Từ Filecoin đến Shelby: Con đường tiến hóa của lưu trữ phi tập trung
Lưu trữ từng là một trong những lĩnh vực nóng của ngành công nghiệp blockchain, Filecoin với tư cách là dự án dẫn đầu trong đợt tăng giá trước đó, đã từng có giá trị thị trường vượt quá 10 tỷ USD. Arweave với điểm bán hàng là lưu trữ vĩnh viễn, đã đạt giá trị thị trường cao nhất là 3,5 tỷ USD. Khi tính khả dụng của lưu trữ dữ liệu lạnh bị nghi ngờ, tính cần thiết của lưu trữ vĩnh viễn đã bị thách thức, sự phát triển của lưu trữ phi tập trung đã rơi vào bế tắc. Sự xuất hiện của Walrus đã khiến lĩnh vực lưu trữ từng im ắng lại được chú ý, trong khi dự án Shelby được hợp tác giữa Aptos và Jump Crypto, nhằm thúc đẩy việc ứng dụng lưu trữ dữ liệu nóng. Bài viết này sẽ bắt đầu từ quá trình phát triển của bốn dự án Filecoin, Arweave, Walrus và Shelby, phân tích lộ trình tiến hóa của lưu trữ phi tập trung, và thảo luận về triển vọng phát triển trong tương lai.
FIL: Xây dựng Phi tập trung dữ liệu đám mây
Filecoin như một dự án đại diện nổi bật trong giai đoạn đầu, hướng phát triển của nó xoay quanh Phi tập trung, đây cũng là đặc điểm chung của các dự án blockchain ban đầu. Filecoin kết hợp lưu trữ và Phi tập trung, cố gắng giải quyết vấn đề tin cậy của lưu trữ dữ liệu tập trung. Tuy nhiên, một số khía cạnh bị hy sinh để đạt được Phi tập trung sau này trở thành những điểm đau mà các dự án như Arweave hoặc Walrus muốn giải quyết.
IPFS: kiến trúc Phi tập trung, nhưng bị hạn chế bởi nút thắt trong truyền tải
IPFS ra mắt vào năm 2015, nhằm mục đích cách mạng hóa giao thức HTTP truyền thống thông qua định địa chỉ nội dung. Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất của IPFS là tốc độ truy xuất rất chậm, khó đáp ứng nhu cầu ứng dụng thực tế. Giao thức P2P cơ sở của IPFS chủ yếu phù hợp với "dữ liệu lạnh", tức là nội dung tĩnh không thường thay đổi, trong khi không có lợi thế rõ ràng trong việc xử lý dữ liệu nóng.
Mặc dù IPFS không phải là blockchain, nhưng ý tưởng thiết kế đồ thị có hướng không vòng mà nó áp dụng rất phù hợp với nhiều chuỗi công khai và giao thức Web3, khiến nó trở thành khung lý tưởng cho việc xây dựng nền tảng blockchain.
Mô hình kinh tế của FIL
Mô hình kinh tế token của Filecoin chủ yếu bao gồm ba vai trò: người dùng, thợ mỏ lưu trữ và thợ mỏ truy xuất. Người dùng trả phí để lưu trữ dữ liệu, thợ mỏ lưu trữ nhận được phần thưởng token vì đã lưu trữ dữ liệu, thợ mỏ truy xuất cung cấp dữ liệu khi người dùng cần và nhận phần thưởng.
Mô hình này có những lỗ hổng tiềm ẩn. Các thợ đào lưu trữ có thể điền dữ liệu rác để nhận phần thưởng, và vì những dữ liệu này không được truy xuất, nên ngay cả khi bị mất cũng sẽ không kích hoạt cơ chế phạt. Sự đồng thuận chứng minh sao chép của Filecoin chỉ có thể đảm bảo rằng dữ liệu của người dùng không bị xóa, không thể ngăn chặn các thợ đào điền dữ liệu rác.
Việc vận hành của Filecoin phần lớn phụ thuộc vào sự đầu tư liên tục của các thợ mỏ vào kinh tế token, chứ không phải dựa trên nhu cầu thực sự về lưu trữ phân tán từ người dùng cuối. Mặc dù dự án vẫn đang được cải tiến, nhưng ở giai đoạn hiện tại, Filecoin phù hợp hơn với định vị "logic thợ mỏ" hơn là "dự án lưu trữ được ứng dụng dẫn dắt."
Arweave: Thanh kiếm hai lưỡi của chủ nghĩa dài hạn
So với việc xây dựng "đám mây dữ liệu" phi tập trung có thể kích thích và chứng minh của Filecoin, Arweave lại tập trung vào việc cung cấp khả năng lưu trữ vĩnh viễn. Arweave không cố gắng xây dựng nền tảng tính toán phân tán, toàn bộ hệ thống của nó xoay quanh giả định cốt lõi rằng "dữ liệu quan trọng nên được lưu trữ một lần và được bảo tồn vĩnh viễn". Chủ nghĩa dài hạn cực đoan này khiến Arweave khác biệt hoàn toàn với Filecoin về cơ chế, mô hình khuyến khích, nhu cầu phần cứng và góc độ kể chuyện.
