Tiefgehende Analyse des Walrus-Protokolls: Die Speicherrevolution basierend auf Fehlerkorrekturcodes und die synergistischen Effekte im Sui-Ökosystem

Um drei Uhr morgens, während ich auf den Bildschirm schaute, auf dem das aufgrund zu hoher Speicher- kosten vorübergehend eingestellte dApp-Architekturdiagramm angezeigt wurde, fiel ich erneut in den klassischen Angstzyklus der Web3-Entwickler: Wir rufen nach dem Bau eines „Weltcomputers“, aber wir können uns nicht einmal ein etwas größeres JPEG leisten, das ist einfach eine Art cyberpunk-artiger schwarzer Humor, bis ich kürzlich begann, das technische Whitepaper von @Walrus 🦭/acc erneut zu überprüfen. Das Gefühl, plötzlich das „fehlende Puzzlestück“ in endlosem Code und Architekturdiagrammen zu erfassen, ließ mich wirklich aufgeregt werden. Um ehrlich zu sein, hatte ich bei den vorherigen dezentralen Speicherlösungen immer das Gefühl, dass etwas nicht stimmte; entweder wie bei Filecoin, das zwar einen riesigen Markt aufgebaut hat, aber die Abrufeffizienz immer ein wenig beunruhigend ist, oder wie bei Arweave, das zwar permanente Speicherung erreicht hat, aber für dynamische Daten mit hoher Interaktion zu schwerfällig erscheint. Die Erscheinung von Walrus, insbesondere nachdem ich das „Red Stuff“-Algorithmus und seine nahezu symbiotische Beziehung zum Sui-Netzwerk besser verstanden hatte, ließ mich erkennen, dass dies nicht nur eine neue Speicherschicht ist, sondern eher wie eine „unendliche Festplatte“ für die gesamte Blockchain-Welt, die endlich in der Lage ist, AAA-Spiele auszuführen. Dieses Gefühl ist nicht das oberflächliche Glück, das man empfindet, wenn die Kryptowährungspreise steigen, sondern eine Art Zufriedenheit in der Ingenieuraesthetik, wenn man sieht, wie die komplexen Zahnräder endlich perfekt ineinandergreifen. #Walrus

Ich habe immer darüber nachgedacht, warum wir seit all diesen Jahren immer noch gewohnt sind, Metadaten auf der Kette zu speichern, während wir das echte "Fleisch" – diese Videos, Audios, komplexen AI-Modellgewichte – heimlich in AWS S3 oder an einen nicht garantierten Knoten von IPFS stecken? Diese schizophrene Architektur ist tatsächlich das unvermeidliche Ergebnis der Diskrepanz zwischen der Leistung aktueller L1-Blockchains und den Speicheranforderungen. Aber der Ansatz von Walrus ist sehr interessant. Es versucht nicht, eine schwerfällige Blockchain für die Speicherung neu zu erfinden, sondern nutzt äußerst intelligent den Hochleistungs-Konsens von Sui als Koordinationsschicht und konzentriert sich darauf, das Speicherproblem für "Blobs", also unstrukturierte binäre große Daten, zu lösen. Dieses entkoppelte Design erinnert mich an die Weisheit, die damals in der Computerarchitektur bei der Trennung von CPU und Festplattenschnittstelle verwendet wurde. Wenn ich die technischen Einzelheiten zum Erasure Coding (Fehlerkorrektur) durchsehe, kann ich nicht anders, als über den goldenen Punkt zu staunen, den sie zwischen Datenredundanz und Wiederherstellungseffizienz gefunden haben. Traditionelle Kopierstrategien sind zu ungeschickt; um eine Datenmenge zu speichern, müssen drei oder fünf Sicherungen erstellt werden, was nicht nur Bandbreite, sondern auch Speicherplatz verschwendet. Die von Walrus verwendete RaptorQ-basierte Fountain-Code-Technologie ist fast mathematische Magie. Sie zerlegt und kodiert die Daten, und selbst wenn mehr als die Hälfte der Speicherknoten im Netzwerk plötzlich offline oder zerstört wird, kann die ursprüngliche Datenmenge vollständig rekonstruiert werden, solange noch ein kleiner Teil der Fragmente übrig bleibt. Diese Fehlertoleranz ist für ein Netzwerk, das sich der Zensurresistenz und Dezentralisierung verpflichtet hat, von nicht nur technischer Bedeutung, sondern auch von einer absoluten Sicherheitsgefühl, das durch ihre mathematischen Eigenschaften entsteht. Ich kann mir nicht helfen, mir vorzustellen, wie wertvoll diese Eigenschaft in extremen Netzwerkkonfliktsituationen wäre. Sie macht Daten so flüssig wie Wasser, unsichtbar, aber unmöglich vollständig abzuschneiden.

