으로 격리된 전송 백본에 직접 배포합니다. 이는 노드 간 지연 시간을 크게 줄일 뿐만 아니라 예측 가능하고 안정적인 전송 대역폭을 보장하며, Shelby의 기본 네트워크 아키텍처는 다른 Web3 프로토콜의 "마이너 노드에 업로드" 로직보다 AWS 내 데이터센터 간 전용 배포 모델과 더 유사합니다.

출처: Shelby 백서

네트워크 수준에서의 이러한 아키텍처 반전 덕분에 Shelby는 진정한 웹2.0 수준의 경험을 호스팅할 수 있는 최초의 기업이 되었습니다. 진정한 웹2.0 수준의 경험을 제공합니다. 4K 비디오를 읽거나 대용량 언어 모델의 임베딩 데이터를 호출하거나 트랜잭션 로그를 다시 살펴보는 사용자는 더 이상 콜드 데이터 시스템에서 흔히 볼 수 있는 2초 수준의 지연 시간을 견딜 필요 없이 Shelby에서 1초 미만의 응답을 받을 수 있습니다. 서비스 노드의 경우, 전용 네트워크는 서비스 효율성을 개선할 뿐만 아니라 대역폭 비용을 획기적으로 줄여주므로, 읽기당 지불 방식은 시스템이 더 높은 스토리지보다는 더 높은 성능으로 진화하도록 장려하는 진정한 경제적인 메커니즘이 됩니다.

전용 파이버 네트워크의 도입은 Shelby가 "AWS처럼 보이면서도 웹3.0의 핵심이 될 수 있는" 핵심 기반이 되었다고 할 수 있습니다. 이는 탈중앙화와 성능 사이의 자연스러운 이분법을 깨뜨릴 뿐만 아니라 고빈도 읽기, 고대역폭 스케줄링, 저비용 에지 액세스 측면에서 Web3 애플리케이션의 진정한 가능성을 열어줍니다.

이 외에도 데이터 지속성 대 비용 측면에서 Shelby는 MSR 및 MDS 코딩 구조를 수학적으로 최적화하여 11.9초를 유지하면서 스토리지 중복성을 2배까지 낮추는 Clay Codes의 효율적인 코딩 체계를 채택하고 있습니다. MSR과 MDS의 코딩 구조를 수학적으로 최적화하여 스토리지 중복성을 2배까지 낮추면서도 11.9초의 지속성과 99.9%의 가용성을 유지합니다. 대부분의 웹3.0 스토리지 프로토콜이 여전히 5배~15배의 중복률을 가지고 있는 상황에서 셸비는 기술적으로 더 효율적일 뿐만 아니라 비용 경쟁력도 뛰어납니다. 즉, 비용 최적화와 리소스 스케줄링에 관심이 많은 디앱 개발자에게 Shelby는 더 저렴하고 빠른 현실적인 옵션을 제공합니다.

요약

파일코인, 아위브, 월러스, 셸비의 진화를 살펴보면 탈중앙화 스토리지의 내러티브가 "존재가 의미가 있다"에서 "존재가 의미가 있다"로 바뀌었음을 분명히 알 수 있습니다. 탈중앙화 스토리지의 내러티브는 "존재가 합리적"이라는 기술적 유토피아에서 "가용성이 곧 정의"라는 현실주의로 점차 옮겨가고 있습니다. **초기 파일코인은 하드웨어 참여를 유도하기 위해 경제적 인센티브를 사용했지만 실제 사용자 수요는 오랫동안 소외되어 왔고, Arweave는 극단적인 영구 스토리지를 선택했지만 애플리케이션 생태계의 침묵 속에서 점점 더 고립된 것처럼 보였으며, Walrus는 비용과 성능 사이의 새로운 균형을 찾으려 했지만 착륙 시나리오와 인센티브의 구성은 여전히 의심스러운 상황입니다. 셸비가 등장하고 나서야 분산형 스토리지는 전송 계층의 전용 광섬유 네트워크부터 컴퓨팅 계층의 효율적인 코드 수정 및 삭제 설계, 읽기당 과금 인센티브에 이르기까지 원래 중앙 집중식 클라우드 플랫폼의 전유물이었던 '웹2 레벨 가용성'에 대한 체계적인 대응을 처음으로 제공하게 되었습니다. 원래 중앙 집중식 클라우드 플랫폼의 전유물이었던 이러한 기능들이 웹3.0 환경에서 재구성되기 시작했습니다.

셸비가 문제가 끝났다는 의미는 아닙니다. 개발자 에코시스템, 권한 관리, 엔드포인트 액세스 등 모든 과제가 해결된 것은 아닙니다. 하지만 탈중앙화 스토리지 업계에 "타협하지 않는 성능"을 향한 길을 열어주고, "검열에 저항하거나 유용하다"는 이분법을 깨뜨렸다는 점에서 의미가 있습니다.

탈중앙화 스토리지의 인기는 개념적 열광이나 토큰 투기에 의해 유지되는 것이 아니라 "사용성, 통합, 지속 가능성"이라는 애플리케이션 중심의 단계로 나아가야 할 것입니다. 이 단계에서는 누가 사용자의 실질적인 고충을 주도적으로 해결하고 다음 단계의 인프라 내러티브의 패턴을 바꿀 수 있느냐가 관건이 될 것입니다. 채굴의 논리에서 사용의 논리로, 셸비의 혁신은 한 시대의 종언과 새로운 시대의 시작을 알리는 신호탄이 될 수 있습니다.

무브메이커 소개

무브메이커는 앱토스 재단의 허가를 받아 라이선스를 받았습니다. 앱토스의 중국어 생태계 구축과 발전을 촉진하는 데 중점을 둔 최초의 공식 커뮤니티 조직을 안카와 블록부스터가 공동으로 출범시켰습니다. 무브메이커는 중국어로 된 앱토스의 공식 대표로서 개발자, 사용자, 자본 및 많은 생태 파트너를 연결하여 다양하고 개방적이며 번영하는 앱토스 생태계를 구축하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

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