Arweave lấy Bitcoin làm đối tượng học tập, cam kết tối ưu hóa mạng lưu trữ vĩnh viễn trong thời gian dài. Đội ngũ dự án không quan tâm đến tiếp thị và đối thủ cạnh tranh, mà tập trung vào việc lặp lại kiến trúc mạng. Chủ nghĩa dài hạn này đã giúp Arweave được ưa chuộng trong đợt tăng giá trước, và cũng khiến nó có khả năng vượt qua nhiều chu kỳ bò và gấu. Tuy nhiên, giá trị của lưu trữ vĩnh viễn vẫn cần thời gian để xác minh.
Từ phiên bản 1.5 đến phiên bản mới nhất 2.9, mạng chính Arweave luôn nỗ lực giảm bớt rào cản tham gia của thợ mỏ, khuyến khích thợ mỏ tối đa hóa lưu trữ dữ liệu, không ngừng nâng cao tính ổn định của mạng. Trong bối cảnh thị trường không thuận lợi, Arweave đã chọn con đường bảo thủ, không ôm ấp cộng đồng thợ mỏ, sự phát triển hệ sinh thái đình trệ, nâng cấp mạng chính với chi phí tối thiểu, đồng thời tiếp tục giảm yêu cầu phần cứng dưới điều kiện đảm bảo an toàn mạng.
Tổng quan về nâng cấp phiên bản chính
Phiên bản 1.5 đã lộ ra lỗ hổng mà các thợ mỏ có thể dựa vào việc xếp chồng GPU thay vì lưu trữ thực để tối ưu hóa tỷ lệ tạo khối. Phiên bản 1.7 giới thiệu thuật toán RandomX, hạn chế việc sử dụng sức mạnh tính toán chuyên dụng, yêu cầu CPU đa năng tham gia vào việc khai thác, làm yếu đi sự tập trung sức mạnh tính toán.
Phiên bản 2.0 áp dụng cơ chế SPoA, chuyển đổi chứng minh dữ liệu thành cấu trúc đường dẫn Merkle tree đơn giản, giới thiệu giao dịch định dạng 2 để giảm bớt gánh nặng đồng bộ. Kiến trúc này làm giảm áp lực băng thông mạng, tăng cường đáng kể khả năng hợp tác của các nút. Tuy nhiên, một số thợ đào vẫn có thể tránh trách nhiệm sở hữu dữ liệu thực tế thông qua chiến lược hồ chứa lưu trữ tốc độ cao tập trung.
Phiên bản 2.4 ra mắt cơ chế SPoRA, giới thiệu chỉ mục toàn cầu và truy cập ngẫu nhiên chậm vào băm, yêu cầu thợ mỏ phải thực sự sở hữu các khối dữ liệu để tham gia vào việc tạo khối hiệu quả, từ đó làm giảm hiệu ứng tích lũy sức mạnh tính toán. Các thợ mỏ bắt đầu chú ý đến tốc độ truy cập lưu trữ, thúc đẩy việc ứng dụng các thiết bị đọc ghi tốc độ cao như SSD. Phiên bản 2.6 giới thiệu chuỗi băm để kiểm soát nhịp độ tạo khối, cân bằng lợi ích biên của thiết bị hiệu suất cao, cung cấp không gian tham gia công bằng cho các thợ mỏ nhỏ và vừa.
Các phiên bản tiếp theo sẽ tăng cường khả năng hợp tác mạng và đa dạng lưu trữ: 2.7 tăng cường khai thác hợp tác và cơ chế hồ bơi, nâng cao khả năng cạnh tranh của các thợ mỏ nhỏ; 2.8 giới thiệu cơ chế đóng gói phức hợp, cho phép các thiết bị lớn chậm linh hoạt tham gia; 2.9 giới thiệu quy trình đóng gói mới theo định dạng replica_2_9, tăng cường hiệu suất đáng kể và giảm sự phụ thuộc vào tính toán, hoàn thành vòng khép kín của mô hình khai thác hướng dữ liệu.
Xét một cách tổng thể, lộ trình nâng cấp của Arweave rõ ràng thể hiện chiến lược dài hạn dựa trên lưu trữ: trong khi liên tục chống lại xu hướng tập trung sức mạnh tính toán, vẫn giảm thiểu rào cản tham gia, đảm bảo khả năng vận hành lâu dài của giao thức.
Walrus: Thử nghiệm mới về lưu trữ dữ liệu nóng
Thiết kế của Walrus hoàn toàn khác với Filecoin và Arweave. Filecoin tập trung vào việc xây dựng hệ thống lưu trữ phi tập trung có thể xác minh, nhưng chỉ phù hợp với dữ liệu lạnh; Arweave tập trung vào việc lưu trữ dữ liệu vĩnh viễn, nhưng ứng dụng còn hạn chế; Walrus thì nhằm tối ưu hóa chi phí của giao thức lưu trữ dữ liệu nóng.
