分散型ストレージの概念、実践、そして展望

PermaDAO
2024-02-02 10:02:49
コレクション
現在市場にある主流の分散型ストレージプラットフォームには、Arweave、Filecoin、Storjが含まれ、単一の中央制御点に依存しないデータストレージ方法を提供し、従来のクラウドストレージサービスと対比されます。Arweaveは長期または永久的なストレージに特化し、一回限りの支払いモデルを採用しています。FilecoinとStorjはブロックチェーンに基づくストレージ市場を構築し、柔軟なストレージソリューションを提供しています。

著者:PermaDAO

分散型ストレージは、単一の中央制御点に依存しないデータストレージ方法です。この方法は、通常、単一の企業や組織によって管理される従来の集中型ストレージ(例えば、Amazon S3やGoogle Cloudなどの従来のクラウドストレージサービス)と対照的です。

主流の分散型ストレージ

現在市場で主流の分散型ストレージには、Arweave、Filecoin、Storjがあります。それぞれ独自の特徴と設計理念があります:

  • Arweave は、長期または永久的なデータストレージに焦点を当てています。
  • Filecoin は、従来のクラウドストレージに似た分散型市場を提供し、柔軟なストレージニーズをサポートします。
  • Storj は、安全性とプライバシー保護を重視した分散型クラウドストレージサービスを提供します。

これらの3つのプラットフォームはすべてブロックチェーン技術を使用していますが、適用シーン、技術実装、支払いモデルは異なり、それぞれ異なるタイプのストレージニーズに適しています:

  1. Arweave
  • 目標:長期的で永久的なデータストレージソリューションを提供すること。Arweaveの目標は、データを「永遠に」保存することで、主に長期データ保存に使用されます。
  • 技術:独自のブロックチェーン技術「ブロックウィーブ」を使用しています。従来のブロックチェーンとは異なり、ブロックウィーブは新しいブロックごとに過去のランダムなブロックへの参照を含めるように設計されており、データの長期保存を促進します。
  • 支払いモデル:ユーザーはデータストレージのために一度の料金を支払い、データが保存された後は理論的に永久にアクセス可能です。
  1. Filecoin
  • 目標:従来のクラウドストレージサービスに似た分散型ストレージ市場を作成することを目指しています。
  • 技術:FilecoinはIPFS(インターネットファイルシステム)のインセンティブ層です。「ストレージ証明」と「時空証明」を使用して、データが正しく保存されていることを保証します。
  • 支払いモデル:ユーザーは保存されたデータの量と時間に基づいてストレージプロバイダーに料金を支払います。これはより伝統的なレンタルモデルであり、ユーザーは必要に応じてストレージを増減させ、それに応じて料金を支払います。
  1. Storj
  • 目標:ユーザーに分散型クラウドストレージソリューションを提供し、安全性とプライバシー保護に重点を置いています。
  • 技術:Storjは、データの安全性とプライバシーを保護するために暗号化と分割技術を使用しています。データはアップロード前にクライアント側で暗号化され、複数の小さなブロックに分割され、世界中のノードに分散して保存されます。
  • 支払いモデル:Storjの支払いモデルは従来のクラウドストレージに似ており、使用したストレージスペースと帯域幅に基づいて請求されます。

対照的に、Arweaveは独自の地位を確立しており、強調される永久保存はデータの検閲耐性と持続性に重点を置いています。FilecoinとStorjはストレージ市場を利用し、ブロックチェーン技術を使用してストレージ市場を再構築しています。

ビジネスアーキテクチャの解析

Arweaveのデータ永久保存の理論的基盤は「ムーアの法則」に似ています。1980年から現在までのデータストレージコストの統計結果によれば、ストレージコストは毎年20%の速度で下降しています。この統計的規則に従えば、無限の年数の後、データストレージのコストは定数に収束します。Arweaveの永久保存はこれを基に、データ200年のストレージコストを計算しました。ユーザーがデータを保存する際には、この費用を一度支払います。

