데이터 혁명: 탈중앙화 스토리지의 전경 분석
TL;DR
탈중앙화 스토리지는 단일 실체나 일부 집단이 유휴 저장 공간을 스토리지 네트워크의 구성 요소로 활용함으로써 AWS 및 구글 클라우드와 같은 중앙집중형 기관의 데이터 통제를 우회하는 방식이다.
낮은 저장 비용, 데이터 중복 백업, 토큰 경제는 탈중앙화 스토리지의 특징이며, 다수의 Web3 애플리케이션이 이러한 인프라 위에 구축된다.
2023년 6월 기준, 탈중앙화 스토리지 전체 용량은 22,000PB(PB)를 초과했으며, 네트워크 이용률은 약 20% 수준이다. 이는 미래 성장 가능성의 여지가 크다는 점을 시사한다.
현재의 저장 용량 중 약 80% 이상은 Filecoin이 제공하고 있으며, 해당 분야에서 명백한 선두주자이다. Filecoin은 개발자를 유인하고 생태계 발전을 촉진하기 위해 Filecoin Plus 및 FVM 등의 프로젝트도 출시했다.
인공지능(AI) 및 풀체인 게임(Full-chain Game) 등 분야의 부상과 함께 탈중앙화 컴퓨팅 및 스토리지 시장은 흥미로운 성장 기회를 맞이할 전망이다.
1. 왜 우리는 탈중앙화 스토리지를 필요로 하는가
Dropbox 및 Google Cloud와 같은 클라우드 스토리지 서비스는 대용량 파일(예: 영상 및 사진)을 온라인으로 저장하고 공유하는 방식을 혁신했다. 사용자는 하드디스크를 새로 구매하는 것보다 저렴한 비용으로 TB 단위의 데이터를 저장하고, 언제든지 어떤 장치에서도 파일에 접근할 수 있게 되었다. 그러나 문제는 사용자가 중앙집중형 실체의 관리 체계에 의존해야 한다는 점이다. 이들 기관은 계정 접근 권한을 언제든지 취소하거나 정부 기관과 파일을 공유하거나, 아무 이유 없이 파일을 삭제할 수도 있다. 이러한 저장 모델은 데이터 자산의 소유권을 불명확하게 만들며, 아마존, 구글 등 거대 IT 기업들이 데이터를 독점하게 만든다. 또한 중앙화된 서비스의 다운타임은 종종 재난적인 결과를 초래한다.
스토리지 분야는 본질적으로 탈중앙화 애플리케이션에 적합하다. 우선, 사용자의 데이터 프라이버시 및 소유권 문제를 해결한다. 탈중앙화 파일 서비스에 저장된 파일은 정부 기관처럼 내용을 통제하고 검열하려는 중앙기관의 영향을 받지 않는다. 또한 민간 기업이 서비스를 검열하거나 법 집행 기관과 파일을 공유하는 행위를 막을 수 있다.
둘째, 방대한 양의 데이터 저장과 색인 자체가 분산형 시스템을 요구한다. 기존의 중앙화된 클라우드 서비스조차 Spanner, TiDB 등 분산 아키텍처를 사용한다. 즉 분산화(distributed)가 반드시 탈중앙화(decentralized)를 의미하지는 않지만, 탈중앙화는 항상 분산화된 구조를 따른다. 중앙화된 저장 아키텍처와 달리, 기존의 탈중앙화 솔루션은 데이터를 작은 조각으로 나누어 암호화한 후 전 세계 노드에 저장하며, 이 과정에서 데이터의 여러 복제본을 생성해 데이터 손실 회복 능력을 높인다.
셋째, 무효한 마이닝으로 인한 자원 낭비를 해결한다. 비트코인 PoW 메커니즘은 막대한 전력 소모로 오랫동안 비판받아 왔다. 반면 탈중앙화 스토리지는 사용자가 유휴 저장 자원을 활용해 노드가 되고, 이를 통해 마이닝하여 수익을 창출할 수 있도록 한다. 많은 저장 노드는 비용 절감 효과를 가져오며, 향후 탈중앙화 클라우드 서비스가 Web2 클라우드 시장의 일부를 차지할 가능성도 있다. 네트워크 대역폭과 하드웨어 서비스가 지속적으로 업그레이드되는 오늘날, 이는 엄청난 시장 규모를 형성한다. Business Research 예측에 따르면, 글로벌 데이터베이스 시장은 2028년에 1200억 달러를 초과할 전망이다.