RedStuff: Đổi mới và giới hạn của mã sửa lỗi ma thuật
Walrus cho rằng chi phí lưu trữ của Filecoin và Arweave là không hợp lý. Cả hai đều áp dụng kiến trúc sao chép hoàn toàn, mặc dù có khả năng chịu lỗi mạnh mẽ và tính độc lập của nút, nhưng cần có sự dư thừa bản sao để duy trì tính ổn định, làm tăng chi phí lưu trữ. Walrus cố gắng tìm kiếm sự cân bằng giữa hai bên, bằng cách tăng cường tính khả dụng thông qua phương pháp dư thừa có cấu trúc, đồng thời kiểm soát chi phí sao chép.
Công nghệ RedStuff do Walrus tự sáng tạo dựa trên mã hóa Reed-Solomon(RS), là một loại thuật toán mã sửa lỗi truyền thống. Mã sửa lỗi cho phép nhân đôi tập dữ liệu bằng cách thêm các đoạn dư thừa, nhằm tái tạo dữ liệu gốc. Mã RS được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như CD-ROM, truyền thông vệ tinh và mã QR.
Cốt lõi của RedStuff là phân tách dữ liệu thành các lát chính và lát phụ. Lát chính được sử dụng để phục hồi dữ liệu gốc, việc tạo ra và phân phối bị ràng buộc nghiêm ngặt; lát phụ được tạo ra thông qua các phép toán đơn giản, cung cấp khả năng chịu lỗi linh hoạt, nâng cao tính chắc chắn của hệ thống. Cấu trúc này giảm yêu cầu về tính nhất quán của dữ liệu, cho phép các nút khác nhau lưu trữ các phiên bản dữ liệu khác nhau trong thời gian ngắn, nhấn mạnh "tính nhất quán cuối cùng".
RedStuff đã thực hiện lưu trữ hiệu quả trong môi trường có sức mạnh tính toán thấp và băng thông thấp, nhưng về bản chất vẫn thuộc về biến thể của hệ thống mã sửa lỗi. Nó hy sinh một phần tính xác định của việc đọc dữ liệu để đổi lấy kiểm soát chi phí và khả năng mở rộng trong môi trường Phi tập trung. Tuy nhiên, RedStuff không thực sự vượt qua được nút thắt cổ chai tính toán mã sửa lỗi, mà là thông qua chiến lược cấu trúc để tránh các điểm nối cao trong kiến trúc truyền thống. Tính đổi mới của nó nhiều hơn thể hiện ở việc tối ưu hóa kết hợp ở phía kỹ thuật, chứ không phải ở cấp độ thuật toán cơ bản.
Sự hợp tác sinh thái giữa Walrus và Sui
Mục tiêu của Walrus là lưu trữ các tệp nhị phân lớn (Blobs), những dữ liệu này là cốt lõi của nhiều ứng dụng Phi tập trung. Trong lĩnh vực tiền điện tử, điều này chủ yếu đề cập đến NFT, hình ảnh và video trong nội dung mạng xã hội.
Mặc dù Walrus cũng đề cập đến việc lưu trữ dữ liệu tập dữ liệu mô hình AI và khả năng sử dụng của lớp dữ liệu khả dụng (DA), nhưng sự suy giảm của các dự án AI Web3 đã khiến triển vọng ứng dụng liên quan trở nên không rõ ràng. Về lớp DA, liệu Walrus có thể trở thành một sự thay thế hiệu quả hay không vẫn cần chờ đợi các dự án chính như Celestia thu hút sự chú ý của thị trường một lần nữa để có thể xác minh.
Do đó, vị trí cốt lõi của Walrus có thể hiểu là một hệ thống lưu trữ nóng cho các tài sản nội dung như NFT, nhấn mạnh khả năng gọi động, cập nhật thời gian thực và quản lý phiên bản. Điều này cũng giải thích tại sao Walrus cần phụ thuộc vào Sui: nhờ vào khả năng chuỗi hiệu suất cao của Sui, Walrus có thể xây dựng một mạng lưới truy xuất dữ liệu tốc độ cao, giảm đáng kể chi phí hoạt động, tránh đối đầu trực tiếp về chi phí đơn vị với các dịch vụ lưu trữ đám mây truyền thống.
Theo dữ liệu chính thức, chi phí lưu trữ của Walrus khoảng một phần năm so với dịch vụ đám mây truyền thống, mặc dù đắt gấp hàng chục lần so với FIL và Arweave, nhưng mục tiêu của nó là xây dựng một hệ thống lưu trữ nóng phi tập trung có thể sử dụng trong các tình huống kinh doanh thực tế. Walrus tự hoạt động như một mạng PoS, trách nhiệm chính là xác minh tính trung thực của các nút lưu trữ, cung cấp sự bảo đảm an toàn cơ bản cho hệ thống.
Đối với Sui, hiện tại không cần thiết phải có hỗ trợ lưu trữ ngoài chuỗi. Nhưng nếu trong tương lai mong muốn chứa đựng các ứng dụng AI, tài sản hóa nội dung, các Agent có thể kết hợp và các tình huống phức tạp khác, thì lớp lưu trữ sẽ không thể thiếu trong việc cung cấp ngữ cảnh, bối cảnh và khả năng chỉ mục. Chuỗi hiệu suất cao có thể xử lý các mô hình trạng thái phức tạp, nhưng những trạng thái này cần phải được gắn với dữ liệu có thể xác minh, để xây dựng một mạng lưới nội dung đáng tin cậy.
