웹 3.0 시대에서 분산형 스토리지의 역할 살펴보기

요약

• 분산형 스토리지는 단일 기업 또는 그룹의 일부가 사용하지 않는 스토리지 공간을 스토리지 네트워크의 단위로 사용함으로써 AWS 및 Google Cloud와 같은 중앙 집중식 조직을 우회하는 방식입니다. 데이터를 절대적으로 제어할 수 있습니다.

• 저렴한 스토리지 비용, 중복 데이터 백업, 토큰 이코노미도 수많은 웹3.0 애플리케이션이 구축되는 인프라인 탈중앙화 스토리지의 특징입니다.

• 2023년 6월 현재 분산형 스토리지의 전체 용량은 22,000페타바이트(PB) 이상이며, 네트워크 사용률은 약 20%에 불과합니다. 이는 향후 성장의 여지가 상당히 크다는 것을 의미합니다.

• 현존하는 스토리지 용량의 80% 이상이 의심할 여지 없이 이 분야의 선두주자인 파일코인에 의해 제공되고 있으며, 파일코인은 개발자를 장려하고 생태계를 촉진하기 위해 파일코인 플러스와 FVM 같은 프로그램도 시작했습니다. 파일코인은 또한 개발자에게 인센티브를 제공하고 생태계를 촉진하기 위해 파일코인 플러스 및 FVM과 같은 프로그램을 시작했습니다.

• 탈중앙화 컴퓨팅 및 스토리지 트랙은 인공지능과 풀체인 게임과 같은 분야의 부상으로 흥미로운 성장 기회를 맞이할 것으로 예상됩니다.

클라우드는 다음과 같습니다. Dropbox와 Google Cloud 같은 클라우드 스토리지 서비스는 동영상과 사진 같은 대용량 파일을 온라인에 저장하고 공유하는 방식을 바꿔놓았습니다. 누구나 새 하드 드라이브를 구입하는 것보다 훨씬 저렴한 비용으로 수 테라바이트의 데이터를 저장하고 필요할 때 모든 장치에서 파일에 액세스할 수 있습니다.

이러한 스토리지 모델은 데이터 자산의 귀속을 불분명하게 만들고, 아마존이나 구글 같은 대형 인터넷 기업이 데이터를 사실상 독점하게 됩니다. 또한 중앙 집중식 서비스의 다운타임은 종종 치명적인 결과를 초래합니다.

저장 공간은 기본적으로 탈중앙화 애플리케이션에 적합합니다. 첫째, 사용자 데이터 프라이버시 및 소유권과 같은 문제를 해결합니다. 탈중앙화 파일 서비스에 저장된 파일은 콘텐츠를 통제하고 검열하려는 정부 기관과 같은 중앙화된 기관의 통제를 받지 않습니다. 또한 민간 기업이 서비스를 검열하거나 법 집행 기관과 파일을 공유하는 등의 사고를 방지할 수 있습니다.

둘째, 인덱스에 저장된 방대한 양의 데이터는 본질적으로 분산 시스템을 구현해야 합니다. 기존의 중앙집중형 클라우드 서비스도 Spanner, TiDB 등과 같은 분산형 솔루션을 사용합니다. 분산형이라고 해서 탈중앙화되는 것이 아니라 탈중앙화되어야만 분산형이라고 할 수 있습니다. 중앙 집중식 스토리지의 아키텍처와 달리 기존 탈중앙화 솔루션은 데이터를 작은 덩어리로 나누어 전 세계 여러 노드에 암호화된 형태로 저장하는데, 이 과정에서 데이터의 복사본이 여러 개 생성되어 데이터 손실에 대한 복원력이 향상됩니다.

셋째, 비효율적인 채굴로 인한 자원 소모 문제를 해결합니다. 비트코인의 작업 증명 메커니즘으로 인한 막대한 전력 소비는 오랫동안 비판을 받아왔지만, 탈중앙화 스토리지는 사용자들이 유휴 스토리지 자원을 채굴하고 수익을 창출할 수 있는 노드가 될 수 있도록 지원합니다. 또한 스토리지 노드의 수가 많다는 것은 비용이 절감된다는 것을 의미하며, 탈중앙화 스토리지 클라우드 서비스가 웹2.0 클라우드 서비스 시장 점유율의 일부를 잠식할 수 있을 것으로 예측할 수 있습니다.

네트워크 대역폭과 하드웨어 서비스가 지속적으로 업그레이드되면서 비즈니스 리서치에 따르면 전 세계 데이터베이스 시장은 2028년까지 1,200억 달러를 넘어설 것으로 예상되는 거대한 시장입니다.

진정한 탈중앙화 애플리케이션을 만들려면 탈중앙화 데이터베이스도 웹3 애플리케이션 아키텍처에 포함되어야 합니다. 이는 스마트 컨트랙트 계층, 파일 저장소, 데이터베이스, 공통 인프라 계층의 네 가지 주요 구성 요소로 나눌 수 있습니다.

스마트 컨트랙트 레이어는 레이어1에 해당하며, 공통 인프라 레이어에는 예측자, RPC, 액세스 제어, 신원 확인, 오프체인 컴퓨팅, 인덱싱 네트워크가 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.

사용자에게는 분명하지 않지만, 파일 스토리지 및 데이터베이스 계층은 모두 웹3 애플리케이션 개발에서 중요한 역할을 합니다. 이들은 다양한 애플리케이션의 필수 요건인 정형 및 비정형 데이터를 저장하는 데 필요한 인프라를 제공합니다. 이 보고서의 특성상 이 두 가지 구성 요소는 아래에서 더 자세히 설명합니다.

파일코인(Filecoin), Arweave 및 크러스트와 같은 DFSN은 주로 사전 정의된 형식을 따르지 않고 자주 업데이트하거나 검색할 필요가 없는 비정형 데이터를 영구적으로 저장하는 데 사용됩니다. 따라서 DFSN은 일반적으로 텍스트 문서, 이미지, 오디오 파일, 동영상과 같은 다양한 정적 유형의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

분산형 스토리지 아키텍처에서 이러한 유형의 데이터의 장점 중 하나는 엣지 스토리지 디바이스 또는 엣지 데이터센터를 사용하여 데이터 스토리지를 엔드포인트에 더 가깝게 이동할 수 있다는 점입니다. 이러한 스토리지 접근 방식은 네트워크 통신 비용, 상호 작용 지연 시간, 대역폭 오버헤드를 줄여줍니다. 또한 적응성과 확장성이 뛰어납니다.

예를 들어, Storj의 경우 1TB의 스토리지 비용이 월 4달러인 반면, 시장을 선도하는 엔터프라이즈 클라우드 스토리지 솔루션인 Amazon S3는 같은 양의 데이터에 대해 월 약 23달러를 청구합니다.

사용자는 기존의 중앙집중식 클라우드 스토리지 솔루션보다 비용 효율적인 스토리지 옵션의 이점을 누릴 수 있습니다. 또한 DFSN의 탈중앙화 특성은 데이터가 하나의 중앙집중식 서버에 저장되는 것이 아니라 여러 노드 또는 마이너에 분산되므로 데이터 보안, 개인정보 보호, 제어가 더욱 강화됩니다. 서버.

비정형 파일을 DFSN에 저장하는 것은 특히 효율적인 데이터 검색과 업데이트 측면에서 한계가 분명합니다. 자주 업데이트해야 하는 데이터의 경우 이러한 아키텍처는 최적이 아닙니다.