2. 탈중앙화 스토리지 아키텍처
진정한 탈중앙화 애플리케이션을 구축하기 위해선, 탈중앙화 데이터베이스 역시 Web3 애플리케이션 아키텍처에 포함되어야 한다. 이를 크게 네 가지 구성 요소로 나눌 수 있다: 스마트 컨트랙트 계층, 파일 저장, 데이터베이스, 범용 인프라 계층.
스마트 컨트랙트 계층은 일종의 Layer1 역할을 하며, 범용 인프라 계층에는 오라클, RPC, 접근 제어, 신분 인증, 오프체인 컴퓨팅, 인덱싱 네트워크 등이 포함된다.
사용자에게는 잘 느껴지지 않지만, 파일 저장 및 데이터베이스 계층은 Web3 애플리케이션 개발에서 핵심적인 역할을 한다. 이들은 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 저장을 위한 필수 인프라를 제공하며, 다양한 애플리케이션의 요구사항을 충족시킨다. 본 보고서의 성격상, 다음에서는 두 구성 요소를 더 상세히 설명하겠다.
2.1 탈중앙화 파일 저장 네트워크 (DFSNs)
Filecoin, Arweave, Crust 등의 DFSN은 주로 비구조화된 데이터의 영구 저장에 사용되며, 사전 정의된 형식을 따르지 않고 자주 갱신되거나 검색되지 않는 데이터에 적합하다. 따라서 DFSN은 일반적으로 문서, 이미지, 오디오, 비디오 등 정적 데이터 유형의 저장에 사용된다.
분산 저장 아키텍처에서 이러한 유형의 데이터는 엣지 저장 장치 또는 엣지 데이터센터를 활용해 데이터를 최종 사용자 근처에 위치시킬 수 있는 장점을 가진다. 이 저장 방식은 더 낮은 네트워크 통신 비용, 낮은 지연 시간, 낮은 대역폭 오버헤드를 제공하며, 더 큰 적응성과 확장성을 제공한다. 예를 들어 Storj의 경우 1TB 월간 저장 비용은 4.00달러인데 반해, 시장 선도 기업인 Amazon S3는 동일한 데이터량에 대해 월 23.00달러를 청구한다.
기존 중앙화 클라우드 저장 솔루션과 비교해, 사용자는 비용 효율적인 저장 옵션의 혜택을 누릴 수 있다. DFSN의 탈중앙화 특성은 데이터가 단일 중앙 서버가 아닌 다수의 노드 또는 마이너에 분산되어 저장됨으로써, 더 높은 데이터 보안성, 프라이버시 및 통제력을 제공한다.
2.2 탈중앙화 데이터베이스
DFSN에서 비구조화된 파일 저장의 한계는 특히 효율적인 데이터 검색 및 갱신 측면에서 명확하다. 자주 갱신되는 데이터의 경우, 이러한 아키텍처는 가장 이상적인 선택이 아니다. 이 경우 MySQL, Redis 등의 전통적인 데이터베이스가 개발자에게 더 적합한 옵션이며, Web2.0 인터넷 시대에 광범위하게 최적화되고 테스트되었다.
특히 블록체인 게임 및 소셜 네트워크와 같은 애플리케이션에서는 구조화된 데이터 저장이 불가피한 요구사항이다. 전통적인 데이터베이스는 대량의 동적 데이터를 효율적으로 관리하고 접근을 제어하는 방법을 제공한다. 인덱싱, 쿼리, 데이터 조작 기능은 구조화된 데이터에 의존하는 애플리케이션에 매우 중요하다. 따라서 DFSN 기반 또는 자체 개발한 저장 계층에 관계없이, 고성능 및 고가용성 탈중앙화 데이터베이스는 스토리지 분야에서 매우 중요한 분야이다.