Shelby: Mạng chuyên dụng giải phóng tiềm năng ứng dụng Web3
Trong số các nút thắt kỹ thuật mà các ứng dụng Web3 đang phải đối mặt, "hiệu suất đọc" luôn là một trở ngại khó vượt qua. Dù là phát trực tuyến video, hệ thống RAG, công cụ hợp tác thời gian thực hay động cơ suy diễn AI, tất cả đều phụ thuộc vào khả năng truy cập dữ liệu nóng với độ trễ thấp và thông lượng cao. Mặc dù các giao thức lưu trữ phi tập trung hiện có đã có tiến bộ trong việc đảm bảo tính bền vững của dữ liệu và sự không cần tin cậy, nhưng do hoạt động trên internet công cộng, chúng không thể thoát khỏi những hạn chế về độ trễ cao, băng thông không ổn định và việc điều phối dữ liệu không thể kiểm soát.
Shelby cố gắng giải quyết vấn đề này từ gốc rễ. Đầu tiên, cơ chế Paid Reads đã tái định hình "vấn đề đọc" trong lưu trữ Phi tập trung. Trong các hệ thống truyền thống, việc đọc dữ liệu gần như miễn phí, việc thiếu động lực hiệu quả dẫn đến việc các nút dịch vụ thường lười biếng trong việc phản hồi. Shelby đã giới thiệu mô hình trả phí theo lượng đọc, liên kết trải nghiệm người dùng với thu nhập của các nút dịch vụ: nút nào trả về dữ liệu nhanh hơn, ổn định hơn sẽ nhận được nhiều phần thưởng hơn. Đây không phải là thiết kế kinh tế phụ trợ, mà là logic cốt lõi trong thiết kế hiệu suất của Shelby.
Thứ hai, Shelby đã đưa vào mạng quang chuyên dụng, xây dựng kênh tốc độ cao cho việc đọc dữ liệu nóng Web3 ngay lập tức. Kiến trúc này đã bỏ qua lớp truyền tải công cộng mà hệ thống Web3 thường phụ thuộc vào, trực tiếp triển khai các nút lưu trữ và nút RPC trên một hệ thống truyền tải hiệu suất cao, ít tắc nghẽn và cách ly vật lý. Điều này không chỉ giảm thiểu độ trễ trong giao tiếp giữa các nút mà còn đảm bảo tính dự đoán và ổn định của băng thông truyền tải. Cấu trúc mạng nền tảng của Shelby gần giống với mô hình triển khai đường dây riêng giữa các trung tâm dữ liệu nội bộ AWS, thay vì logic "tải lên một nút thợ mỏ nào đó" của các giao thức Web3 khác.
Kiến trúc đảo ngược ở cấp độ mạng này khiến Shelby trở thành giao thức lưu trữ nóng phi tập trung đầu tiên thực sự có khả năng mang lại trải nghiệm sử dụng cấp độ Web2. Người dùng có thể đọc video 4K, gọi dữ liệu embedding của mô hình ngôn ngữ lớn hoặc truy hồi nhật ký giao dịch trên Shelby với thời gian phản hồi dưới một giây. Đối với các nút dịch vụ, mạng chuyên dụng không chỉ nâng cao hiệu quả dịch vụ mà còn giảm đáng kể chi phí băng thông, khiến cơ chế "trả tiền theo lượng đọc" trở nên khả thi về mặt kinh tế, từ đó khuyến khích hệ thống tiến về hiệu suất cao hơn thay vì khối lượng lưu trữ lớn hơn.
Về mặt tính bền vững dữ liệu và chi phí, Shelby áp dụng Chương trình Mã hóa Hiệu quả được xây dựng bằng Clay Codes, thông qua cấu trúc mã hóa tối ưu MSR và MDS, đạt được mức thừa lưu trữ thấp đến <2x, đồng thời duy trì độ bền 11 số 9 và khả năng sử dụng 99.9%. Điều này không chỉ hiệu quả hơn về mặt công nghệ mà còn cạnh tranh hơn về chi phí, cung cấp cho các nhà phát triển dApp chú trọng tối ưu chi phí và phân bổ tài nguyên một lựa chọn "vừa rẻ vừa nhanh".
Tóm tắt và triển vọng
Sự tiến hóa từ Filecoin, Arweave, Walrus đến Shelby cho thấy, câu chuyện về lưu trữ phi tập trung đã dần từ "tồn tại là hợp lý" của một utopia công nghệ, chuyển sang con đường hiện thực "có thể sử dụng là công bằng". Các dự án ban đầu được thúc đẩy bởi các động lực kinh tế.
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.
17 thích
Phần thưởng
17
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BearMarketSurvivor
· 18giờ trước
Dưới sức ép của thị trường, 100 tỷ USD trở thành vật hy sinh, bao nhiêu airdrop cũng không thể bù đắp lại.