이 경우, 인터넷의 웹 2.0 시대에 광범위하게 최적화되고 테스트된 MySQL 및 Redis와 같은 기존 데이터베이스가 개발자에게 더 나은 옵션입니다.

특히 블록체인 게임이나 소셜 네트워크와 같은 애플리케이션에서는 구조화된 데이터를 저장하는 것이 피할 수 없는 요구 사항입니다. 기존 데이터베이스는 대량의 동적 데이터를 효율적으로 관리하고 데이터에 대한 액세스를 제어할 수 있는 방법을 제공합니다. 또한 정형 데이터에 의존하는 애플리케이션에 필수적인 인덱싱, 쿼리, 데이터 조작과 같은 기능을 제공합니다.

따라서 DFSN을 기반으로 하든 자체 개발한 기본 스토리지를 기반으로 하든 상관없습니다. 고성능, 고가용성의 분산형 데이터베이스는 스토리지 공간에서 매우 중요한 분야입니다.

현재 웹3 프로젝트 중 탈중앙화 파일 저장소 프로젝트(DFSN)는 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 범주에는 Filecoin과 Crust와 같은 IPFS 구현을 기반으로 하는 프로젝트가 포함됩니다. 두 번째 범주에는 자체적인 기본 프로토콜이나 스토리지 시스템을 갖춘 AR, Sia, Storj와 같은 프로젝트가 포함됩니다. 구현 방식은 다르지만, 이들 모두는 효율적인 데이터 저장과 검색을 가능하게 하면서도 진정한 탈중앙화 스토리지를 보장해야 한다는 동일한 과제에 직면해 있습니다.

블록체인은 본질적으로 대량의 데이터를 온체인에 저장하는 데 적합하지 않기 때문에, 관련 비용과 블록 공간에 미치는 영향 때문에 이러한 접근 방식은 비현실적입니다. 따라서 이상적인 탈중앙화 스토리지 네트워크는 데이터를 저장, 검색, 유지하면서 네트워크의 모든 참여자가 작업에 대한 인센티브를 받고 탈중앙화 시스템의 신뢰 메커니즘을 준수하도록 보장할 수 있어야 합니다.

우리는 다음과 같은 방법으로 몇 가지 주류 프로젝트의 기술적 특징과 장단점을 평가할 것입니다:

• 데이터 저장 형식: 스토리지 프로토콜 계층은 데이터를 암호화해야 하는지, 데이터를 전체 또는 단일 파일로 저장해야 하는지 등 데이터를 저장하는 방법을 결정해야 합니다. 그리고 데이터를 전체로 저장할지 아니면 해시된 작은 청크로 저장할지 결정해야 합니다.

  
  

• 데이터 복제 백업: 데이터를 저장할 위치, 예를 들어 데이터를 몇 개의 노드에 보관할지, 모든 노드에 복제할지, 아니면 각 노드가 서로 다른 데이터 프라이버시를 더욱 보호하기 위해 각 노드가 다른 세그먼트를 수신해야 하는지 등을 결정해야 합니다. 데이터 저장 형식과 전파 방식에 따라 네트워크에서 데이터 가용성, 즉 시간이 지남에 따라 기기 장애가 발생할 경우의 지속성이 결정됩니다.

  
  

• 장기적인 데이터 가용성: 네트워크는 데이터가 필요한 시기와 장소에서 사용할 수 있도록 보장해야 합니다. 이는 스토리지 노드가 시간이 지나면서 오래된 데이터를 삭제하지 않도록 인센티브를 설계하는 것을 의미합니다.

  
  

• 저장된 데이터 증명: 네트워크는 데이터가 저장된 위치를 알아야 할 뿐만 아니라, 스토리지 노드는 인센티브 분배를 결정하기 위해 자신이 저장하고자 하는 데이터를 실제로 저장하고 있다는 것을 증명할 수 있어야 합니다.

  
  

• 스토리지 가격 발견: 노드는 지속적인 파일 저장에 대한 비용을 지불할 것으로 예상됩니다.

방금 말씀드린 것처럼, Filecoin과 Crust는 피어 간에 파일을 전송하고 이를 노드에 저장합니다.

파일코인은 데이터 스토리지 확장성을 위해 이레이저 코딩(EC)을 사용한다는 차이점이 있습니다. 이레이저 코딩(EC)은 데이터를 세그먼트로 나누고, 중복되는 데이터 블록을 확장 및 인코딩하여 디스크, 스토리지 노드 또는 기타 지리적 위치와 같은 다른 위치에 저장하는 데이터 보호 방법입니다.

EC는 숫자 집합을 설명하는 수학적 함수를 생성하고, 그 정확성을 검사하며, 숫자 중 하나가 손실된 경우 복원할 수 있습니다.

출처: usenix

기본 방정식은 n=k+m이며, 여기서 총 블록 수는 원본에 체크섬을 더한 값과 같습니다.

원본 데이터 블록 k개에서 체크섬 블록 m개를 계산합니다. 이러한 각 k+m 블록을 k+m 하드디스크에 저장하면 m개의 하드디스크 장애를 견딜 수 있습니다. 하드 디스크에 장애가 발생하면 살아남은 k개의 데이터 블록을 임의로 선택하여 모든 원시 데이터 블록을 계산할 수 있습니다. 마찬가지로, k+m 데이터 블록이 여러 스토리지 노드에 분산되어 있는 경우, m 노드 장애를 견딜 수 있습니다.

새로운 데이터를 파일코인 네트워크에 저장하려면 사용자는 파일코인 스토리지 마켓플레이스를 통해 스토리지 공급자와 연결하고 스토리지 주문 전에 스토리지 조건을 협상해야 합니다. 동시에 사용자는 사용할 삭제 코드 유형과 그 안의 복제 계수를 결정해야 합니다. 삭제 보정 코드를 사용하면 데이터가 일정한 크기의 조각으로 나뉘고, 각 조각은 중복 데이터로 확장 및 인코딩되므로 원본 파일을 재구성하는 데 조각의 하위 집합만 필요합니다. 복제 계수는 스토리지 마이너의 더 많은 스토리지 섹터에 데이터를 복제해야 하는 빈도를 나타냅니다. 스토리지 마이너와 사용자가 조건에 동의하면 데이터는 스토리지 마이너로 전송되어 스토리지 마이너의 스토리지 섹터에 저장됩니다.

크러스트는 데이터를 고정된 수의 노드에 복제하는 방식으로 데이터를 저장합니다: 스토리지 주문이 제출되면 데이터는 암호화되어 최소 20개의 크러스트 IPFS 노드로 전송됩니다(노드 수는 조정 가능). 각 노드에서 데이터는 여러 개의 작은 조각으로 나뉘며, 이 조각들은 머클 트리로 해시됩니다. 각 노드는 전체 파일을 구성하는 모든 조각을 보유합니다.

Arweave도 전체 파일의 복제를 사용하지만, Arweave는 다소 다른 접근 방식을 취합니다. 트랜잭션이 Arweave 네트워크에 제출된 후, 첫 번째 개별 노드가 데이터를 블록위브에 블록으로 저장합니다(Arweave의 블록체인 표현). 이후에는 와일드파이어라는 매우 공격적인 알고리즘을 통해 데이터가 네트워크 전체에 빠르게 복제됩니다. 어떤 노드가 다음 블록을 채굴하려면 이전 블록에 대한 액세스 권한이 있음을 증명해야 하기 때문입니다.

