Entdecken Sie die Datenverfügbarkeit dezentraler Speicherung

Einleitung: Die Datenverfügbarkeit dezentraler Speichernetzwerke wird den Nutzern mehr Autonomie verschaffen. Insgesamt ist der Autor der Ansicht, dass Filecoin hinsichtlich Datenspeichermodell, Datenkonsistenz und Wirtschaftsmodell gut abschneidet und eines der Speichernetzwerke mit der besten Datenverfügbarkeit ist.

Datenverfügbarkeitslösungen für dezentrale Speichernetzwerke können auf verschiedene Weise implementiert werden, z. B. durch Sharding und Speicherung von Daten auf verschiedenen Knoten oder durch das Hinzufügen weiterer Storage Miner zur Verbesserung der Datensicherheit. Diese Lösungen sind alle darauf ausgelegt, die Verfügbarkeit von Daten in dezentralen Speichernetzwerken sicherzustellen. Derzeit weisen die Datenverfügbarkeitslösungen der beiden Projekte Filecoin und Arweave ihre eigenen Merkmale auf, und in Zukunft könnten weitere innovative Lösungen erscheinen.

Die Bedeutung der Datenverfügbarkeit

Die Datenverfügbarkeit ist für dezentrale Speichernetzwerke von großer Bedeutung. In einem dezentralen Netzwerk hängen die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Daten von der Stabilität der Speicherknoten ab. Wenn Daten nicht verfügbar sind, ist das gesamte Netzwerk betroffen und kann sogar zu einem dauerhaften Datenverlust führen. Daher ist die Datenverfügbarkeit eines der Kernelemente zur Gewährleistung eines dezentralen Speichernetzwerks.

Die Datenverfügbarkeitslösungen für dezentrale Speichernetzwerke können auf verschiedene Arten erreicht werden. Ein Ansatz besteht darin, Daten zu fragmentieren und auf verschiedenen Knoten zu speichern, während ein anderer darin besteht, mehr Storage-Miner einzubinden, um die Datensicherheit zu erhöhen. Alle diese Lösungen zielen darauf ab, die Datenverfügbarkeit in dezentralen Speichernetzwerken sicherzustellen. Derzeit verfügen Projekte wie Filecoin und Arweave über besondere Lösungen zur Datenverfügbarkeit, und in Zukunft werden wir möglicherweise die Entstehung innovativerer Ansätze erleben.

Quelle: Forbes

Datenverfügbarkeitsmetriken

Die Datenverfügbarkeitslösung von Filecoin basiert hauptsächlich auf der IPFS-Technologie (InterPlanetary File System). Mit dieser Lösung kann überprüft werden, ob Storage Miner tatsächlich alle Daten einer Datei besitzen und speichern. Während die Datenverfügbarkeitslösung von Filecoin eine hohe Zuverlässigkeit bietet, kann sich ihre Rechenkomplexität auf die Leistung auswirken. Die Datenverfügbarkeitslösung von Arweave basiert hauptsächlich auf der „Persistent Storage Protocol“ (PermaWeb)-Technologie. Arweave speichert Dateien in einer „persistenten Speicherschicht auf der Blockchain“, um die Datensicherheit zu gewährleisten. Die Datenverfügbarkeitslösungen von Arweave bieten hohe Leistung.

1. Datenspeichermodell:

• Filecoin nutzt wirtschaftliche Anreize, um Speicherredundanz zu erreichen. Durch die Einführung der Rollen Replication Worker und Repair Worker baut Filecoin ein Speichernetzwerk auf, das auf wirtschaftlichen Anreizen basiert. Speicheranforderer können durch Replikationsmitarbeiter Speicheraufträge im Filecoin-Netzwerk generieren und durch Wartungsmitarbeiter die Datenintegrität überwachen und aufrechterhalten. Dieses Wirtschaftsmodell bietet Speicheranbietern Anreize, die Daten von Speichernachfragern zu bewahren und so die Datenverfügbarkeit zu verbessern.
• Arweave erreicht Speicherredundanz durch Protokolldesign. Sein SPoRA-Konsensmechanismus ermutigt Miner, so viele historische Block- und Blockweave-Daten wie möglich zu speichern, um die Datenredundanz und Zuverlässigkeit zu erhöhen. Dieses Protokolldesign ermöglicht die Verteilung der Daten von Speichernachfragern auf mehrere Knoten im Netzwerk und verbessert so die Datenverfügbarkeit.