Từ dữ liệu lạnh đến dữ liệu nóng: Con đường tiến hóa của lưu trữ phi tập trung từ FIL đến Shelby
Từ Filecoin đến Shelby: Con đường tiến hóa của lưu trữ phi tập trung
Lưu trữ từng là một trong những lĩnh vực nóng của ngành công nghiệp blockchain, Filecoin với tư cách là dự án dẫn đầu trong đợt tăng giá trước đó, đã từng có giá trị thị trường vượt quá 10 tỷ USD. Arweave với điểm bán hàng là lưu trữ vĩnh viễn, đã đạt giá trị thị trường cao nhất là 3,5 tỷ USD. Khi tính khả dụng của lưu trữ dữ liệu lạnh bị nghi ngờ, tính cần thiết của lưu trữ vĩnh viễn đã bị thách thức, sự phát triển của lưu trữ phi tập trung đã rơi vào bế tắc. Sự xuất hiện của Walrus đã khiến lĩnh vực lưu trữ từng im ắng lại được chú ý, trong khi dự án Shelby được hợp tác giữa Aptos và Jump Crypto, nhằm thúc đẩy việc ứng dụng lưu trữ dữ liệu nóng. Bài viết này sẽ bắt đầu từ quá trình phát triển của bốn dự án Filecoin, Arweave, Walrus và Shelby, phân tích lộ trình tiến hóa của lưu trữ phi tập trung, và thảo luận về triển vọng phát triển trong tương lai.
FIL: Xây dựng Phi tập trung dữ liệu đám mây
Filecoin như một dự án đại diện nổi bật trong giai đoạn đầu, hướng phát triển của nó xoay quanh Phi tập trung, đây cũng là đặc điểm chung của các dự án blockchain ban đầu. Filecoin kết hợp lưu trữ và Phi tập trung, cố gắng giải quyết vấn đề tin cậy của lưu trữ dữ liệu tập trung. Tuy nhiên, một số khía cạnh bị hy sinh để đạt được Phi tập trung sau này trở thành những điểm đau mà các dự án như Arweave hoặc Walrus muốn giải quyết.
IPFS: kiến trúc Phi tập trung, nhưng bị hạn chế bởi nút thắt trong truyền tải
IPFS ra mắt vào năm 2015, nhằm mục đích cách mạng hóa giao thức HTTP truyền thống thông qua định địa chỉ nội dung. Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất của IPFS là tốc độ truy xuất rất chậm, khó đáp ứng nhu cầu ứng dụng thực tế. Giao thức P2P cơ sở của IPFS chủ yếu phù hợp với "dữ liệu lạnh", tức là nội dung tĩnh không thường thay đổi, trong khi không có lợi thế rõ ràng trong việc xử lý dữ liệu nóng.
Mặc dù IPFS không phải là blockchain, nhưng ý tưởng thiết kế đồ thị có hướng không vòng mà nó áp dụng rất phù hợp với nhiều chuỗi công khai và giao thức Web3, khiến nó trở thành khung lý tưởng cho việc xây dựng nền tảng blockchain.
Mô hình kinh tế của FIL
Mô hình kinh tế token của Filecoin chủ yếu bao gồm ba vai trò: người dùng, thợ mỏ lưu trữ và thợ mỏ truy xuất. Người dùng trả phí để lưu trữ dữ liệu, thợ mỏ lưu trữ nhận được phần thưởng token vì đã lưu trữ dữ liệu, thợ mỏ truy xuất cung cấp dữ liệu khi người dùng cần và nhận phần thưởng.
Mô hình này có những lỗ hổng tiềm ẩn. Các thợ đào lưu trữ có thể điền dữ liệu rác để nhận phần thưởng, và vì những dữ liệu này không được truy xuất, nên ngay cả khi bị mất cũng sẽ không kích hoạt cơ chế phạt. Sự đồng thuận chứng minh sao chép của Filecoin chỉ có thể đảm bảo rằng dữ liệu của người dùng không bị xóa, không thể ngăn chặn các thợ đào điền dữ liệu rác.
Việc vận hành của Filecoin phần lớn phụ thuộc vào sự đầu tư liên tục của các thợ mỏ vào kinh tế token, chứ không phải dựa trên nhu cầu thực sự về lưu trữ phân tán từ người dùng cuối. Mặc dù dự án vẫn đang được cải tiến, nhưng ở giai đoạn hiện tại, Filecoin phù hợp hơn với định vị "logic thợ mỏ" hơn là "dự án lưu trữ được ứng dụng dẫn dắt."
Arweave: Thanh kiếm hai lưỡi của chủ nghĩa dài hạn
So với việc xây dựng "đám mây dữ liệu" phi tập trung có thể kích thích và chứng minh của Filecoin, Arweave lại tập trung vào việc cung cấp khả năng lưu trữ vĩnh viễn. Arweave không cố gắng xây dựng nền tảng tính toán phân tán, toàn bộ hệ thống của nó xoay quanh giả định cốt lõi rằng "dữ liệu quan trọng nên được lưu trữ một lần và được bảo tồn vĩnh viễn". Chủ nghĩa dài hạn cực đoan này khiến Arweave khác biệt hoàn toàn với Filecoin về cơ chế, mô hình khuyến khích, nhu cầu phần cứng và góc độ kể chuyện.