Sia와 Storj도 EC를 사용하여 파일을 저장합니다. 사실, 20개의 노드에 20개의 완전한 데이터세트를 저장하는 크러스트의 구현은 매우 중복적이지만, 데이터의 내구성이 매우 뛰어납니다. 하지만 대역폭의 관점에서 보면 이는 매우 비효율적입니다. 수정 코딩은 대역폭에 큰 영향을 주지 않으면서 데이터의 내구성을 개선하여 중복성을 달성하는 보다 효율적인 방법을 제공하며, Sia와 Storj는 특정 내구성 요건을 충족하기 위해 특정 수의 노드에 EC 슬라이스를 직접 전파합니다.

데이터 스토리지 형식을 먼저 언급하는 이유는 다음과 같습니다. 기술 경로의 선택이 증명, 인센티브 레이어에서 개별 프로토콜 간의 차이를 직접적으로 결정하기 때문입니다. <즉, 특정 노드에 저장할 데이터가 실제로 특정 노드에 저장되어 있는지 확인하는 방법입니다. 검증이 완료된 후에야 네트워크는 다른 메커니즘을 사용하여 데이터가 시간이 지나도 계속 저장되도록 보장할 수 있습니다(즉, 저장 노드가 초기 저장 작업 후 데이터를 삭제하지 않도록).

이러한 메커니즘에는 데이터가 특정 기간 동안 저장되었음을 증명하는 알고리즘, 저장 요청 기간을 성공적으로 완료한 경우 금전적 인센티브, 불완전한 요청의 억제 등이 포함됩니다. 이 섹션에서는 각각에 대한 저장 및 인센티브 프로토콜에 대해 설명합니다.

파일코인에서 스토리지 마이너는 스토리지 요청을 받기 전에 네트워크에 스토리지를 제공하겠다는 약속으로 네트워크에 담보를 예치해야 합니다.". strong>이 완료되면 채굴자는 스토리지 마켓플레이스에서 스토리지를 제공하고 서비스 가격을 책정할 수 있습니다. 한편, 파일코인은 채굴자의 스토리지 검증을 위해 PoRep과 PoSt를 혁신적으로 제안했습니다.

출처: 파일코인

복제된 사본 증명(PoRep): 채굴자는 데이터의 고유한 사본을 저장하고 있다는 것을 증명해야 합니다. 고유 인코딩은 동일한 데이터 사본의 저장된 두 트랜잭션이 동일한 디스크 공간을 재사용할 수 없도록 보장합니다.

PoSt: 스토리지 마이너는 스토리지 트랜잭션의 수명 기간 동안 24시간마다 해당 데이터를 저장할 전용 스토리지 공간을 지속적으로 할당하고 있음을 증명해야 합니다.

스토리지 공급자는 증명을 제출하는 대가로 FIL을 받고, 약속을 지키지 못하면 담보 토큰이 몰수됩니다(슬래시).

그러나 시간이 지남에 따라 스토리지 마이너는 주기적으로 알고리즘을 실행하여 저장된 데이터의 소유권을 지속적으로 증명해야 합니다. 그러나 이와 같은 일관된 확인에는 많은 대역폭이 필요합니다.

파일코인은 시간이 지남에 따라 데이터가 저장되었음을 증명하고 대역폭 사용량을 줄이기 위해 채굴자가 이전 증명의 출력을 현재 증명의 입력으로 사용하여 복제된 증명을 순차적으로 생성한다는 점에서 참신합니다. 이는 데이터가 저장될 기간을 나타내는 여러 번의 반복을 통해 수행됩니다.

파일코인처럼 파일코인과 마찬가지로, 크러스트와 IPFS의 관계는 인센티브 레이어와 스토리지 레이어의 관계입니다. 크러스트 네트워크에서 노드는 네트워크에서 스토리지 주문을 수락하기 전에 담보를 예치해야 합니다. 노드가 네트워크에 제공하는 저장 공간의 양에 따라 담보의 최대 금액이 결정되고, 노드가 네트워크에서 블록 생성에 참여할 수 있습니다. 이 알고리즘은 지분 증명(GPoS)으로 알려져 있으며, 네트워크에 이해관계가 있는 노드만 저장 공간을 제공할 수 있도록 보장합니다.

출처: 크러스트 위키

파일코인과 달리 크러스트의 스토리지 가격 검색 메커니즘은 노드와 사용자가 자동으로 탈중앙화된 스토리지 마켓플레이스에 연결되는 DSM에 의존합니다. 스토리지 마켓플레이스(DSM)에 자동으로 연결하여 사용자의 데이터를 저장할 노드를 자동으로 선택합니다. 스토리지 가격은 사용자 요구사항(예: 저장 기간, 저장 공간, 복제 계수)과 네트워크 요인(예: 혼잡도)에 따라 결정됩니다.

사용자가 스토리지 주문을 제출하면 데이터가 네트워크의 여러 노드로 전송되며, 노드에서는 머신의 신뢰 실행 환경(TEE: Trusted Execution Environment)을 사용하여 데이터를 분할하고 해시를 생성합니다. TEE는 하드웨어 소유자도 액세스할 수 없는 폐쇄형 하드웨어 구성 요소이므로 노드 소유자는 파일을 직접 재구축할 수 없습니다.

파일이 노드에 저장된 후, 파일의 해시가 포함된 작업 보고서가 노드에 남은 저장소와 함께 크러스트 블록체인에 게시됩니다. 여기서부터 네트워크는 데이터가 시간이 지남에 따라 저장되도록 하기 위해 주기적으로 무작위 데이터 검사를 요청합니다. TEE에서는 관련 파일 조각과 함께 무작위 머클 트리 해시를 검색하고, 이를 해독한 후 다시 해싱합니다. 그런 다음 새 해시를 예상 해시와 비교합니다. 이러한 저장된 증명의 구현을 의미 있는 작업 증명(MPoW: 의미 있는 작업 증명)이라고 합니다.

지분 증명은 스토리지 리소스 측면에서 양을 정의하는 PoS 합의 알고리즘입니다. 첫 번째 레이어 MPoW 메커니즘에서 제공하는 워크로드 보고서를 통해 크러스트 체인 내 모든 노드의 스토리지 워크로드를 얻을 수 있으며, 두 번째 레이어 GPoS 알고리즘은 노드 워크로드를 기반으로 각 노드의 스테이킹 할당량을 계산하는 것입니다. GPoS 알고리즘의 두 번째 계층은 노드의 워크로드에 따라 각 노드의 스테이킹 할당량을 계산하는 것입니다. <즉, 블록 보상은 노드당 담보량에 비례하는 반면, 노드당 담보량은 노드가 제공하는 스토리지 양에 따라 제한됩니다.

앞의 두 가지 가격 책정 모델과 달리 아위브는 매우 다른 가격 책정 모델을 사용합니다. Arweave는 저장된 모든 데이터는 영구적이며, 스토리지 가격은 200년 동안 네트워크에 데이터를 저장하는 비용에 따라 달라진다는 점에서 매우 다른 가격 모델을 사용합니다.

아르위브 데이터 네트워크의 기반은 복스위브의 블록 생성 모델을 기반으로 합니다. 비트코인과 같은 일반적인 블록체인은 단일 체인 구조로, 각 블록이 체인의 이전 블록에 연결됩니다. 블록위브의 메시 구조에서는 각 블록이 이전 블록과 더불어 블록체인의 이전 기록에서 무작위로 추출한 리콜 블록에 연결됩니다. 리콜 블록은 블록 기록에서 이전 블록의 해시값과 이전 블록의 높이에 의해 결정적이지만 예측할 수 없는 방식으로 결정됩니다. 마이너가 새로운 블록을 채굴하거나 검증하려면 리콜 블록의 정보에 접근할 수 있어야 합니다.

