与其他三种网络相比,Storj的代币模型是最简单的。它的token$STORJ用作网络上存储服务的支付手段,对于终端用户和存储提供商来说都是如此,所有其他网络也是如此。因此,$STORJ的价格是对$STORJ服务需求的直接函数。
分布式存储体系结构中这种类型的数据的一个优点是能够利用边缘存储设备或边缘数据中心将数据存储移动得更靠近终端。这种存储方法提供了更低的网络通信成本、更低的交互延迟和更低的带宽开销。它还提供了更大的适应性和可扩展性。例如,以Storj为例,1TB的每月存储成本为4.00美元,而市场领头羊的企业云存储解决方案AmazonS3对相同数量的数据每月收费约23.00美元。
此类机制包括证明数据在特定时间段内存储的算法、成功完成存储请求持续时间的财务激励以及对未完成请求的抑制等。本节将介绍每个协议的存储及激励协议。
在DFSNs中存储非结构化文件的局限性是显而易见的,特别是在高效的数据检索和更新方面。对于需要频繁更新的数据,这些体系结构不是最理想的选择。在这种情况下,MySQL和Redis等传统数据库是更适合开发人员的选项,它们在Web2.0的互联网时代经过了广泛的优化和测试。
时空证明(PoSt):在存储交易的生命周期内,存储矿工需每24小时证明一次自己在持续划拨专用存储空间来存储该数据。
●HollowDB:作为Arweave上的智能合约构建的键值数据库,它使用白名单地址和ZK证明来确保数据的可验证性。ZK证明也用于确保数据的可验证性。
GPoS是一种以存储资源定义额度的PoS共识算法。通过第一层MPoW机制提供的工作量报告,Crust链上可以获得所有节点的存储工作量,而第二层的GPoS算法,就是根据节点工作量为每个节点计算一个Staking额度。再根据这个额度,进行PoS共识。即出块奖励跟每个节点的抵押量成正比,而每个节点的抵押量上限,则受到节点提供存储量的限制。
抵押*款(如向存储提供者发放确定目的*款,像是接纳来自特定用户的FIL 交易提议,或在确定时间窗口增加容量)
存储数据的证明:网络不仅需要知道数据的存储位置,而且存储节点应该能够证明他们确实存储了他们想要存储的数据,以确定激励的份额。
随着基于生成式AI的产品数量呈指数级增长,它们生成的数据也呈指数级增加。数据的激增刺激了对存储解决方案的需求,从而推动了去中心化存储市场的增长。
当一次性收费即后续数据读取为免费服务,可持续意味着用户可随时访问数据,那如何长效激励矿工愿意零收入的提供数据读取服务呢?
众筹式的数据集保存计划—如任何人都可以资助存储一些对社会很重要的数据,如犯罪数据或环境变暖相关数据
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