同時に、Arweaveは非常に優雅でシンプルなデータマイニングメカニズムを設計しました。これを「有効データマイニング」と名付けることができます。

「有効データ」とは、過去にArweaveネットワークに保存されたデータを指し、ユーザーはこれらの有効データに対して200年のストレージ費用を支払います。ネットワーク内の別の役割のグループであるマイナーは、有効データを使用してマイニングを行い、有効データの読み取りサービスを提供します。他のストレージブロックチェーンとは異なり、Arweaveはマイナーにデータを保存することを強制せず、各マイナーが「有効データ」を最大限に保存するように促すインセンティブルールを設けています。Arweaveネットワーク内では、マイナーが保存する「有効データ」が多ければ多いほど、マイニングの「計算力」が大きくなります。

仮にArweaveネットワークに100TBの有効データがある場合、マイナーはすべての100TBのデータを必ず保存する必要はありません。つまり、マイナーは100MBのデータのみを保存してマイニングを行うことができますが、その場合、マイナーの計算力は非常に小さくなります。もしマイナーがすべての100TBのデータを保存することを選択すれば、彼の計算力は最大値に達します。

「有効データマイニング」のメカニズムにおいて、Arweaveネットワークはマイナーができるだけ多くのデータを保存するようにインセンティブを与えますが、すべてのデータの保存を強制することはありません。このインセンティブモデルでは、データが失われる可能性はあるのでしょうか?以下はデータ損失に関するシミュレーション演算です:

ここで、最初の行と第二の行の0.5は、単一のノードが50%のデータを保存していることを示しています。仮にこのブロックネットワークに20万のブロックがあり、ネットワーク内に200のノードがあり、各ノードがランダムに10万のブロック(50%のブロックデータ)を保存している場合、単一のブロックにアクセスできない確率は6.223\^10-61と計算できます。クラウドサービスが提供するデータの信頼性は99.9999999%、つまり10の7乗です。上記のArweaveの演算は驚くべき61乗に達しました。

FilecoinとStorjの両者は、ブロックチェーン技術を使用してデータストレージ市場を構築しています。その中でStorjの主な改良点はデータのプライバシーです。本稿ではFilecoinの原理について主に説明します。

従来の注文書に似て、ユーザーはFilecoinを使用するためにまず取引市場で入札を行い、データストレージの時間とバックアップ数を明記します。マイナーは利益を得られる注文を受け取ります。取引市場全体の公平性を保証するために、Filecoinは複雑な経済モデルを構築し、罰金や小額分割払いなどのさまざまなルールを設定しています。その核心技術は、複製証明と時空証明です。

複製証明:マイナーはユーザーに対してデータが専用の物理デバイスに保存されたことを証明します。マイナーがユーザーのデータを証明するたびに、ネットワークはそのマイナーに料金を支払います。

時空証明:複製証明だけでは、データが常に保存されていることを保証できません。マイナーは証明を提出する際にのみこのデータを保存することができます。そのため、Filecoinは時空証明を補足し、マイナーがこれらのデータを継続的に保存することを目的としています。

以上をまとめると、Arweaveの永久保存の根拠と実現方法は次の通りです:

  • 永久保存のコストは年々低下する
  • 「有効データマイニング」によってマイナーをインセンティブ化し、データの永久保存を実現する

FilecoinとStorjは、ブロックチェーン技術を使用して創造された分散型ストレージ市場であり、彼らのモデルは従来の取引市場の注文書に似ています。注文書は需要を提供する者とデータストレージを保証するマイナーによって構成されています。Filecoinの核心技術の要点は、複製証明と時空証明です。

ストレージの実践

データをArweaveに保存する方法は2つあります。第一の方法は、データを直接Arweaveノードに送信し、ARを支払うことです。第二の方法は、ANS-104(Bundled)データバインディングプロトコルを使用してデータを一括でArweaveにパッケージ化することです。

データをArweaveに直接保存する

ユーザーはARをウォレットに持っているだけでこのアクションを完了できます。以下のコードを使用して、file.pdfという名前のファイルをArweaveに保存します:

詳細なドキュメントは、https://github.com/ArweaveTeam/arweave-js を参照してください。

ANS-104を使用してデータをArweaveに保存する(推奨)

Arweaveのブロック生成速度は通常2分程度と低く、1つのブロックは1000件の取引しか処理できません。これにより、Arweaveのストレージ取引数が大幅に制限されます。Arweaveの取引量は無限ですが、ユーザーは100MBまたは10GBのデータを1回の取引で直接Arweaveに保存できます。取引数の拡張問題を解決するために、ANS-104が登場しました。