2. Datenkonsistenz:

• Der wirtschaftliche Anreizmechanismus von Filecoin trägt dazu bei, die Datenkonsistenz und -integrität aufrechtzuerhalten. Durch die Rolle des Wartungsarbeiters kann das Filecoin-Netzwerk abgelaufene oder gekündigte Speicheraufträge umgehend aktualisieren, um sicherzustellen, dass die vom Speicheranbieter gespeicherten Daten mit den vom Speicheranforderer hochgeladenen Daten übereinstimmen.
• Der SPoRA-Konsensmechanismus von Arweave erfordert, dass Miner die Daten aller zurückgerufenen Blöcke speichern, um die Konsistenz historischer Blöcke und Blockweave-Daten im gesamten Netzwerk sicherzustellen. Dieser Konsensmechanismus stellt sicher, dass die im Netzwerk gespeicherten Daten vollständig und konsistent sind.

1. Wirtschaftsmodell:

• Das Wirtschaftsmodell von Filecoin ist äußerst flexibel und skalierbar. Speicheranbieter müssen eine bestimmte Anzahl von FIL-Tokens als Sicherheit für die Bereitstellung von Speicherdiensten bereitstellen. Durch die Einführung von Mechanismen wie Absteckprotokollen und Speicherderivaten können FIL-Token-Inhaber an Speicherdiensten teilnehmen und entsprechende wirtschaftliche Erträge erzielen.
• Das Wirtschaftsmodell von Arweave konzentriert sich auf die Anreize für Storage-Miner und ermutigt sie, mehr historische Blöcke und Blockweave-Daten zu speichern. Allerdings könnte sich die Entwicklung des Wertschöpfungsnetzwerks von Arweave etwas verlangsamen, nachdem Filecoin ein EVM-kompatibles Speichernetzwerk auf den Markt gebracht hat.

Die Datenverfügbarkeit dieser beiden Speichernetzwerke wird durch das Speichermodell, die Datenkonsistenz sowie das Wirtschaftsmodell und den Aufbau des Ökosystems beeinflusst. Der Unterschied zwischen Filecoin und Arweave hinsichtlich der Datenverfügbarkeit liegt hauptsächlich in den Unterschieden bei den Datenspeichermodellen und Wirtschaftsmodellen. Filecoin erreicht Speicherredundanz und Datenkonsistenz durch wirtschaftliche Anreize, während Arweave auf natürliche Weise Speicherredundanz und Datenkonsistenz durch Protokolldesign und SPoRA-Konsensmechanismus erreicht. Die beiden unterscheiden sich auch in der Datenabfrage. Filecoin führt ein separates wirtschaftliches Anreizsystem ein, während Arweave die Geschwindigkeit des Datenabrufs und -zugriffs durch die Aktualisierung des SPoRA-Konsensmechanismus verbessert. In Bezug auf Wirtschaftsmodell und Ökosystemaufbau schneiden Filecoin und Arweave gut ab. Beide nutzen Anreizmechanismen, um die Teilnahme an Knoten und die Datenspeicherung zu fördern, und verfügen über aktive Communities und eine Entwicklerökologie.