3. DFSN 기술적 분석
3.1 개요
현행 Web3 프로젝트에서 탈중앙화 파일 저장 프로젝트(DFSN)는 대략 두 가지로 분류된다. 첫 번째는 IPFS 기반 구현인 Filecoin, Crust 등의 프로젝트이고, 두 번째는 AR, Sia, Storj처럼 자체 프로토콜이나 저장 시스템을 가진 프로젝트들이다. 서로 다른 구현 방식을 취하고 있지만, 모두 동일한 과제에 직면한다: 효율적인 데이터 저장 및 검색을 실현하면서 진정한 탈중앙화 저장을 보장하는 것이다.
블록체인 자체는 대량 데이터 저장에 적합하지 않으며, 관련 비용과 블록 공간에 미치는 영향으로 인해 이러한 방법은 비현실적이다. 따라서 이상적인 탈중앙화 저장 네트워크는 데이터 저장, 검색, 유지관리를 수행할 수 있어야 하며, 동시에 네트워크 내 모든 참여자의 활동이 인센티브를 받고 탈중앙화 시스템의 신뢰 메커니즘을 준수하도록 해야 한다.
다음과 같은 항목을 중심으로 주요 프로젝트들의 기술적 특징과 장단점을 평가하겠다:
데이터 저장 형식: 저장 프로토콜 계층은 데이터 저장 방식을 결정해야 하며, 예를 들어 데이터 암호화 여부, 전체 저장 여부 또는 작은 해시 블록으로 분할 저장 여부 등을 포함한다.
데이터 복제 및 백업: 데이터 저장 위치를 결정해야 하며, 몇 개의 노드가 데이터를 보관할지, 모든 데이터를 모든 노드에 복제할지, 아니면 각 노드가 서로 다른 조각을 수신하여 데이터 프라이버시를 추가로 보호할지 등을 결정한다. 데이터 저장 형식과 전파 방식은 네트워크상 데이터 가용성 확률, 즉 장치 고장 시 지속성에 영향을 미친다.
장기적 데이터 가용성: 네트워크는 데이터가 언제 어디서나 사용 가능하도록 보장해야 한다. 즉 저장 노드가 시간이 지남에 따라 오래된 데이터를 삭제하지 않도록 인센티브 메커니즘을 설계해야 한다.
저장 데이터 증명: 네트워크는 데이터 저장 위치를 알고 있을 뿐 아니라, 저장 노드가 실제로 자신이 저장한다고 주장하는 데이터를 보유하고 있음을 입증할 수 있어야 하며, 이는 인센티브 배분의 근거가 된다.
저장 가격 발견: 노드는 파일의 지속적인 저장에 대해 비용을 지불할 것으로 예상된다.
3.2 데이터 저장 및 복제
앞서 언급했듯이, Filecoin과 Crust는 피어 간 파일 전송 및 노드 저장을 위한 네트워크 프로토콜 및 통신 계층으로 IPFS를 사용한다. 차이점은 Filecoin이 EC(지우기 부호화, Erasure Coding)를 사용해 저장의 확장성을 실현한다는 점이다. EC는 데이터를 조각으로 나누고, 확장 및 부호화된 중복 데이터 블록을 생성한 후 서로 다른 위치(디스크, 저장 노드 또는 지리적 위치)에 저장하는 데이터 보호 방법이다. EC는 일련의 숫자를 설명하는 수학 함수를 생성하여 정확성을 확인하고, 하나의 숫자가 손실된 경우에도 이를 복원할 수 있도록 한다.
Source: usenix
기본 방정식은 n=k+m이며, 총 데이터 블록 수는 원본 데이터 블록 수와 패리티 블록 수의 합이다.
k개의 원본 데이터 블록에서 m개의 패리티 블록을 계산한다. k+m개의 데이터 블록을 k+m개의 디스크에 각각 저장하면, 임의의 m개 디스크 고장을 견딜 수 있다. 디스크 고장 시 살아남은 k개 데이터 블록만으로도 모든 원본 데이터 블록을 복원할 수 있다. 마찬가지로 k+m개의 데이터 블록을 서로 다른 저장 노드에 분산시키면, m개 노드 고장을 견딜 수 있다.