Was mich noch mehr fasziniert, ist die Art und Weise, wie Walrus die Verwaltung von Speicherknoten handhabt. Es fordert nicht wie einige frühere Projekte, dass jeder Knoten ein Super-Datenzentrum sein muss, sondern erlaubt eine flexiblere Teilnahme. Dieser Grad an Dezentralisierung bestimmt direkt die Robustheit des Netzwerks. In meinem Testnetz-Interaktionserlebnis war das Gefühl, "einen Blob reinzuwerfen, eine ID zu erhalten und ihn jederzeit in Millisekunden abzurufen", wirklich so flüssig, wie ich es das erste Mal bei der Nutzung von Cloud-Speicher erlebt habe. Aber diesmal weiß ich, dass niemand mit dem Namen "Administrator" über die Löschtaste verfügt. Dieses Gefühl, die Kontrolle zu haben, ist die Seele von Web3. Darüber hinaus ist die Entscheidung von Walrus, die Verwaltung von Metadaten und die tatsächliche Speicherung getrennt zu behandeln, einfach genial. Sui spielt hier die Rolle eines super effizienten Bibliothekars, der nur aufzeichnet, wo die Bücher sind, aber nicht für den Transport der Bücher verantwortlich ist. Dadurch wird die Abwicklungsgeschwindigkeit von Speicheroperationen unglaublich schnell. Ich kann nicht anders, als mir vorzustellen, wenn zukünftige NFTs nicht mehr nur eine URL zu einem zentralisierten Server sind, sondern diese Dutzende MB großen hochauflösenden Ressourcen tatsächlich durch Walrus für die Ewigkeit gespeichert werden, dann haben die Worte "digitale Vermögenswerte" tatsächlich eine greifbare Verankerung. Andernfalls sind viele der Dinge, die wir jetzt hype, im Grunde nur Vorverkaufszertifikate für teure 404-Fehlerseiten.

Mit zunehmendem Nachdenken beginne ich zu erkennen, dass die Bedeutung von Walrus für das AI-Zeitalter möglicherweise noch größer ist als für DeFi. In letzter Zeit reden alle über dezentrale AI, aber niemand spricht darüber, wo die hunderte von GB schweren großen Modellgewichtsdateien gespeichert werden sollen. Auf der Kette? Das ist unrealistisch. In der zentralisierten Cloud? Was ist das dann für eine dezentrale AI? An diesem Punkt wird der Wert von Walrus offensichtlich. Es ist von Natur aus geeignet, diese riesigen, statischen, aber hochfrequenten Datenmengen zu speichern. Stellen Sie sich ein AI-Modell vor, das auf DAO-Governance basiert, dessen Gewichtungen bei jeder Iteration auf Walrus gespeichert werden. Jeder kann es überprüfen, herunterladen, forken. Das ist die ultimative Form des Open-Source-Geistes im Web3-Zeitalter. Ich denke sogar über eine Architektur nach, die die Move-Sprache von Sui verwendet, um Smart Contracts zu schreiben, die den Zugriff auf bestimmte Daten auf Walrus steuern, um eine echte "Datenfinanzierung" zu erreichen. Wenn Sie beispielsweise einen äußerst wertvollen Datensatz besitzen, können Sie ihn auf Walrus speichern und dann über On-Chain-Verträge Zugriffsrechte vermieten. Dieses Modell war früher schwer umzusetzen, da die Trennung zwischen Speicher- und Abwicklungsschicht zu groß war. Aber in der Kombination von Walrus und Sui ist alles so reibungslos, als würde man lokalen Code schreiben. Diese Fusion von Technologie-Stacks erinnert mich an die Strategie von Apple für die Integration von Software und Hardware. Obwohl offene Protokolle wichtig sind, kann eine so tiefe Integration auf der Ebene der grundlegenden Infrastruktur oft zu einem qualitativen Leistungsunterschied führen.