Arweave의 PoA는 채굴자가 블록에서 벗어날 확률 = 블록을 무작위로 리콜할 확률 * 해시를 가장 먼저 찾을 확률로 계산하는 RandomX 해싱 알고리즘을 사용합니다. 채굴자는 작업 증명 메커니즘을 통해 새로운 블록을 생성하기 위해 올바른 해시를 찾아야 하지만, 난수(Nounce)는 이전 블록과 임의의 리콜 블록 정보에 따라 달라집니다. 리콜 블록의 무작위성은 채굴자가 더 많은 블록을 저장하도록 유도하여 상대적으로 높은 계산 성공률과 블록 보상을 제공하며, 작업 증명은 또한 채굴자가 블록이 공개될 확률을 높이고 더 큰 보상을 얻기 위해 다른 사람이 저장하지 않은 블록인 "희소 블록"을 저장하도록 인센티브를 부여합니다.

출처: Arweave Yellow Paper

일회성 수수료는 이후 데이터 열람이 무료 서비스이고, 지속 가능성이란 사용자가 언제든지 데이터에 액세스할 수 있다는 것을 의미한다면, 장기적으로 수입이 없는 데이터 열람 서비스를 기꺼이 제공하도록 마이너에게 어떻게 인센티브를 줄 수 있을까요? 데이터 읽기 서비스를 제공할까요?

< strong>출처: Arweave Yellow Paper

비트토렌트의 게임 이론적 전략인 "낙관적 맞짱뜨기 알고리즘" 설계에서 노드는 낙관적이며 다른 노드와 협력하고 비협조적인 행동은 처벌을 받습니다. 이를 바탕으로 Arweave는 암묵적 인센티브가 있는 노드 채점 시스템인 Wildfire를 설계했습니다.

Arweave 네트워크의 개별 노드는 수신하는 데이터의 양과 응답 속도에 따라 이웃 노드에 점수를 매기고, 노드는 순위가 높은 피어에게 요청을 우선적으로 전송하게 됩니다. 노드의 순위가 높을수록 신용도가 높고, 블록에서 벗어날 확률이 높아지며, 희소성 있는 블록을 획득할 가능성도 높아집니다.

와일드파이어는 사실 게임이며, 확장성이 높은 게임입니다. 노드의 '순위'에 대한 합의나 순위 생성 및 결정에 대한 보고 의무는 없으며, 대신 노드의 '선과 악'은 새로운 행동의 출현에 대한 보상과 불이익을 결정하는 적응형 메커니즘에 의해 조정됩니다.

파일코인 및 크러스트와 마찬가지로 스토리지 노드는 자체적인 규칙을 가지고 있어야 합니다. 파일코인 및 크러스트와 마찬가지로 스토리지 노드는 스토리지 서비스를 제공하기 위해 담보를 예치해야 합니다. 시아에서 노드는 얼마나 많은 담보를 게시할지 결정해야 합니다. 담보는 사용자의 스토리지 가격에 직접적인 영향을 미치지만, 동시에 낮은 담보를 게시하면 노드가 네트워크에서 사라져도 잃을 것이 없다는 것을 의미합니다. 이러한 힘은 노드들이 담보물의 균형을 맞추도록 유도합니다.

사용자는 파일코인처럼 작동하는 자동화된 스토리지 마켓플레이스를 통해 스토리지 노드에 연결합니다. 노드는 스토리지 가격을 설정하고, 사용자는 목표 가격과 예상 스토리지 기간을 기준으로 예상 가격을 설정합니다. 그러면 사용자와 노드가 자동으로 서로 연결됩니다.

출처: 암호화폐 거래소

이러한 프로젝트 중 시아의 합의 프로토콜은 가장 간단한 접근 방식인 스토리지 컨트랙트 업링크를 사용합니다. 사용자와 노드가 스토리지 콘트랙트에 동의하면, 자금은 콘트랙트에 잠기고 데이터는 삭제 코딩을 사용하여 조각으로 나뉘며, 각 조각은 다른 암호화 키를 사용하여 개별적으로 해싱된 다음 각 조각은 여러 노드에 복제됩니다. 시아 블록체인에 기록된 저장 계약에는 계약 조건과 데이터의 머클 트리 해시가 기록됩니다.

데이터가 예상 저장 시간 동안 저장되도록 보장하기 위해 저장 증명은 주기적으로 네트워크에 제출됩니다. 이러한 저장 증명은 원본 저장 파일의 무작위로 선택된 부분과 블록체인에 기록된 파일의 머클 트리에서 해시 목록을 기반으로 생성됩니다. 노드는 일정 기간 동안 제출된 각 저장 증명에 대해 보상을 받으며, 계약이 완료되면 최종적으로 보상을 받게 됩니다.

Sia에서 스토리지 계약은 최대 90일까지 지속될 수 있습니다. 90일을 초과하여 파일을 저장하려면 사용자는 시아 클라이언트 소프트웨어를 사용하여 네트워크에 수동으로 연결하여 계약을 90일 더 연장해야 하며, 스카이넷은 파일코인 웹3.스토리지 또는 NFT.스토리지 플랫폼과 유사하게 시아 위에 있는 또 다른 계층으로, 스카이넷의 자체 클라이언트 소프트웨어 인스턴스가 사용자를 위해 계약 갱신을 수행하여 이 프로세스를 자동화합니다. 사용자를 위해 프로세스를 자동화합니다. 이는 해결 방법이지만 Sia 프로토콜 수준의 솔루션은 아닙니다.

Storj 탈중앙화 스토리지 네트워크에는 영역이 없습니다. 중앙화된 스토리지 네트워크에는 블록체인이나 블록체인과 유사한 구조가 없습니다. 블록체인이 없다는 것은 네트워크 상태에 대한 네트워크 전반의 합의가 없다는 뜻이기도 합니다. 대신 데이터 저장 위치 추적은 위성 노드에서 처리하고 데이터 저장은 스토리지 노드에서 처리합니다. 위성 노드는 데이터를 저장하는 데 사용할 스토리지 노드를 결정할 수 있고, 스토리지 노드는 어떤 위성 노드에서 저장 요청을 받아들일지 결정할 수 있습니다.

새틀라이트는 스토리지 노드 전반에서 데이터 위치 추적을 처리하는 것 외에도 스토리지 노드의 스토리지 및 대역폭 사용량에 대한 청구와 지불도 담당합니다. 이 방식에서는 스토리지 노드가 자체 가격을 설정하고 사용자가 해당 가격을 지불할 의사가 있는 한 새틀라이트가 서로를 연결합니다.

출처: Storj 깃허브

사용자가 Storj에 데이터를 저장하려면 특정 스토리지 요구 사항을 연결하고 공유할 새틀라이트 노드를 선택해야 합니다. 그러면 새틀라이트 노드는 스토리지 요구사항을 충족하는 스토리지 노드를 선택하고 해당 스토리지 노드를 사용자와 연결합니다. 그런 다음 사용자는 위성 노드에 비용을 지불하면서 파일을 스토리지 노드로 직접 전송합니다. 그러면 위성은 저장된 파일과 사용된 대역폭에 대해 스토리지 노드에 매월 비용을 지불합니다.

