Walrus et Irys : analyse comparative complète de deux solutions de stockage off-chain.

Walrus vs Irys: comparaison des solutions de stockage de données off-chain

Walrus et Irys s'engagent à résoudre le problème du stockage des données off-chain, mais adoptent des concepts de conception différents. Walrus est un réseau de stockage modulaire construit sur Sui, tandis qu'Irys est une blockchain Layer 1 indépendante conçue spécifiquement pour le stockage de données.

1. Architecture du protocole

Irys adopte une architecture intégrée verticale, combinant stockage, exécution et consensus. Les nœuds de validation sont responsables du stockage des données, de l'exécution des contrats intelligents et du maintien de la sécurité du réseau. Ce design offre une frontière de confiance unifiée et une expérience d'accès aux données native, mais nécessite de construire l'écosystème à partir de zéro.

Walrus adopte une solution modulaire, exécutant des nœuds de stockage hors chaîne, utilisant Sui pour traiter le tri, les paiements et les métadonnées. Cette approche permet une intégration rapide de l'écosystème Sui existant, mais nécessite de gérer la complexité de la coordination inter-couches.

Comparaison multidimensionnelle : la bataille de données entre Walrus de l'écosystème Sui et Irys

2. Économie des jetons et mécanismes d'incitation

Irys utilise le token unique IRYS pour unifier le paiement des frais de stockage, l'exécution du gas et les récompenses des mineurs. Cela simplifie l'expérience utilisateur, mais concentre également tous les risques économiques sur un seul actif.

Walrus adopte un modèle à double jeton : WAL pour l'économie de la couche de stockage, SUI pour la coordination off-chain. Cette séparation rend l'économie de stockage plus claire, mais nécessite de maintenir deux systèmes de marché.

Comparaison multidimensionnelle : La bataille de données entre l'écosystème Walrus de Sui et Irys

3. Stratégies de persistance des données et de redondance

Walrus utilise la technologie de codes de correction d'effacement pour diviser les données et ajouter des fragments de vérification redondants. Cette méthode est très efficace en termes d'espace et possède une forte capacité de réparation, mais sa mise en œuvre est relativement complexe.

Irys adopte un mécanisme de multiples copies conservateur, où 10 mineurs stockent intégralement chaque 16 To de données. Cette stratégie est simple et directe, mais le taux de redondance de stockage atteint 10 fois.

Comparaison multidimensionnelle : Conflit de données entre l'écosystème Walrus de Sui et Irys

4. Données programmables et calcul off-chain

Le contrat d'Irys peut appeler directement la méthode read_blob pour lire des données off-chain, prenant en charge le traitement complexe des données off-chain.

Walrus adopte un mode "vérifier d'abord, calculer ensuite", nécessitant que l'appelant soumette des fragments de données et des preuves, augmentant ainsi la complexité d'utilisation.

Comparaison multidimensionnelle : la lutte entre Walrus de l'écosystème Sui et Irys

5. Durée de stockage et permanence

Walrus utilise un modèle de location à周期 fixe, nécessitant un renouvellement régulier. Cette méthode est flexible, mais nécessite une gestion continue.

Irys propose une option de "stockage permanent" à paiement unique, adaptée aux données à conserver sur le long terme, mais le coût initial est relativement élevé.

Comparaison multidimensionnelle : la lutte des données entre l'écosystème Walrus de Sui et Irys

6. Maturité du réseau et utilisation

Walrus a atteint une échelle de stockage de niveau PB, avec plus de 100 opérateurs de stockage, et plusieurs projets de renom sont en cours d'utilisation.

Irys est encore à un stade précoce, avec une capacité de stockage relativement faible, et le système de minage n'est pas encore complètement activé.

Comparaison multidimensionnelle : la controverse des données entre l'écosystème Walrus de Sui et Irys

7. Perspectives d'avenir

Les deux solutions ont leurs avantages, et il est possible qu'elles se développent en parallèle à l'avenir, servant différents types de scénarios d'application. Lors du choix, il convient de peser la capacité de combinaison de calcul de données, l'efficacité des fonds, la rapidité de mise en ligne et d'autres facteurs en fonction des besoins du projet.

Comparaison multidimensionnelle : la lutte des données entre Walrus de l'écosystème Sui et Irys

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