ANS-104は、数万件の異なるデータエンティティを1回の通常のArweave取引にバインドできるマルチトランザクションバインディング技術です。EthereumからLayer2 Rollupソリューションに類似していますが、ANS-104はデータの安全性を損なうことなく、バインドされたデータも100%完全なデータとしてArweaveに保存されます。

ANS-104を使用してデータを保存するコードの例は以下の通りです:

このコードは、データバインディングサービスとしてarseeding軽ノードを使用しています。arseeding軽ノードは完全にオープンソースのArweaveデータノードで、すべてのArweaveネイティブノードインターフェースをサポートし、ANS-104インターフェースを拡張しています。同時に、arseedingはクロスチェーン支払いプロトコルeverPayを統合しているため、ARを使用してストレージ料金を支払うだけでなく、ユーザーや開発者はETH、BNB、USDT、USDCなどのさまざまな資産を使用してデータを永久保存することもできます。

詳細なドキュメントは、https://web3infra.dev/docs/Arseeding/guide/quickStart を参照してください。

ストレージ料金

現在、Arweaveで1GBのデータを保存するには$7.5かかります。最新のストレージ料金は、https://ar-fees.arweave.dev/ を参照してください。

Arweaveのデータを検索およびダウンロードする

Arweaveは標準化されたGraphQLサービスインターフェースを持っており、個人や機関は標準に従ってArweaveインデックスを実装できます。以下は、2つの典型的で使いやすいインデックスゲートウェイです:

Arweaveデータをダウンロードするには、データのARIDまたはItemIDを知っているだけで済みます。コード例:

Filecoinのストレージ方法

残念ながら、Filecoinは一般ユーザーや開発者向けのストレージツールを提供していません。一般の開発者にとって、Filecoinは利用できない状態です。散発的な技術文書から、第三者サービスプロバイダーを通じてFilecoinストレージのソリューションを見つけることができますが、サービスプロバイダーの文書を注意深く確認すると、ほとんどのサービスプロバイダーはIPFSストレージのみを提供しており、データがFilecoinに保存されるとは限りません。著者の能力不足のため、データをFilecoinに保存する良い方法を見つけることができず、Filecoinからデータを直接取得するための対応するインターフェースもありません。

Storjのストレージ方法

Storjのストレージ方法はWeb2と同様で、開発者は公式サイトに登録し、API-KEYを取得する必要があります。StorjのストレージはAWS S3インターフェースと互換性があるため、ここでは詳しく説明しません。Storjのストレージ料金は非常に低く、1GBのストレージを1ヶ月間使用するのにわずか$0.004です。ただし、200年間のストレージ料金に換算すると、Arweaveよりもやや高く、$9.6になります。

ストレージの実践から見ると、Arweaveの取引処理モデルはBitcoin/Ethereumなどのブロックチェーンと一致しています。Filecoinは利用可能なSDKやインターフェースを提供しておらず、残念ながら「ストレージのリーダー」とされるFilecoinが開発者にとって利用できない状態であることは、非常に残念です。Storjのストレージ方法はWeb2と完全に一致しています。

注意すべき点は、Arweaveはネイティブのブロックチェーンストレージであり、一度Arweaveに送信されたデータは削除や改ざんができないことです。FilecoinとStorjはレンタルモデルであり、プロジェクト側はいつでもストレージレンタルサービスを停止できます。このモデルでは、データはブロックチェーンの特性を持たず、データの特性は集中型クラウドサービスに保存されたものと同じです。

ArweaveとFilecoinなどのデータストレージの違いをより明確に区別するために、Arweave上のデータを「コンセンサスデータ」と呼ぶことができます。BTCやEthereum上のデータもコンセンサスデータに属し、これらのデータは改ざん不可能で追跡可能な特性を持っています。Filecoinストレージレンタル市場に保存されたデータは、コンセンサスデータとは呼べません。