이런 종류의 기술 솔루션은 실제로 위성 노드의 개발이 프로젝트에 의해 완전히 정의되는 매우 중앙화된 방식이며, 이는 또한 프로젝트가 가격 결정권을 쥐고 있다는 것을 의미합니다. 중앙 집중식 아키텍처는 Storj의 성능과 효율성을 높여주지만, 서두에서 언급했듯이 분산형 스토리지가 반드시 탈중앙화와 동일한 것은 아니며, 이더리움에서 출시되는 Storj의 ERC-20 토큰인 Storj는 스마트 컨트랙트 기능을 사용하지 않고 기본적으로 다양한 결제 수단만 제공할 뿐입니다.

이것은 Amazon의 S3 서비스를 직접 벤치마킹하는 엔터프라이즈 스토리지 서비스에 초점을 맞춘 Storj의 비즈니스 모델과 기업에게 Amazon 스토리지에 필적하거나 그 이상의 성능 지표를 제공하고자 하는 Microsoft Azure와의 파트너십과 관련이 있습니다. 이 서비스는 Amazon의 S3 서비스에 대한 직접적인 경쟁자입니다. 알려지지 않은 성능 데이터의 경우, 이들의 스토리지 비용이 실제로 아마존보다 훨씬 더 비용 효율적이라는 점은 탈중앙화 스토리지의 비즈니스 모델이 어느 정도 성공할 수 있다는 것을 보여줄 수 있습니다.

기술 경로의 선택도 토큰 모델의 설계에 어느 정도 영향을 미칩니다. 네 가지 주요 탈중앙화 스토리지 네트워크는 각각 고유한 경제 모델을 가지고 있습니다.

파일코인, 크러스트 및 Sia는 모두 접근을 위한 지분(SFA) 토큰 모델을 사용합니다. 이 모델에서 스토리지 공급자는 스토리지 트랜잭션을 수락하기 위해 네트워크의 기본 자산을 잠가야 합니다. 잠긴 자산의 양은 스토리지 공급자가 저장할 수 있는 데이터의 양에 비례합니다. 따라서 스토리지 공급자가 더 많은 데이터를 저장할수록 담보를 늘려야 하는 상황이 발생하고, 네트워크의 기본 자산에 대한 수요가 증가하게 됩니다. 이론적으로는 네트워크에 저장되는 데이터의 양이 증가함에 따라 자산의 가격도 상승해야 합니다.

반면, Arweave는 거래당 일회성 저장 수수료의 상당 부분이 기부 풀에 추가되는 독특한 기부 토큰 모델을 활용합니다. 시간이 지남에 따라 기부 풀의 토큰은 저장된 구매력의 형태로 이자를 축적합니다. 시간이 지남에 따라 기부금은 네트워크에서 데이터의 지속성을 보장하기 위해 채굴자에게 할당됩니다. 이 기부 모델은 장기적으로 토큰을 효과적으로 고정합니다. Arweave의 스토리지 수요가 증가함에 따라 더 많은 토큰이 유통에서 제거됩니다.

Storj의 토큰 모델은 다른 세 네트워크에 비해 가장 단순합니다. 다른 모든 네트워크와 마찬가지로 최종 사용자와 스토리지 제공자 모두 네트워크에서 스토리지 서비스에 대한 결제 수단으로 토큰 $STORJ를 사용합니다. 따라서 $STORJ의 가격은 $STORJ 서비스에 대한 수요의 직접적인 함수입니다.

어떤 스토리지 네트워크가 다른 네트워크보다 객관적으로 더 낫다고 말하기는 어렵습니다. 하나. 탈중앙화 스토리지 네트워크를 설계할 때 가장 좋은 단일 솔루션은 없습니다. 네트워크의 목적과 해결하고자 하는 문제에 따라 기술 설계, 토큰 경제성, 커뮤니티 구축 등의 측면에서 절충점을 찾아야 합니다.

파일코인은 주로 기업 및 애플리케이션을 대상으로 하며 개발, 콜드 스토리지 솔루션을 제공합니다. 경쟁력 있는 가격과 접근성으로 대량의 아카이브 데이터를 위한 비용 효율적인 스토리지를 찾는 웹2.0 기업에게 매력적인 대안이 될 수 있습니다.

크러스트는 과도한 중복성과 빠른 검색을 보장하기 때문에 트래픽이 많은 dApp과 인기 있는 NFT 데이터를 효율적으로 검색하는 데 적합합니다. 그러나 지속적인 중복성이 부족하기 때문에 영구적인 저장소를 제공하는 능력에는 심각한 영향을 미칩니다.

아위브는 블록체인 상태 데이터와 NFT와 같은 웹 3.0 데이터를 저장하는 데 특히 인기 있는 영구 저장소 개념으로 다른 탈중앙화 스토리지 네트워크와 차별화됩니다. 다른 네트워크는 주로 핫 스토리지나 콜드 스토리지에 최적화되어 있습니다.

Sia는 주로 검색 시간이 빠른 완전히 탈중앙화된 프라이빗 스토리지 솔루션을 찾는 개발자를 대상으로 핫 스토리지 시장을 공략했습니다. 현재 기본 AWS S3 호환성은 제공하지 않지만, Filebase와 같은 액세스 티어는 이를 제공합니다.

Storj는 더 포괄적인 것처럼 보이지만 일부 탈중앙화를 희생하며, AWS 사용자의 진입 장벽을 크게 낮춰 엔터프라이즈 핫 스토리지 최적화를 위한 주요 타겟층을 충족합니다. AmazonS3와 호환되는 클라우드 스토리지를 제공합니다.

생태계 구축 측면에서는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째, 네트워크와 생태계의 기능을 향상시키기 위해 스토리지 네트워크에 전적으로 구축된 상위 계층 디앱과 둘째, 오픈씨, AAVE 등과 같이 이미 존재하는 탈중앙화 앱 및 프로토콜이 더욱 탈중앙화하기 위해 특정 스토리지 네트워크와 통합을 선택하는 경우입니다.

이 섹션에서는 생태계 측면에서 시아와 스토어제이(Storj)가 눈에 띄지 않기 때문에 파일코인, 아위브, 크러스트에 초점을 맞춥니다.

출처: 파일코인

파일코인 생태계에는 이미 위의 첫 번째 범주에 속하는 115개의 프로젝트가 있으며, 모두 파일코인의 기본 아키텍처에 기반하고 있습니다. 대부분의 프로젝트는 범용 스토리지, 대체 불가능한 토큰, 소비자 스토리지에 초점을 맞추고 있으며, 파일코인 생태계의 또 다른 중요한 이정표는 이더 가상 머신(EVM)과 유사하게 스마트 컨트랙트에서 코드를 배포하고 실행하는 데 필요한 환경을 제공하는 파일코인 가상 머신(FVM)입니다.

출처: 파일코인

FVM을 통해 파일코인 네트워크는 기존 스토리지 네트워크 상에서 스마트 컨트랙트를 실행할 수 있는 기능을 확보하게 됩니다. FVM의 개발자는 사용자가 저장한 데이터를 프로그래밍하는 대신, 스마트 콘트랙트를 통해 해당 데이터가 네트워크에 저장된 후 자동 또는 조건부로 작동하는 방식을 정의합니다(탈신뢰 방식으로). 생각할 수 있는 시나리오는 다음과 같습니다:

• 파일코인에 저장된 데이터에 기반한 분산 연산(데이터가 저장된 곳에서 연산이 수행됩니다).

  
  

• 크라우드 펀딩 데이터 세트 보존 프로그램 - 누구나 범죄나 온난화 데이터와 같이 사회적으로 중요한 데이터 보존에 자금을 지원할 수 있습니다.

