Foresight Ventures: 分散ファイルシステムの現在と未来

2023-05-25 04:13:28

データ取得速度、インセンティブモデルとトークンエコノミクス、データ可用性保証アルゴリズムは、プロトコルが広く使用されるかどうかを決定する重要な要素です。

作者: マギー

1. 分散ファイルシステムとは何ですか?

分散型ファイルストレージとは、ピアツーピアネットワークにデータを保存するシステムのセットを指します。これにより、Dapp フロントエンド、写真、オーディオ、ビデオファイルを分散型ストレージシステムに保存できます**。 Web3 プロジェクトのポイント失敗のリスク、サーバーレスの実現、信頼できるサードパーティの削除、セキュリティの向上、低コスト**。

需要の観点から見ると、分散型ファイルストレージは集中型ストレージの代替手段であり、Dapp のサーバーレス実現に役立ち、Web3 テクノロジースタックの重要な部分となるでしょう。

分散ファイルシステムはストレージに適しています

ホットデータ (高アクセス頻度): Dapp フロントエンド、NFT メタデータと写真、レンズ上のデータ、ブログ、写真、オーディオ、ビデオなどの Dapp ファイルデータを保存します。
コールドデータ (アクセス頻度が低い): アーカイブされた履歴データとバックアップ。

2. 分散ファイルシステムの現状

Messari の統計によると、上位 4 つの分散ファイルストレージプロトコルの時価総額はほぼ 16 億ドルで、94 億ドルから 83% 減少しています。総ストレージ容量は前年比 2% 増の 1,700 万 TB、使用済みストレージは前年比 1280% 増の 532,500 TB でした。

いくつかの人気のある分散ストレージプロジェクトの現状を見てみましょう。これらすべての分散ストレージプロトコルを使用してデータを保存する方が、AWS よりもはるかに安価です。 AWS の料金は TB あたり月額約 23 ドルですが、これらの分散ストレージプロトコルの料金は TB あたり月額 0.0002 ドルから 20 ドルの範囲です。

IPFS: IPFS は現在、NFT 画像とメタデータを保存するために最も広く使用されているプロトコルです。頻繁にアクセスされる「ホット」データの保存に最適です。ただし、IPFS には、ブロックチェーンのように、ストレージを奨励したり、データが正しく保存されていることを証明したり、参加者間の合意を確立したりするための組み込みの方法はありません。これは、データが IPFS にのみ保存されている場合、データ損失のリスクがあることを意味します。たとえば、Infura の IPFS サービスは、6 か月間アクセスされなかったデータを削除します。したがって、データを長期間利用可能な状態に保ちたい場合は、独自の IPFS ノードを実行することをお勧めします。
ファイルコイン: ファイルコインはストレージコストが低く、主にアーカイブデータなどの「コールド」データを保存するために使用されます。 Filecoin にはデータ取得のための料金メカニズムが組み込まれておらず、現在一部のマイナーは報酬として低品質のデータを受け入れ、データ取得の支援を拒否しています。 Filecoin コミュニティはこの問題に積極的に取り組み、保存されているデータの全体的な品質を向上させるための対策を講じています。
Arweave: Arweave の永続ストレージのコンセプトは、DApp データの保存に適しています。エコシステムはよく開発されており、Arweave を使用してデータベースファイルを保存する分散型データベースシステムと、Arweave ベースの 2 層のスケーラビリティソリューションが備えられています。 Arweave の有料モデルでは、帯域幅料金はかかりません。したがって、一部のノードはストレージサービスのみを提供し、取得サービスは提供しません。
Swarm: Swarm は、保存と取得の両方に対して帯域幅を課金します。このシステムは高度に分散化されており、ノードには高い帯域幅要件があります。
StorJ: 他のプロトコルとは異なり、StorJ は部分的に分散化されており、取得速度が優れています。大規模なビデオファイルの共有に非常に効果的であることが実証されています。
Sia: スカイネット研究所は新たな資金不足により閉鎖され、これも Sia の使用量の減少を引き起こしました。

私たちは主に次の 3 つの要素に基づいて分散ファイルストレージプロトコルの使いやすさを評価します。

データ取得速度。これは、DApp のリクエストに応答するストレージシステムの効率を決定し、DApp のユーザーエクスペリエンスに直接影響するため、非常に重要です。データ取得の速度に影響を与える可能性のある要因には、データクエリの料金の有無、ノードの分散度、ノードの品質、データ転送ロジック、クエリを高速化するための機能 (CDN など) などが含まれます。
インセンティブモデルとトークンエコノミクス。インセンティブモデルとトークンエコノミクスは、ストレージノードの参加、ひいてはその動作に影響を与えます。現在、主流の価格モデルはストレージ料金と帯域幅料金で構成されています。つまり、ユーザーはデータを保存するときにストレージ料金を支払い、データにアクセスするときに帯域幅料金を支払う必要があります。データクエリが無料の場合、通常、ノードにはこのサービスを提供するインセンティブがありません。さらに、インセンティブモデルとトークンの経済性はマイナーの収入に影響を与え、ひいてはサービスのノード数とストレージ容量に影響を与えます。
データ可用性保証アルゴリズム。これは、ノードがデータサービスを提供し続け、データの継続的な可用性を保証するために分散型ネットワークで使用されるアルゴリズムです。現在、最も広く使用されている方法は、Proof of Random Access アルゴリズムです。