Manchmal starre ich auf diese komplexen Formeln für Fehlerkorrektur und denke darüber nach, wie die dahinterstehende mathematische Schönheit in Zensurresistenz umgewandelt wird. Das sogenannte "Red Stuff" von Walrus ist nicht nur ein Algorithmusname, sondern repräsentiert eine extreme Verfolgung der Datenverfügbarkeit. In traditionellen verteilten Systemen bezieht sich die byzantinische Fehlertoleranz oft auf Konsensmechanismen, aber im Speicherbereich war es immer eine Herausforderung, böswillige Knoten daran zu hindern, Daten zurückzuhalten oder Speicherbeweise zu fälschen. Walrus macht diese bösen Handlungen sehr teuer, denn Angreifer müssen gleichzeitig den Großteil der Fragmente im Netzwerk kontrollieren, um den Daten einen wesentlichen Schaden zuzufügen. Dies ist wirtschaftlich kaum realisierbar. Dieses sicherheitsdesign auf der Ebene der Spieltheorie ist viel raffinierter als das bloße Stapeln von Kryptographie. Es nutzt die Gier des Menschen (Knoten müssen ehrlich arbeiten, um Speichergebühren zu verdienen) und die Determiniertheit der Mathematik (Wahrscheinlichkeit, dass Daten zerstört werden, ist ausgeschlossen), um eine unüberwindbare Verteidigungslinie zu schaffen. Das gibt mir beim Programmieren ein Gefühl von unbestimmter Ruhe. Ich weiß, dass ich nicht nur Bytes speichere, sondern etwas, das durch mathematische Gesetze geschützt ist, für die Ewigkeit.

Zurück zur Entwicklererfahrung, das ist eigentlich der Aspekt, der uns am meisten interessiert, aber oft von den Infrastrukturprojekten übersehen wird. Als ich versuchte, das Walrus SDK zu integrieren, stellte ich fest, dass ihr Verständnis von "entwicklerfreundlich" nicht nur darin besteht, einige Dokumente zu schreiben, sondern tatsächlich das Problem aus der Perspektive des Entwicklungsprozesses zu betrachten. Zum Beispiel das Design der HTTP-API, so dass selbst traditionelle Web2-Entwickler, die die tiefen Prinzipien der Blockchain nicht verstehen, Walrus genauso einfach wie S3 aufrufen können. Diese Kompatibilität ist der unvermeidliche Weg zu einer breiten Akzeptanz. Wir können nicht erwarten, dass alle Programmierer auf der ganzen Welt Rust oder Move lernen, aber wenn Sie ihnen sagen, dass sie nur einen Endpoint ändern müssen, damit ihre Daten niemals verloren gehen und die Kosten nur ein Zehntel von Amazon betragen, ist dieser Dimensionwechsel die tödlichste Waffe. In meinem aktuellen Projekt erscheinen all die Datenkompression und -beschneidung, die ich ursprünglich gemacht habe, um Platz auf der Kette zu sparen, jetzt überflüssig. Mit Walrus kann ich die vollständigen historischen Verhaltensdaten der Benutzer, hochwertige Multimedia-Inhalte und sogar das gesamte Frontend-Codepaket hochladen, um eine echte "Full-On-Chain-Anwendung" zu erstellen, anstatt ein halbfertiges Produkt, das aus "On-Chain-Backend + zentralisiertem Frontend" besteht. Dieses Gefühl der Befreiung in der Architektur kann nur ein Entwickler wirklich nachvollziehen, der tatsächlich unter den Gasgebühren gelitten hat.