Quelle: Token Terminal

Der Trend zur dezentralen Speicherung

Die dezentralen Speichernetzwerke Arweave und Filecoin haben zwei relativ unabhängige große Ökosysteme gebildet. Aus der Perspektive des Entwicklungsumfangs liegt Filecoin in Bezug auf Umsatz, FDV und Marktanteil weit vorne. Durch die Analyse des aktuellen Status und der Trends dezentraler Speichernetzwerke unter dem Gesichtspunkt der Datenverfügbarkeit gehen wir davon aus, dass damit Folgendes erreicht wird:

1. Speicherskalierbarkeit im Zeitalter der Kapazitätserweiterung: Die Entwicklung von Layer-1-Speichererweiterungsnetzwerken ist eine entscheidende Richtung bei der Bewältigung der Herausforderungen der Datenverfügbarkeit in dezentralen Speichernetzwerken im Zeitalter der Erweiterung. Durch die Verbesserung der Speicherkapazitäten auf der L1-Ebene der Blockchain können die Leistung und Kapazität des Speichernetzwerks verbessert und damit die Verfügbarkeit und Sicherheit der Daten weiter verbessert werden. Insbesondere die Erweiterung der Datenspeicherschicht auf Mainstream-Blockchains wie Ethereum wird tiefgreifende Auswirkungen auf das gesamte dezentrale Speicherökosystem haben. Als Beispiel dient das EthStorage-Projekt auf Ethereum. EthStorage zielt darauf ab, die Leistung und Skalierbarkeit des Speichernetzwerks durch das Hinzufügen von Speicherkapazitäten auf der L1 von Ethereum zu verbessern. Solche Bemühungen zur Speichererweiterung können den Anforderungen der Datenspeicherung besser gerecht werden und letztendlich die Datenverfügbarkeit verbessern.
2. Aggregation von Speichernetzwerken: Die Einführung von DSN-Aggregatoren (Decentralized Storage Network) bedeutet einen erheblichen Fortschritt bei der Verbesserung der Datenverfügbarkeit in dezentralen Speichernetzwerken. Durch die Zusammenführung verschiedener Speichernetzwerke können Ressourcen effizient genutzt werden, was zu einer höheren Datenverfügbarkeit führt. Dieses Aggregationsmodell trägt dazu bei, das Problem der Fragmentierung des Speichernetzwerks anzugehen und letztendlich das Speichererlebnis des Benutzers zu verbessern. Projekte in diesem Bereich, wie etwa 4EVERLAND, haben dezentrale Cloud-Computing-Plattformen entwickelt, die mehrere Speichernetzwerke integrieren und es Benutzern ermöglichen, netzwerkübergreifend auf Daten zuzugreifen und diese zu verwalten. Dieses Projekt verbessert die Datenverfügbarkeit und Speichereffizienz und bietet Benutzern einen zuverlässigeren Datenzugriff über aggregierte Speichernetzwerke.
3. Integration von Computing und Storage: Die Entwicklung des Off-Chain-Computing wird die Datenverfügbarkeit dezentraler Speichernetzwerke weiter fördern. Durch die Kombination von Rechenleistung und Speicherkapazitäten können effizientere Datenverarbeitungs- und Speicherdienste erreicht werden. Dieses Integrationsmodell kann die Geschwindigkeit und Effizienz der Datenverarbeitung verbessern und Benutzern flexiblere und zuverlässigere Datenspeicherlösungen bieten. Darüber hinaus werden künftige Lösungen darin bestehen, Daten in einer dedizierten Datenverfügbarkeitsschicht zu speichern und nur die für diese Daten berechneten Merkel-Wurzeln in der Konsensschicht zu erfassen. Dieses Design kann nicht nur die Datensicherheit gewährleisten, sondern auch die Leistung verbessern und das Problem zunehmend zentralisierter Konsensknoten effektiv lösen.

Quelle: Messari

Fazit und Ausblick

Die zukünftigen Entwicklungstrends zur Verbesserung der Datenverfügbarkeit in dezentralen Speichernetzwerken sind vielfältig. Dazu gehören die Stärkung der Speichernetzwerkaggregation, die Integration von Berechnung und Speicherung, der Blockchain-basierte Speicherausbau und die Stärkung der Datensicherheitsmaßnahmen. Diese Fortschritte werden die Datenverfügbarkeit weiter erhöhen und die breite Akzeptanz und Entwicklung dezentraler Speichernetzwerke vorantreiben. Basierend auf diesen Überlegungen ist es entscheidend, sich bei der Projektauswahl auf folgende Fragen zu konzentrieren:

1. Herausforderungen der kettenübergreifenden Datenverfügbarkeit: Mit der Entwicklung der kettenübergreifenden Technologie ist die Dateninteroperabilität zwischen verschiedenen Blockchains möglich geworden. Die Sicherstellung der Verfügbarkeit kettenübergreifender Daten steht jedoch vor vielen Herausforderungen, wie z. B. Datenkonsistenz, Datenschutz und Skalierbarkeit. Zukünftige Forschung und Innovation werden sich der Lösung dieser Herausforderungen widmen, um eine effizientere und zuverlässigere kettenübergreifende Datenverfügbarkeit zu erreichen.
2. Datenverfügbarkeit und Blockchain-Leistung in Einklang bringen: Einschränkungen der Blockchain-Leistung können sich auf die Datenverfügbarkeit auswirken. Ein Speichernetzwerk mit hohem Durchsatz und geringer Latenz kann zwar über eine hervorragende Leistung verfügen, kann jedoch Einschränkungen bei der Datenverfügbarkeit aufweisen. Zukünftige Forschungen können untersuchen, wie die Leistung verbessert und gleichzeitig die Datenverfügbarkeit sichergestellt und ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Verfügbarkeit gefunden werden kann.
3. Der Einfluss von Community Governance auf die Datenverfügbarkeit: Community Governance ist ein wesentlicher Bestandteil dezentraler Speichernetzwerke und kann die Entwicklung der Datenverfügbarkeit maßgeblich beeinflussen. Die Einrichtung eines robusten Community-Governance-Mechanismus, der die Beteiligung der Community und die Konsensbildung fördert, kann zu Verbesserungen bei der Datenverfügbarkeit führen. Zukünftige Forschung könnte sich darauf konzentrieren, die Auswirkungen der Community Governance auf die Datenverfügbarkeit zu untersuchen und Möglichkeiten zur Optimierung der Community Governance zu erkunden, um eine stärkere Datenverfügbarkeit zu fördern.
4. Kombination von Datenverfügbarkeit und neuen Technologien: Mit dem Aufkommen neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz, Edge Computing und dem Internet der Dinge wird die Kombination dieser Technologien mit dezentraler Speicherung neue Möglichkeiten für die Datenverfügbarkeit mit sich bringen. In Zukunft können wir untersuchen, wie Technologien wie künstliche Intelligenz und intelligente Verträge zur Verbesserung der Datenverfügbarkeit eingesetzt werden können, und die Anwendung der Datenverfügbarkeit in den Bereichen Edge Computing und Internet der Dinge untersuchen.

Im Laufe der Zeit wird das Ökosystem der dezentralen Speicherung weiter wachsen, mit einer Zunahme der Knoten und Benutzer, der Entstehung weiterer Anwendungsfälle und einer weiteren Verbesserung der Datenverfügbarkeit. Unter dem Gesichtspunkt der Datenverfügbarkeit können verschiedene dezentrale Speicherprojekte eine tiefere Zusammenarbeit im Ökosystem untersuchen. Durch die Einrichtung von Mechanismen für den projektübergreifenden Datenaustausch können verschiedene Projekte einander ergänzen und so die allgemeine Datenverfügbarkeit und Synergie des gesamten Ökosystems verbessern. Dieses kollaborative Entwicklungsmodell trägt zum Aufbau eines robusteren und nachhaltigeren dezentralen Speichernetzwerks bei.

Zusammenfassend ist der Autor davon überzeugt, dass zukünftige Forschung und Entwicklung weiterhin technologische Innovationen, kettenübergreifende Datenverfügbarkeit, das Gleichgewicht zwischen Leistung und Verfügbarkeit, Community-Governance und neue Technologieanwendungen untersuchen werden. Diese laufende Untersuchung zielt darauf ab, die Datenverfügbarkeit dezentraler Speichernetzwerke weiter zu verbessern. In Zukunft könnten weitere Speichernetzwerkprojekte entstehen, bei denen fortschrittlichere Technologien und Protokolle eingesetzt werden, um leistungsfähigere Datenspeicher- und Zugriffsdienste bereitzustellen.

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