Sự tiến hóa của lưu trữ phi tập trung: từ FIL đến những bước đột phá công nghệ của Shelby

robot
Đang tạo bản tóm tắt

Phi tập trung lưu trữ công nghệ tiến hóa: từ FIL đến Shelby

Công nghệ lưu trữ phi tập trung đã trải qua quá trình tiến hóa từ xác minh khái niệm đến thực tiễn. Các dự án đầu tiên như FIL và Arweave chủ yếu tập trung vào lưu trữ phi tập trung và vĩnh viễn, nhưng trong ứng dụng thực tế đã gặp phải những thách thức về hiệu suất và chi phí. Gần đây, Walrus và Shelby thì chú trọng hơn vào việc giải quyết nhu cầu lưu trữ dữ liệu nóng, cố gắng tìm kiếm sự cân bằng giữa phi tập trung và hiệu suất.

Từ Filecoin, Arweave đến Walrus, Shelby: Con đường phổ biến của lưu trữ phi tập trung còn xa bao nhiêu?

FIL: Người tiên phong trong khai thác lưu trữ

Filecoin được xây dựng trên IPFS, nhằm mục đích thiết lập một mạng lưới lưu trữ phi tập trung được thúc đẩy bởi động lực. Tuy nhiên, thiết kế của IPFS chủ yếu phù hợp với dữ liệu lạnh, có những hạn chế rõ ràng trong việc xử lý dữ liệu nóng. Mô hình kinh tế token của Filecoin mặc dù khuyến khích việc cung cấp không gian lưu trữ, nhưng cũng tồn tại không gian tiềm ẩn cho hành vi xấu, khiến nó giống như một dự án tiền mã hóa hơn là một giải pháp lưu trữ thực tiễn.

Arweave: Kẻ theo đuổi lưu trữ vĩnh viễn

Arweave đã đi theo một cực khác, cam kết cung cấp lưu trữ vĩnh viễn. Triết lý theo chủ nghĩa dài hạn của nó đã được ưa chuộng trong thời kỳ thị trường tăng giá, nhưng cũng hạn chế các lĩnh vực ứng dụng của nó. Đường lối công nghệ của Arweave tập trung vào việc giảm rào cản tham gia, tăng cường tính ổn định của mạng, nhưng phản ứng trước nhu cầu thị trường còn chậm.

Walrus: Nỗ lực mới trong lưu trữ dữ liệu nóng

Walrus cố gắng giải quyết vấn đề lưu trữ dữ liệu nóng bằng cách tối ưu hóa chi phí lưu trữ. Thuật toán mã hóa RedStuff tự phát triển của nó là một cải tiến của mã sửa lỗi truyền thống, nhằm giảm độ dư thừa và tăng hiệu quả phục hồi. Walrus chủ yếu cung cấp dịch vụ lưu trữ nóng cho các tài sản nội dung Web3 như NFT, phụ thuộc vào hiệu suất cao của chuỗi công khai Sui để hỗ trợ hoạt động của nó.

Shelby: Hướng đi mới cho sự đột phá về hiệu suất

Đổi mới của Shelby nằm ở việc giới thiệu mạng quang chuyên dụng và cơ chế Paid Reads, trực tiếp giải quyết vấn đề hiệu suất đọc trong lưu trữ Phi tập trung. Bằng cách xây dựng kiến trúc mạng cơ sở giống như dịch vụ đám mây tập trung, Shelby có tiềm năng cung cấp trải nghiệm người dùng tương đương với Web2. Giải pháp mã hóa Clay Codes của nó cũng đã giảm đáng kể sự dư thừa lưu trữ, cải thiện hiệu suất và hiệu quả chi phí.

Kết luận

Công nghệ lưu trữ phi tập trung đang từ giai đoạn chứng minh khái niệm chuyển sang giai đoạn thực tiễn. Sự xuất hiện của Shelby đánh dấu việc ngành công nghiệp bắt đầu chú trọng đến nhu cầu ứng dụng thực tế, tìm kiếm sự cân bằng giữa phi tập trung và hiệu suất. Hướng phát triển trong tương lai rất có thể sẽ xoay quanh những nỗi đau thực sự của người dùng, xây dựng cơ sở hạ tầng lưu trữ có thể sử dụng, có thể tích hợp và bền vững.

Từ FIL, Arweave đến Walrus, Shelby: Con đường phổ biến của lưu trữ phi tập trung còn xa bao nhiêu?

FIL3.86%
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • 4
  • Chia sẻ
Bình luận
0/400
Layer2Arbitrageurvip
· 6giờ trước
nén calldata quan trọng hơn lưu trữ thật sự
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-74b10196vip
· 6giờ trước
Đợt này ổn rồi, nhìn vào Shelby.
Xem bản gốcTrả lời0
JustAnotherWalletvip
· 6giờ trước
Hiệu suất chỉ ở mức trung bình.
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainWorkervip
· 6giờ trước
Lại làm trò cho tôi xem à?
Xem bản gốcTrả lời0
  • Ghim
Giao dịch tiền điện tử mọi lúc mọi nơi
qrCode
Quét để tải xuống ứng dụng Gate
Cộng đồng
Tiếng Việt
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)