• 스마트 스토리지 마켓플레이스 - 시간대별, 복제 계층별, 특정 지역 내 접근성에 따라 스토리지 요금을 동적으로 조정)

  
  

• 수백 년의 스토리지 및 영구 호스팅 - 여러 세대에 걸쳐 사용할 수 있도록 데이터를 저장하는 등

  
  

• 데이터 DAO 또는 토큰화된 데이터 세트 - 예: 데이터의 가치를 토큰으로 모델링하고 그 위에서 수행되는 계산을 오케스트레이션하고 트랜잭션하기 위해 DAO를 구성

  
  

• 로컬 저장 NFT - NFT를 추적하는 등록 레코드와 NFT 콘텐츠를 함께 배치

  
  

• 시간 잠금 데이터 검색 - 회사에서 공개한 후에만 레코드 잠금 해제 등 관련 데이터 세트

  
  

• 담보 (예: 특정 사용자의 FIL+ 거래 제안 수락 또는 정해진 기간 내 용량 추가와 같이 스토리지 제공업체에 특정 목적의 대출 제공)

< strong>출처: Filecoin

동시에, FVM VM은 핵심적으로 웹어셈블리(WASM)를 기반으로 합니다. 이러한 선택 덕분에 개발자는 WASM으로 컴파일되는 모든 프로그래밍 언어로 네이티브 상위 계층 애플리케이션을 작성할 수 있습니다. 이 기능을 통해 웹3 개발자는 기존 지식을 활용하고 특정 언어와 관련된 학습 곡선을 우회할 수 있으므로 쉽게 시작할 수 있습니다.

개발자는 소스 코드를 거의 변경하지 않고도 기존 이더넷 스마트 컨트랙트를 포팅할 수 있습니다. 이더리움 네트워크에서 감사와 실전 테스트를 거친 스마트 컨트랙트를 재사용할 수 있기 때문에 개발자는 개발 비용과 시간을 절약할 수 있고, 사용자는 최소한의 위험으로 유틸리티를 이용할 수 있습니다.

파일코인도 언급할 가치가 있습니다. 또한, 사용자가 할인된 가격으로 대용량의 가치 있는 데이터 세트를 저장할 수 있도록 보조금을 지급하는 프로그램도 있습니다. 네트워크에 데이터를 업로드하려는 고객은 공증인이라는 엄선된 커뮤니티 구성원 그룹에 신청할 수 있으며, 공증인은 이를 검토하여 데이터캡(데이터 할당량)이라는 리소스를 고객에게 할당합니다. 그런 다음 고객은 데이터캡을 사용해 스토리지 제공업체와의 거래에 보조금을 지급할 수 있습니다.

파일코인 플러스 프로그램은 여러 가지 이점을 제공하여 파일코인 네트워크를 더욱 활성화하고 가치 있는 데이터의 저장은 블록에 대한 수요를 지속적으로 창출하며, 고객은 경쟁력 있는 가격으로 더 나은 서비스를 받고, 블록 보상이 증가함에 따라 2021년 대비 상승합니다. 2022년 파일코인 플러스가 출시되면 18배 더 많은 데이터가 저장될 것입니다.

크러스트의 생태계 구축 노력은 파일코인 및 아위브의 노력과 비교했을 때 우호적인 편입니다. 크러스트는 파일코인이나 아위브와는 다른 생태계 구축 경로를 가지고 있습니다. 크러스트는 써드파티 개발자들이 크러스트에서 자체 생태계 애플리케이션을 구축하도록 장려하기보다는 기존 웹3.0 애플리케이션과 직접 협력하고 서비스를 제공하는 것을 선호합니다. 그 주된 이유는 크러스트가 폴카닷을 기반으로 구축되었고, 이더와 코스모스 생태계는 크러스트 프로젝트 팀이 초기에 고려했던 옵션이었지만 기술 경로와 충분히 호환되지 않았기 때문입니다. 크러스트는 폴카닷이 제공하는 고도로 맞춤화된 개발 공간, 온체인 업그레이드, 온체인 거버넌스를 위해 폴카닷의 서브스트레이트 프레임워크를 선호하기 때문입니다.

출처: 크러스트 네트워크

크러스트는 개발자 지원에서 탁월합니다. 다양한 웹 3.0 프로젝트의 통합 선호도를 충족하기 위해 js SDK, Github 액션, 셸 스크립트, IPFS 스캔을 포함하는 Crust 개발자 툴킷을 도입했습니다. 현재 개발자 키트는 유니스왑, AAVE, 폴카닷 앱스, 리퀴티, XX 메신저, RMRK 등 다양한 웹 3.0 프로젝트에 통합되어 있습니다.

공식 웹사이트에 따르면, 현재 150개 이상의 프로젝트가 크러스트 네트워크와 통합되어 있습니다. 크러스트 네트워크 통합. 이 중 상당수(34% 이상)가 디파이 프로젝트입니다. 이는 디파이 프로젝트가 데이터 검색을 위해 높은 성능을 요구하는 경우가 많기 때문입니다.

앞서 언급했듯이, 크러스트 네트워크에서는 데이터가 최소 20개의 노드, 많은 경우 100개 이상의 노드에 복제됩니다. 초기 대역폭이 더 많이 필요하지만, 여러 노드에서 동시에 데이터를 검색할 수 있기 때문에 파일 검색 속도가 빨라지고 장애가 발생하거나 노드가 네트워크를 떠나는 경우에도 강력한 중복성을 제공합니다. 크러스트 네트워크는 다른 체인처럼 데이터 보충이나 복구 메커니즘이 없기 때문에 이러한 높은 수준의 중복성에 의존하고 있습니다. 이러한 탈중앙화 스토리지 네트워크 중 크러스트 네트워크는 가장 신생 네트워크입니다.

출처: Arweave, 최신 생태계 풍경

위와 같이 Arweave는 탄탄한 에코시스템도 갖추고 있습니다. 여기에는 Arweave를 기반으로 하는 약 30개의 앱이 강조 표시되어 있습니다. 파일코인의 115개 앱만큼 많지는 않지만, 이 앱들은 기본적인 사용자 니즈를 충족하고 인프라, 거래소, 소셜, 대체 불가능한 토큰 등 다양한 영역을 다루고 있습니다.

특히 주목할 만한 것은 아위브에 구축된 탈중앙화 데이터베이스로, 주로 데이터 저장을 위해 블록 조직을 사용하면서 사용자 측에서 오프체인 계산을 수행합니다. 그 결과, 아위브 사용 비용은 체인에 저장된 데이터의 양에 의해서만 결정됩니다.

스토리지 기반 합의 패러다임(SCP)으로 알려진 이러한 계산과 체인의 분리는 블록체인의 확장성 문제를 해결하며, 데이터 입력이 체인에 저장되기 때문에 오프체인 계산이 온체인 계산과 동일한 상태를 신뢰성 있게 생성하는 Arweave에서 SCP가 실현될 수 있습니다.

SCP의 성공적인 구현은 아위브에서 수많은 데이터베이스를 개발할 수 있는 문을 열어주었습니다. Arweave에 구축된 네 가지 데이터베이스 :

• WeaveDB: Arweave에서 스마트 컨트랙트로 구축된 키-값 데이터베이스로, 액세스 제어 로직에 화이트리스트 주소를 사용합니다.

• HollowDB: Arweave의 스마트 컨트랙트로 구축된 키-값 데이터베이스로, 데이터 검증 가능성을 위해 화이트리스트 주소와 ZK 증명을 사용합니다. 또한 데이터의 검증 가능성을 보장하기 위해 ZK 증명을 사용합니다.