Arweave lấy Bitcoin làm đối tượng học tập, cam kết tối ưu hóa mạng lưu trữ vĩnh viễn trong thời gian dài. Đội ngũ dự án không quan tâm đến tiếp thị và đối thủ cạnh tranh, mà tập trung vào việc lặp lại kiến trúc mạng. Chủ nghĩa dài hạn này đã giúp Arweave được ưa chuộng trong đợt tăng giá trước, và cũng khiến nó có khả năng vượt qua nhiều chu kỳ bò và gấu. Tuy nhiên, giá trị của lưu trữ vĩnh viễn vẫn cần thời gian để xác minh.
Từ phiên bản 1.5 đến phiên bản mới nhất 2.9, mạng chính Arweave luôn nỗ lực giảm bớt rào cản tham gia của thợ mỏ, khuyến khích thợ mỏ tối đa hóa lưu trữ dữ liệu, không ngừng nâng cao tính ổn định của mạng. Trong bối cảnh thị trường không thuận lợi, Arweave đã chọn con đường bảo thủ, không ôm ấp cộng đồng thợ mỏ, sự phát triển hệ sinh thái đình trệ, nâng cấp mạng chính với chi phí tối thiểu, đồng thời tiếp tục giảm yêu cầu phần cứng dưới điều kiện đảm bảo an toàn mạng.
Tổng quan về nâng cấp phiên bản chính
Phiên bản 1.5 đã lộ ra lỗ hổng mà các thợ mỏ có thể dựa vào việc xếp chồng GPU thay vì lưu trữ thực để tối ưu hóa tỷ lệ tạo khối. Phiên bản 1.7 giới thiệu thuật toán RandomX, hạn chế việc sử dụng sức mạnh tính toán chuyên dụng, yêu cầu CPU đa năng tham gia vào việc khai thác, làm yếu đi sự tập trung sức mạnh tính toán.
Phiên bản 2.0 áp dụng cơ chế SPoA, chuyển đổi chứng minh dữ liệu thành cấu trúc đường dẫn Merkle tree đơn giản, giới thiệu giao dịch định dạng 2 để giảm bớt gánh nặng đồng bộ. Kiến trúc này làm giảm áp lực băng thông mạng, tăng cường đáng kể khả năng hợp tác của các nút. Tuy nhiên, một số thợ đào vẫn có thể tránh trách nhiệm sở hữu dữ liệu thực tế thông qua chiến lược hồ chứa lưu trữ tốc độ cao tập trung.
Phiên bản 2.4 ra mắt cơ chế SPoRA, giới thiệu chỉ mục toàn cầu và truy cập ngẫu nhiên chậm vào băm, yêu cầu thợ mỏ phải thực sự sở hữu các khối dữ liệu để tham gia vào việc tạo khối hiệu quả, từ đó làm giảm hiệu ứng tích lũy sức mạnh tính toán. Các thợ mỏ bắt đầu chú ý đến tốc độ truy cập lưu trữ, thúc đẩy việc ứng dụng các thiết bị đọc ghi tốc độ cao như SSD. Phiên bản 2.6 giới thiệu chuỗi băm để kiểm soát nhịp độ tạo khối, cân bằng lợi ích biên của thiết bị hiệu suất cao, cung cấp không gian tham gia công bằng cho các thợ mỏ nhỏ và vừa.
Các phiên bản tiếp theo sẽ tăng cường khả năng hợp tác mạng và đa dạng lưu trữ: 2.7 tăng cường khai thác hợp tác và cơ chế hồ bơi, nâng cao khả năng cạnh tranh của các thợ mỏ nhỏ; 2.8 giới thiệu cơ chế đóng gói phức hợp, cho phép các thiết bị lớn chậm linh hoạt tham gia; 2.9 giới thiệu quy trình đóng gói mới theo định dạng replica_2_9, tăng cường hiệu suất đáng kể và giảm sự phụ thuộc vào tính toán, hoàn thành vòng khép kín của mô hình khai thác hướng dữ liệu.
Xét một cách tổng thể, lộ trình nâng cấp của Arweave rõ ràng thể hiện chiến lược dài hạn dựa trên lưu trữ: trong khi liên tục chống lại xu hướng tập trung sức mạnh tính toán, vẫn giảm thiểu rào cản tham gia, đảm bảo khả năng vận hành lâu dài của giao thức.
Walrus: Thử nghiệm mới về lưu trữ dữ liệu nóng
Thiết kế của Walrus hoàn toàn khác với Filecoin và Arweave. Filecoin tập trung vào việc xây dựng hệ thống lưu trữ phi tập trung có thể xác minh, nhưng chỉ phù hợp với dữ liệu lạnh; Arweave tập trung vào việc lưu trữ dữ liệu vĩnh viễn, nhưng ứng dụng còn hạn chế; Walrus thì nhằm tối ưu hóa chi phí của giao thức lưu trữ dữ liệu nóng.