새로운 데이터를 Filecoin 네트워크에 저장할 때, 사용자는 Filecoin 저장 시장에 접속해 저장 공급자와 저장 조건을 협의한 후 저장 주문을 내야 한다. 동시에 사용자는 어떤 유형의 EC와 복제 계수(replication factor)를 사용할지 결정해야 한다. EC를 통해 데이터는 일정 크기의 조각으로 분할되며, 각 조각은 확장되고 중복 데이터가 부호화되므로, 원본 파일을 재구성하려면 조각의 일부 집합만 필요하다. 복제 계수란 데이터가 저장 마이너의 더 많은 저장 섹터에 얼마나 자주 복제되는지를 의미한다. 저장 마이너와 사용자가 조건에 합의하면 데이터는 저장 마이너에게 전송되어 저장 섹터에 저장된다.
Crust의 데이터 저장 방식은 다르다. 그들은 데이터를 고정된 수의 노드에 복제한다: 저장 주문 제출 시, 데이터는 암호화되어 최소 20개의 Crust IPFS 노드에 전송된다(노드 수 조정 가능). 각 노드에서 데이터는 여러 작은 조각으로 나뉘며, 이 조각들은 Merkle 트리로 해싱된다. 각 노드는 완전한 파일을 구성하는 모든 조각을 보유한다.
Arweave 역시 전체 파일 복제를 사용하지만, 다른 방법을 취한다. 트랜잭션이 Arweave 네트워크에 제출되면, 첫 번째 단일 노드가 데이터를 blockweave(블록체인 표현 형태)에 블록으로 저장한다. 이후 Wildfire라는 매우 공격적인 알고리즘이 데이터가 네트워크에서 빠르게 복제되도록 보장한다. 다음 블록을 채굴하려는 모든 노드는 이전 블록에 접근할 수 있음을 증명해야 하기 때문이다.
Sia와 Storj도 파일 저장에 EC를 사용한다. 사실 Crust의 구현 방식—20개의 완전한 데이터 세트를 20개의 노드에 저장—은 매우 중복적이며 데이터 내구성이 뛰어나지만, 대역폭 측면에서 매우 비효율적이다. EC는 더 큰 대역폭 영향 없이 데이터 지속성을 높여주는 더 효율적인 중복 구현 방법을 제공한다. Sia와 Storj는 특정 수의 노드에 EC 조각을 직접 전파해 일정한 지속성 요구를 충족시킨다.
3.3 저장 증명 및 인센티브
왜 먼저 데이터 저장 형식을 설명했는가? 기술 경로 선택은 각 프로토콜의 증명 및 인센티브 계층 차이를 직접 결정하기 때문이다. 즉 특정 노드에 저장될 데이터가 실제로 그 노드에 저장되었는지를 어떻게 검증할 것인지이다. 검증이 이루어진 후에야, 네트워크는 시간이 지나도 데이터가 계속 저장되도록 보장하는 다른 메커니즘(즉, 초기 저장 작업 후 저장 노드가 데이터를 삭제하지 않도록)을 사용할 수 있다.
이러한 메커니즘에는 특정 기간 동안 데이터 저장을 증명하는 알고리즘, 저장 요청 지속 시간 동안 성공적으로 완료한 금융 인센티브, 요청 미완료에 대한 억제 등이 포함된다. 이 섹션에서는 각 프로토콜의 저장 및 인센티브 프로토콜을 소개한다.
3.3.1 Filecoin
Filecoin에서 저장 마이너는 저장 요청을 받기 전에 네트워크에 담보를 예치해야 하며, 이는 저장 제공에 대한 약속을 의미한다. 이후 마이너는 저장 시장에서 저장 서비스를 제공하고 가격을 책정할 수 있다. 또한 Filecoin은 저장 마이너의 검증을 위해 PoRep와 PoSt를 혁신적으로 도입했다.
Source: Filecoin
복제 증명(PoRep): 마이너는 데이터의 고유한 복제본을 저장하고 있음을 증명해야 한다. 고유한 부호화는 동일한 데이터의 두 저장 거래가 동일한 디스크 공간을 재사용하지 못하도록 보장한다.
시간-공간 증명(PoSt): 저장 거래의 생애주기 동안 저장 마이너는 매 24시간마다 해당 데이터를 저장하기 위해 전용 저장 공간을 지속적으로 할당하고 있음을 증명해야 한다.
검증 제출 후 저장 공간 제공자는 FIL 보상을 받으며, 약속을 이행하지 못하면 담보한 토큰이 몰수(Slash)된다.