  
  

• Kwil: 자체 P2P 노드 네트워크를 실행하지만 Arweave를 스토리지 계층으로 사용하는 SQL 데이터베이스입니다. 액세스 제어 로직에 공개/개인 키 쌍을 사용하고 데이터 유효성 검사를 위해 자체 합의 메커니즘을 사용합니다.

  
  

• Glacier: 데이터 가용성 계층으로 Arweave를 사용하는 ZK-Rollup으로 구축된 NoSQL 데이터베이스입니다. 액세스 제어 로직에는 공개/개인 키 쌍을, 데이터 검증 가능성에는 ZK 증명을 사용합니다.

  
  

분산형 스토리지의 성장은 몇 가지 핵심 요소에 따라 달라지며, 이러한 요소는 특성에 따라 일반적인 시장 전망, 기술, 대중의 인식 등 크게 세 가지로 분류할 수 있습니다. 이러한 요소들은 서로 연관되어 있고 상호 보완적이며, 더 미묘한 하위 범주로 나눌 수 있습니다. 다음 단락에서는 각 요소에 대한 자세한 분석을 제공합니다.

인터넷이 현대 생활에 스며들면서 클라우드 스토리지 서비스는 거의 모든 사람에게 필수적입니다. 2022년 글로벌 클라우드 스토리지 시장 규모는 786억 달러에 달하며 성장세가 꺾일 기미가 보이지 않고 있습니다. 성장세가 꺾일 기미가 보이지 않고 있습니다. 한 시장 조사에 따르면 2027년까지 클라우드 스토리지 시장의 가치는 1,837억 5,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

한편, IDC는 2029년까지 클라우드 스토리지 시장의 가치가 3,760억 달러에 달할 것으로 예상하고 있습니다.2025년까지 글로벌 데이터스피어가 175제타바이트까지 확장될 것으로 예측하는 IDC의 전망은 데이터 스토리지에 대한 수요 증가를 더욱 잘 보여줍니다.이러한 유망한 전망을 감안하면 향후에도 시장이 지속적으로 성장할 것으로 예상할 수 있습니다. 이러한 유망한 전망을 고려할 때, 분산형 스토리지가 웹2.0의 대안으로서 전반적인 시장 성장의 혜택을 받아 상승 궤도에 오를 것이라는 결론을 내릴 수 있습니다.

웹3.0의 핵심 인프라 중 하나인 탈중앙화 스토리지의 성장은 본질적으로 암호화폐 시장 전반의 확장과 관련이 있습니다. 스토리지 수요의 급증을 고려하지 않더라도 디지털 자산의 채택이 계속 증가한다면 탈중앙화 스토리지의 시장 규모는 꾸준히 성장할 가능성이 높습니다. 진정한 탈중앙화는 탈중앙화 인프라 없이는 달성할 수 없습니다. 암호화폐의 채택이 증가하면 탈중앙화의 중요성에 대한 대중의 이해가 높아져 탈중앙화 스토리지의 사용을 촉진할 수 있습니다.

데이터의 가치는 데이터가 제공하는 분석적 함의에 반영되는 경우가 많으며, 이를 위해서는 데이터 계산이 필요합니다. 그러나 기존 탈중앙화 스토리지 시장에는 성숙한 컴퓨팅 기반 제품이 부족하다는 점이 대규모 데이터 도입에 큰 걸림돌이 되고 있으며, 바칼라우와 셰일과 같은 프로젝트는 이 문제를 해결하고 파일코인에 집중하고 있습니다. 다른 주목할 만한 프로젝트로는 각각 AI 쿼리 시스템과 컴퓨팅 마켓플레이스를 개발하고 있는 플루언스와 스페이스 앤 타임이 있습니다.

컴퓨팅 기반 제품이 번성함에 따라 컴퓨팅 리소스에 대한 수요도 증가할 것입니다. 이러한 수요는 추가 컴퓨팅 성능이 필요한 사용자를 위한 P2P GPU 컴퓨팅 네트워크인 $RNDR의 가격 추이를 통해 엿볼 수 있습니다. 올해 들어 지금까지의 실적은 무려 500% 상승했으며, 이는 수요 증가에 대한 투자자들의 기대를 반영합니다. 이러한 산업이 성숙하고 생태계가 더욱 포괄적으로 발전함에 따라, 사용자들이 탈중앙화 스토리지로 몰리면서 탈중앙화 스토리지의 채택이 급격히 증가할 것입니다.

탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)는 실제 디지털 인프라를 웹 3.0 생태계에 통합하는 블록체인 기반 네트워크로, 스토리지, 컴퓨팅, 콘텐츠 전송 네트워크(CDN), 가상 사설망(VPN)이 주요 영역입니다. 이러한 혁신적인 네트워크는 암호경제학적 인센티브와 블록체인 기술을 채택하여 효율성과 확장성을 높이고자 합니다.

디핀의 강점은 선순환을 일으킬 수 있는 잠재력에 있습니다. 세 가지 중요한 요소를 포함하는 잠재력입니다. 첫째, 이 프로토콜은 실제 애플리케이션과 네트워크 사용을 향상시키는 토큰을 통해 참여자에게 인센티브를 제공하도록 설계된 토큰 경제를 채택하고 있습니다. 경제 모델이 견고해지면 토큰 가격과 프로토콜 사용량이 급증하여 사용자와 자본의 유입을 촉진합니다. 이렇게 성장하는 자본과 사용자 기반은 더 많은 생태계 구축자와 개발자를 업계로 끌어들여 선순환을 지속시킵니다. 디핀의 핵심 트랙인 스토리지 역시 디핀 확장의 주요 수혜자 중 하나가 될 것입니다.

AI의 급속한 발전은 암호화폐 생태계의 성장을 촉진하고 생태계 성장을 촉진하고 디지털 자산의 모든 영역에서 개발을 가속화할 것으로 예상됩니다. AI는 크게 두 가지 방식으로 탈중앙화 스토리지에 대한 인센티브를 창출하는데, 스토리지 수요를 자극하고 탈중앙화 물리적 인프라 네트워크(DePIN)의 중요성을 증가시키는 것입니다.

AI 기반 생성 제품의 수가 기하급수적으로 증가함에 따라 생성되는 데이터도 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한 데이터의 급증은 스토리지 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있으며, 이는 분산형 스토리지 시장의 성장을 견인하고 있습니다.

제너레이티브 AI는 상당한 성장세를 보이고 있으며, 시간이 지남에 따라 계속 탄력을 받을 것으로 예상됩니다. 엔터프라이즈앱스투데이에 따르면, 제너레이티브 AI는 2025년까지 전 세계에서 생성되는 모든 데이터의 10%를 차지할 것으로 예상됩니다. 또한, 제너레이티브 AI는 연평균 성장률 36.10%로 성장하여 2032년에는 1,886억 2,000만 달러에 달할 것으로 예상되어 그 엄청난 잠재력을 입증하고 있습니다.

지난 한 해 동안 제너레이티브 AI의 인기는 구글 트렌드 에서 확인할 수 있듯이 지난 한 해 동안 제너레이티브 AI에 대한 검색이 크게 증가했습니다. 이러한 성장은 분산형 스토리지 솔루션에 대한 수요에 대한 AI의 긍정적인 영향을 더욱 강조합니다.