RedStuff: Đổi mới và giới hạn của mã sửa lỗi ma thuật
Walrus cho rằng chi phí lưu trữ của Filecoin và Arweave là không hợp lý. Cả hai đều áp dụng kiến trúc sao chép hoàn toàn, mặc dù có khả năng chịu lỗi mạnh mẽ và tính độc lập của nút, nhưng cần có sự dư thừa bản sao để duy trì tính ổn định, làm tăng chi phí lưu trữ. Walrus cố gắng tìm kiếm sự cân bằng giữa hai bên, bằng cách tăng cường tính khả dụng thông qua phương pháp dư thừa có cấu trúc, đồng thời kiểm soát chi phí sao chép.
Công nghệ RedStuff do Walrus tự sáng tạo dựa trên mã hóa Reed-Solomon(RS), là một loại thuật toán mã sửa lỗi truyền thống. Mã sửa lỗi cho phép nhân đôi tập dữ liệu bằng cách thêm các đoạn dư thừa, nhằm tái tạo dữ liệu gốc. Mã RS được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như CD-ROM, truyền thông vệ tinh và mã QR.
Cốt lõi của RedStuff là phân tách dữ liệu thành các lát chính và lát phụ. Lát chính được sử dụng để phục hồi dữ liệu gốc, việc tạo ra và phân phối bị ràng buộc nghiêm ngặt; lát phụ được tạo ra thông qua các phép toán đơn giản, cung cấp khả năng chịu lỗi linh hoạt, nâng cao tính chắc chắn của hệ thống. Cấu trúc này giảm yêu cầu về tính nhất quán của dữ liệu, cho phép các nút khác nhau lưu trữ các phiên bản dữ liệu khác nhau trong thời gian ngắn, nhấn mạnh "tính nhất quán cuối cùng".
RedStuff đã thực hiện lưu trữ hiệu quả trong môi trường có sức mạnh tính toán thấp và băng thông thấp, nhưng về bản chất vẫn thuộc về biến thể của hệ thống mã sửa lỗi. Nó hy sinh một phần tính xác định của việc đọc dữ liệu để đổi lấy kiểm soát chi phí và khả năng mở rộng trong môi trường Phi tập trung. Tuy nhiên, RedStuff không thực sự vượt qua được nút thắt cổ chai tính toán mã sửa lỗi, mà là thông qua chiến lược cấu trúc để tránh các điểm nối cao trong kiến trúc truyền thống. Tính đổi mới của nó nhiều hơn thể hiện ở việc tối ưu hóa kết hợp ở phía kỹ thuật, chứ không phải ở cấp độ thuật toán cơ bản.
Sự hợp tác sinh thái giữa Walrus và Sui
Mục tiêu của Walrus là lưu trữ các tệp nhị phân lớn (Blobs), những dữ liệu này là cốt lõi của nhiều ứng dụng Phi tập trung. Trong lĩnh vực tiền điện tử, điều này chủ yếu đề cập đến NFT, hình ảnh và video trong nội dung mạng xã hội.
Mặc dù Walrus cũng đề cập đến việc lưu trữ dữ liệu tập dữ liệu mô hình AI và khả năng sử dụng của lớp dữ liệu khả dụng (DA), nhưng sự suy giảm của các dự án AI Web3 đã khiến triển vọng ứng dụng liên quan trở nên không rõ ràng. Về lớp DA, liệu Walrus có thể trở thành một sự thay thế hiệu quả hay không vẫn cần chờ đợi các dự án chính như Celestia thu hút sự chú ý của thị trường một lần nữa để có thể xác minh.
Do đó, vị trí cốt lõi của Walrus có thể hiểu là một hệ thống lưu trữ nóng cho các tài sản nội dung như NFT, nhấn mạnh khả năng gọi động, cập nhật thời gian thực và quản lý phiên bản. Điều này cũng giải thích tại sao Walrus cần phụ thuộc vào Sui: nhờ vào khả năng chuỗi hiệu suất cao của Sui, Walrus có thể xây dựng một mạng lưới truy xuất dữ liệu tốc độ cao, giảm đáng kể chi phí hoạt động, tránh đối đầu trực tiếp về chi phí đơn vị với các dịch vụ lưu trữ đám mây truyền thống.
Theo dữ liệu chính thức, chi phí lưu trữ của Walrus khoảng một phần năm so với dịch vụ đám mây truyền thống, mặc dù đắt gấp hàng chục lần so với FIL và Arweave, nhưng mục tiêu của nó là xây dựng một hệ thống lưu trữ nóng phi tập trung có thể sử dụng trong các tình huống kinh doanh thực tế. Walrus tự hoạt động như một mạng PoS, trách nhiệm chính là xác minh tính trung thực của các nút lưu trữ, cung cấp sự bảo đảm an toàn cơ bản cho hệ thống.
