Высокие затраты на хранение, риск удаления данных — эти проблемы мешают многим контент-платформам и AI-компаниям. Появление проекта Walrus предлагает интересное решение этих задач.

Вместо того чтобы полностью доверять централизованному облачному провайдеру, Walrus выбрал другой путь: распределить задачи хранения по множеству узлов сети, используя распределённую архитектуру для снижения затрат и рисков. Гениальность этого подхода в том, что он упрощает задачу "хранения больших файлов".

На техническом уровне Walrus использует инновационный кодировочный алгоритм (официально называется Red Stuff, соответствующая статья уже опубликована). Основная идея этого метода очень проста: большой файл разбивается на множество небольших частей, которые хранятся на разных узлах. Даже если некоторые узлы потеряют данные, система сможет быстро восстановить полный файл с помощью избыточного кодирования, без необходимости хранить несколько полных резервных копий. В результате — экономия места для хранения и снижение затрат на передачу данных по сети. Для платформ распространения видео, хранилищ весов AI-моделей или бизнесов с глобальным распределением это очень удобное решение.

Какую роль играет токен WAL в этой экосистеме? Проще говоря, это "пропуск" или "ключ". Пользователи используют WAL для оплаты хранения данных; операторы узлов, предоставляющие оборудование и пропускную способность, получают награды в WAL; параметры управления экосистемой также регулируются через голосование токенами. Официальный дизайн предполагает, что WAL сможет стабильно покрывать расходы на хранение и одновременно стимулировать узлы к долгосрочному обеспечению доступности данных.

Кому действительно понадобится эта система? Контент-платформы, которым нужно обеспечивать эффективное распространение видео, AI-компании, хранящие огромные обучающие датасеты, платформы электронной коммерции с международным резервным копированием — в этих сценариях Walrus может стать мощным дополнением к традиционному облачному хранению или "децентрализованным решением для резервного копирования".