In diesen nächtlichen Gedanken wird mir immer klarer, dass Walrus in der zukünftigen Architektur des Internets möglicherweise die unterste Schicht des "Datenlakes" einnehmen wird, über der eine leistungsstarke Ausführungsebene wie Sui läuft, und darüber verschiedene abwechslungsreiche dApps. Daten sind nicht mehr private Vermögenswerte von Anwendungen, sondern gehören den Benutzern und werden als gemeinsame Ressourcen im öffentlichen Netzwerk gespeichert. Walrus definiert tatsächlich das Konzept der "Cloud" neu, indem es die "Cloud" von den privaten Gärten einiger Tech-Giganten in eine echte öffentliche Infrastruktur verwandelt. Das klingt großartig, sogar ein wenig idealistisch, aber wenn man die ständig generierten Blob-IDs im Testnetz sieht und die Knoten sieht, die an verschiedenen Orten auf der Erde leuchten, hat man das Gefühl, dass dies keine unerreichbare Zukunft ist, sondern eine Realität, die gerade stattfindet. Jede Codezeile, die eingereicht wird, jede Speicheranforderung, die gesendet wird, trägt zum Bau dieser dezentralen Zukunft bei. Dieses Gefühl, am historischen Prozess teilzunehmen, ist der Grund, warum ich selbst um drei Uhr morgens noch voller Energie bin.

Natürlich gibt es immer Aspekte der Technologie, die verfeinert werden müssen. Das aktuelle Walrus befindet sich noch in einem frühen Stadium, und die Netzwerkgröße, die Stabilität des wirtschaftlichen Modells sowie die tatsächliche Leistung unter großem gleichzeitigen Zugriff müssen noch auf die Probe gestellt werden. Ich habe während der Tests auch einige Verzögerungsschwankungen in Randfällen erlebt, aber das ist für eine Infrastruktur an der Frontlinie nur normales "Wachstumsschmerz". Das Entscheidende ist, dass die Kernlogik – nämlich die Nutzung von Fehlerkorrektur, um eine effiziente, kostengünstige und hochverfügbare dezentrale Speicherung zu erreichen – tragfähig ist. Außerdem hat es sich entschieden, sich an das Sui-Ökosystem anzulehnen, anstatt allein zu kämpfen. Das zeigt eine äußerst pragmatische Ökologieansicht. Die hohe Durchsatzrate von Sui bietet Walrus die perfekte Plattform für das Management von Metadaten, während Walrus die Lücke in der Big-Data-Speicherung von Sui schließt. Diese Komplementarität lässt sie wie ein Zwillingspaar erscheinen, das untrennlich ist.

Wenn ich hier schreibe, wird mir plötzlich klar, dass wir Entwickler dieser Generation tatsächlich etwas sehr Romantisches tun. Wir versuchen, Vertrauen mit Code aufzubauen und mit Mathematik gegen das Vergessen zu kämpfen. Walrus gibt mir das Gefühl, in der digitalen Welt Bibliotheken zu bauen. Wir müssen nicht nur sicherstellen, dass die Bücher darin niemals verbrannt werden, sondern auch, dass jeder, jederzeit und überall, frei in diese Bibliothek gehen und lesen kann. Diese Vision ist weit größer als das Hype um ein oder zwei Token. Als ich den grünen "Upload Successful"-Hinweis im Terminal blitzen sah, hatte ich das Gefühl, dass unzählige Informationsströme in diesen riesigen, dezentralen Speicher-Ozean strömen, wo sie still fließen werden, bis in alle Ewigkeit. Vielleicht ist das der Grund, warum ich so von Walrus fasziniert bin. Es verleiht dem Wort "Ewigkeit" im Kontext der Informatik zum ersten Mal eine greifbare Qualität.