Đối với Sui, hiện tại không cần thiết phải có hỗ trợ lưu trữ ngoài chuỗi. Nhưng nếu trong tương lai mong muốn chứa đựng các ứng dụng AI, tài sản hóa nội dung, các Agent có thể kết hợp và các tình huống phức tạp khác, thì lớp lưu trữ sẽ không thể thiếu trong việc cung cấp ngữ cảnh, bối cảnh và khả năng chỉ mục. Chuỗi hiệu suất cao có thể xử lý các mô hình trạng thái phức tạp, nhưng những trạng thái này cần phải được gắn với dữ liệu có thể xác minh, để xây dựng một mạng lưới nội dung đáng tin cậy.
Shelby: Mạng chuyên dụng giải phóng tiềm năng ứng dụng Web3
Trong số các nút thắt kỹ thuật mà các ứng dụng Web3 đang phải đối mặt, "hiệu suất đọc" luôn là một trở ngại khó vượt qua. Dù là phát trực tuyến video, hệ thống RAG, công cụ hợp tác thời gian thực hay động cơ suy diễn AI, tất cả đều phụ thuộc vào khả năng truy cập dữ liệu nóng với độ trễ thấp và thông lượng cao. Mặc dù các giao thức lưu trữ phi tập trung hiện có đã có tiến bộ trong việc đảm bảo tính bền vững của dữ liệu và sự không cần tin cậy, nhưng do hoạt động trên internet công cộng, chúng không thể thoát khỏi những hạn chế về độ trễ cao, băng thông không ổn định và việc điều phối dữ liệu không thể kiểm soát.
Shelby cố gắng giải quyết vấn đề này từ gốc rễ. Đầu tiên, cơ chế Paid Reads đã tái định hình "vấn đề đọc" trong lưu trữ Phi tập trung. Trong các hệ thống truyền thống, việc đọc dữ liệu gần như miễn phí, việc thiếu động lực hiệu quả dẫn đến việc các nút dịch vụ thường lười biếng trong việc phản hồi. Shelby đã giới thiệu mô hình trả phí theo lượng đọc, liên kết trải nghiệm người dùng với thu nhập của các nút dịch vụ: nút nào trả về dữ liệu nhanh hơn, ổn định hơn sẽ nhận được nhiều phần thưởng hơn. Đây không phải là thiết kế kinh tế phụ trợ, mà là logic cốt lõi trong thiết kế hiệu suất của Shelby.
Thứ hai, Shelby đã đưa vào mạng quang chuyên dụng, xây dựng kênh tốc độ cao cho việc đọc dữ liệu nóng Web3 ngay lập tức. Kiến trúc này đã bỏ qua lớp truyền tải công cộng mà hệ thống Web3 thường phụ thuộc vào, trực tiếp triển khai các nút lưu trữ và nút RPC trên một hệ thống truyền tải hiệu suất cao, ít tắc nghẽn và cách ly vật lý. Điều này không chỉ giảm thiểu độ trễ trong giao tiếp giữa các nút mà còn đảm bảo tính dự đoán và ổn định của băng thông truyền tải. Cấu trúc mạng nền tảng của Shelby gần giống với mô hình triển khai đường dây riêng giữa các trung tâm dữ liệu nội bộ AWS, thay vì logic "tải lên một nút thợ mỏ nào đó" của các giao thức Web3 khác.
Kiến trúc đảo ngược ở cấp độ mạng này khiến Shelby trở thành giao thức lưu trữ nóng phi tập trung đầu tiên thực sự có khả năng mang lại trải nghiệm sử dụng cấp độ Web2. Người dùng có thể đọc video 4K, gọi dữ liệu embedding của mô hình ngôn ngữ lớn hoặc truy hồi nhật ký giao dịch trên Shelby với thời gian phản hồi dưới một giây. Đối với các nút dịch vụ, mạng chuyên dụng không chỉ nâng cao hiệu quả dịch vụ mà còn giảm đáng kể chi phí băng thông, khiến cơ chế "trả tiền theo lượng đọc" trở nên khả thi về mặt kinh tế, từ đó khuyến khích hệ thống tiến về hiệu suất cao hơn thay vì khối lượng lưu trữ lớn hơn.
Về mặt tính bền vững dữ liệu và chi phí, Shelby áp dụng Chương trình Mã hóa Hiệu quả được xây dựng bằng Clay Codes, thông qua cấu trúc mã hóa tối ưu MSR và MDS, đạt được mức thừa lưu trữ thấp đến <2x, đồng thời duy trì độ bền 11 số 9 và khả năng sử dụng 99.9%. Điều này không chỉ hiệu quả hơn về mặt công nghệ mà còn cạnh tranh hơn về chi phí, cung cấp cho các nhà phát triển dApp chú trọng tối ưu chi phí và phân bổ tài nguyên một lựa chọn "vừa rẻ vừa nhanh".
Tóm tắt và triển vọng
Sự tiến hóa từ Filecoin, Arweave, Walrus đến Shelby cho thấy, câu chuyện về lưu trữ phi tập trung đã dần từ "tồn tại là hợp lý" của một utopia công nghệ, chuyển sang con đường hiện thực "có thể sử dụng là công bằng". Các dự án ban đầu được thúc đẩy bởi các động lực kinh tế.