AI 기술에 필요한 스토리지 및 컴퓨팅 리소스의 급증은 DePIN의 가치를 강조합니다. 웹 2.0 인프라 시장이 중앙 기관에 의한 독과점 체제로 운영되는 가운데, 비용 효율적인 인프라와 서비스를 찾는 사용자들에게 디핀은 매력적인 대안이 될 수 있습니다. 디핀은 리소스에 대한 접근을 민주화함으로써 비용을 크게 낮춰 채택률을 높일 수 있습니다. AI가 상승세를 이어가면서 그 수요는 DePIN의 성장을 더욱 촉진할 것입니다. 이는 결국 탈중앙화 스토리지 산업의 확장에 기여하게 될 것입니다.

파일코인 가상 머신(FVM) 은 파일코인 자체의 잠재력을 끌어올렸을 뿐만 아니라 전체 탈중앙화 스토리지 시장에 혁명을 일으켰습니다. 파일코인은 시장 점유율이 가장 높은 탈중앙화 스토리지 제공업체로서, 그 성장은 업계 전체의 확장과 거의 동시에 이루어졌습니다. FVM의 등장은 파일코인을 데이터 스토리지 네트워크에서 완전히 탈중앙화된 데이터 경제로 탈바꿈시켰습니다. 영구적인 스토리지를 가능하게 하는 것 외에도, FVM은 디파이를 생태계에 통합하여 추가적인 수익 기회를 창출하고 더 많은 사용자 기반과 자본 흐름을 업계로 끌어들입니다.

FVM 출시 100일 후인 6월 22일 현재, 파일코인 네트워크는 정점에 달했습니다. FVM 출시 100일 후인 6월 22일 현재, 1,100개 이상의 고유한 디앱 지원 스마트 컨트랙트가 파일코인 네트워크에 배포되었습니다. 또한, 8만 개 이상의 지갑이 생성되어 이러한 FVM 기반 디앱과의 상호작용을 시작했으며, FVM 계정과 계약의 총 잔액은 280만 FIL을 넘어섰습니다.

FVM 생태계 내의 프로토콜은 이제 모두 디파이와 관련되어 있어 $FIL의 유용성을 높여주고 있습니다. 이러한 상승 추세가 지속됨에 따라 스토리지 시장에서 또 다른 성장의 물결을 일으킬 수 있는 수많은 애플리케이션이 등장할 것으로 예상됩니다.

또한, 다른 스토리지 네트워크에서도 FVM과 유사한 가상 머신 메커니즘을 도입하여 생태계의 붐을 일으킬 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 크러스트 네트워크는 7월 17일에 공식적으로 EVM 스토리지를 출시하여 크러스트 메인넷, 폴카닷, EVM 컨트랙트를 결합하여 모든 EVM 퍼블릭 체인에 스토리지를 원활하게 제공하는 새로운 크러스트 프로토콜을 구축했습니다.

게임이든 소셜 앱이든 상관없이 검열에 저항하고 고속 읽기 및 쓰기를 가능하게 하는 탈중앙화 데이터베이스 서비스입니다. 분산형 데이터베이스는 기존 웹3.0 애플리케이션을 개선하고 다양한 영역에서 새로운 애플리케이션과 경험을 개발할 수 있도록 지원합니다.

• 탈중앙화 소셜 - 대량의 소셜 데이터를 탈중앙화 데이터베이스에 저장함으로써 사용자는 자신의 데이터를 더 잘 제어할 수 있습니다. 플랫폼 간에 마이그레이션하고 콘텐츠 수익화 기회를 창출할 수 있습니다.

  
  

• 게임 - 플레이어 데이터, 게임 내 자산, 사용자 설정, 기타 게임 관련 정보를 관리하고 저장하는 것은 블록체인 기반 게임에서 중요한 요소입니다. 탈중앙화된 데이터베이스는 이러한 데이터를 다른 앱과 게임에서 원활하게 교환하고 결합할 수 있도록 보장합니다. 현재 게임파이 분야에서 가장 뜨거운 주제는 풀체인 게임으로, 이는 정적 리소스 저장, 게임 로직 계산, 자산 관리 등 모든 핵심 모듈을 블록체인에 배포하는 것을 의미합니다. 고속 읽기 및 쓰기 기능을 갖춘 탈중앙화 데이터베이스는 이러한 비전을 실현하는 데 필수적인 인프라입니다.

게임과 소셜 앱은 인터넷에서 가장 많은 사용자를 보유한 산업이자 올해 2월에 폭발적으로 성장한 데무스와 같은 킬러 앱을 만들어낼 가능성이 가장 높은 산업이며, 웹3.0 게임과 소셜 앱의 폭발적인 성장으로 분산형 데이터베이스에 대한 수요도 크게 증가할 것으로 예상됩니다.

시장 전망과 기술 외에도 대중의 인식이 분산형 스토리지 시장 성장의 핵심 동력입니다. 분산형 스토리지 시장의 성장을 이끄는 핵심 요소. 중앙 집중식 스토리지와 분산형 스토리지를 비교하면 분산형 스토리지의 수많은 장점이 명확히 드러납니다.

그러나 더 많은 사용자를 유치하기 위해서는 점점 더 많은 사람들이 이러한 이점을 인식해야 합니다. 이는 오랜 시간이 걸릴 수 있으며 업계 전반의 공동 노력이 필요합니다.

콘텐츠 제작부터 브랜드 노출 마케팅까지, 업계 관계자들은 분산형 스토리지가 클라우드 스토리지 공간을 어떻게 혁신하고 있는지를 알리기 위해 노력해야 합니다. 이러한 노력은 다른 성장 요인을 보완하여 시장 확대와 기술 발전의 영향을 증폭시킵니다.

전반적으로 분산형 스토리지는 기술적으로 까다로운 인프라 산업으로 투자 주기가 길지만 성장 잠재력이 매우 큽니다.

투자 주기가 긴 이유는 분산형 기술의 본질적으로 긴 반복 주기와 프로젝트 개발자가 분산과 효율성 사이에서 미묘한 균형을 찾아야 하기 때문입니다. 데이터 프라이버시와 소유권을 보장하면서 효율적이고 가용성이 높은 데이터 저장 및 검색 서비스를 제공하는 것은 의심할 여지없이 광범위한 탐색을 필요로 합니다. IPFS조차도 종종 불안정한 접속을 경험하고, Storj와 같은 다른 프로젝트는 충분히 탈중앙화되지 않았습니다.

이 시장의 잠재적 성장 가능성 또한 매우 기대됩니다. 2012년에만 AWS S3는 1조 개의 오브젝트를 저장했습니다. 오브젝트의 크기가 10~100MB라는 점을 고려하면, AWS S3에서만 10,000~100,000페타바이트의 스토리지가 사용되었다는 뜻입니다.

메사리에 따르면, 최대 제공업체인 파일코인의 스토리지 사용률은 2022년 말까지 약 3%에 불과할 것이라고 합니다. 이는 파일코인에서 약 600페타바이트의 저장 공간만 활발하게 활용된다는 의미입니다. 탈중앙화 스토리지 시장은 아직 성장할 여지가 많은 것이 분명합니다.

그리고 AI 디핀의 부상과 함께 몇 가지 주요 성장 동력이 시장의 확장을 촉진할 것이기 때문에 탈중앙화 스토리지의 미래에 대한 전망은 밝게 유지됩니다.

참고자료

[1]분산형 스토리지에 대한 필수 가이드 네트워크

[2]탈중앙화 데이터베이스: 웹3.0의 누락된 부분

[3]크러스트 위키

[3]크러스트 위키<

[4]Arweave: 경제적으로 지속 가능한 정보 영속성을 위한 프로토콜

[5 ]Filecoin의 블로그

[6]탈중앙화 스토리지 기술에 대한 가장 완벽한 분석