発展の見通し

分散型ストレージは、まったく異なる2つのビジネスラインが登場しました。その中で、Arweaveを代表とするビジネスラインはコンセンサスデータを中心に、データの分散化、検閲耐性、追跡可能性などの特性を強調しています。Filecoinを代表とするビジネスラインは、分散型市場を中心に、ストレージリソースの配分と保存成功の証明を強調しています。DeFiの発展に例えると、初期のIDEXはブロックチェーン技術を用いて注文書市場を構築しましたが、注文書は非常に伝統的なビジネスモデルであり、チケット交換を解決するために注文を出すモデルを目指しています。DeFiの爆発は、Uniswap AMM取引モデルによってもたらされた流動性マイニング技術によるもので、AMMは注文を完全に自動化し、流動性の組み合わせを実現し、最終的にDeFi Summerの大爆発を迎えました。現在の分散型ストレージの競争の中で、Filecoinが代表するのは、ブロックチェーン技術によって構築された注文書市場であり、ArweaveはAMMに似た統一モデルを使用してデータの供給と需要を管理しています。Arweaveの統一モデルはデータの価格設定と処理を容易にし、Arweaveを使用することで通常のデータをコンセンサスデータに変換することがより簡単になります。このコンセンサス上のデータは「データの組み合わせ性」の大爆発を迎える可能性があります。

同時に、SCP理論(ストレージに基づくコンセンサスパラダイム)にも言及せざるを得ません。その核心思想は、データストレージがコンセンサスを持つ限り、それらのデータを使用して構成されたアプリケーションもコンセンサスを形成できるというものです。SCPはオフチェーン計算を強調し、データはBTC、Ethereumなどの各チェーンに保存され、ブロックチェーン上のデータを集約して唯一の状態を形成します。これらの状態が任意の計算ユニットで実行されると同じ結果が得られるのであれば、なぜ私たちはそれをオンチェーンで計算する必要があるのでしょうか?そんなに多くの計算リソースを無駄にするのでしょうか?

現在流行しているBRC20やビットコインのインスクリプションは、オフチェーン計算のコンセンサスを使用しています。BRC20プロトコルとArweave SCPが強調するストレージコンセンサスは一致しており、どちらもブロックチェーンをデータ層として使用して不変で追跡可能な取引データを提供し、状態の計算は完全にオフチェーンで行われます。Arweaveのストレージ能力を借りて、SCP理論はより強力なコンセンサスデータセットを得ることができます。Arweave SCP理論は、エンジニアリング上完備されたアプリケーションソリューションのセットを発展させており、Permawebに相当します。これはビットコインインデクサーの究極のバージョンであり、Permawebは資産だけでなく、テキスト、画像、さらには動画を処理できます。近い将来、非常に強力なインデクサーがストリーミング再生を行い、完全に分散型のTikTokを構築することを想像してみてください。

現在、Permawebソリューションがサポートするアプリケーションタイプは広範であり、クラウドストレージ、コンテンツ共創、ゲームなど、さまざまな構造で開発が容易に行えます。Permawebアプリケーション間のデータは相互に組み合わせることができます。たとえば、作家がコンテンツ共創を通じて創作したテキストと著作権をArweaveにアップロードし、別のゲームの開発者が作家のコンテンツを直接引用し、プレイヤーが著者に著作権料を支払うことができます。

現在、DePINが直面している最大の課題はブロックチェーンの性能です。DePINデバイスは家庭に普及するでしょうが、どのブロックチェーンもこれほど多くのユーザーインタラクションを処理できません。ほとんどのDePINは依然として集中型の方法でデータを処理しており、これによりDePINは分散型の特性を失います。コンセンサスデータはDePINにより強力な能力をもたらし、DePINデータが永久化されると、これらのデータも組み合わせの特性を持つようになります。たとえば、グリーンエネルギー証明書は、ブロックチェーンのPoW計算時にエネルギー消費を相殺し、コンテンツ制作での識別子となり、ゲーム内でバッジとなることができます。データと価値は至る所で流動します。

コンセンサスデータはAI人工知能分野にも適用されます。人類の知識と歴史は永遠に保存されるべきであり、コンセンサスデータはAIが人類の知識と歴史を汚染したり改ざんしたりできないことを保証します。同様に、コンセンサスデータはAIの最良のデータ原料となり、AIがさまざまな有効情報を学習し処理できるようにします。

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