시간이 지남에 따라 저장 마이너는 저장 데이터에 대한 소유권을 지속적으로 증명하기 위해 정기적으로 알고리즘을 실행해야 한다. 그러나 이러한 일관된 검사는 대량의 대역폭을 필요로 한다. Filecoin의 혁신점은 저장 시간 증명과 대역폭 사용 감소를 위해, 마이너가 이전 검증의 출력을 현재 검증의 입력으로 사용해 순차적으로 복제 증명을 생성한다는 점이다. 이는 반복적으로 수행되며, 반복 횟수는 데이터 저장 기간을 나타낸다.
3.3.2 Crust Network
Filecoin과 마찬가지로, Crust도 IPFS와 인센티브 계층 및 저장 계층의 관계를 갖는다. Crust Network에서 노드는 저장 주문을 수락하기 전에 담보를 예치해야 한다. 노드가 네트워크에 제공하는 저장 공간 양은 담보의 최대량을 결정하며, 이 담보는 스테이킹되어 노드가 블록 생성에 참여할 수 있도록 한다. 이 알고리즘을 보증형 지분 증명(Guaranteed Proof of Stake, GPoS)이라 하며, 네트워크 내 지분을 가진 노드만 저장 공간을 제공할 수 있도록 보장한다.
Source: Crust Wiki
Filecoin과 다른 점은, Crust의 저장 가격 발견 메커니즘이 DSM에 의존한다는 것이다. 노드와 사용자는 자동으로 탈중앙화 저장 시장(DSM)에 연결되며, 이 시장은 자동으로 사용자 데이터를 어느 노드에 저장할지 결정한다. 저장 가격은 사용자 수요(예: 저장 기간 storage duration, 저장 공간 storage space, 복제 계수 replication factor) 및 네트워크 요인(예: 혼잡 congestion)에 따라 결정된다. 사용자가 저장 주문을 제출하면 데이터는 네트워크의 여러 노드로 전송되며, 노드는 신뢰 가능한 실행 환경(TEE: Trusted Execution Environment)을 사용해 데이터를 분할하고 조각을 해싱한다. TEE는 폐쇄형 하드웨어 구성 요소이므로 하드웨어 소유자조차 접근할 수 없으므로, 노드 소유자는 파일을 스스로 재구성할 수 없다.
파일이 노드에 저장된 후, 파일 해시를 포함한 작업 보고서가 노드의 잔여 저장 공간과 함께 Crust 블록체인에 게시된다. 여기서 데이터가 시간이 지나도 저장되도록 보장하기 위해, 네트워크는 정기적으로 무작위 데이터 검사를 요청한다: TEE 내에서 무작위 Merkle 트리 해시와 관련 파일 조각이 검색되고, 해당 조각은 복호화되어 다시 해싱된다. 이후 새 해시와 기대 해시를 비교한다. 이러한 저장 증명 구현 방식을 의미 있는 작업 증명(MPoW: Meaningful Proof of Work)이라 한다.
GPoS는 저장 자원으로额度를 정의하는 PoS 합의 알고리즘이다. 첫 번째 계층 MPoW 메커니즘이 제공하는 작업 보고서를 통해 Crust 체인은 모든 노드의 저장 작업량을 파악할 수 있으며, 두 번째 계층 GPoS 알고리즘은 노드 작업량에 따라 각 노드의 스테이킹额度를 계산한다. 이额度에 따라 PoS 합의가 이루어진다. 즉 블록 보상은 각 노드의 담보량에 비례하며, 각 노드의 담보량 상한은 제공 저장량에 의해 제한된다.
3.3.3 Arweave
앞선 두 가지 가격 모델과 비교해, Arweave는 매우 다른 가격 모델을 사용한다. 핵심은 Arweave에서 저장된 모든 데이터는 영구적이며, 저장 가격은 데이터를 네트워크에 200년간 저장하는 비용에 기반한다는 점이다.
Arweave 데이터 네트워크의 기반은 Blockweave의 블록 생성 방식에 있다. 비트코인과 같은 전형적인 블록체인은 각 블록이 체인의 이전 블록에 연결되는 단일 체인 구조이다. 반면 blockweave의 메쉬 구조는 각 블록이 이전 블록 외에도 블록체인 역사에서 무작위 회상 블록(recall block)에 연결된다. 회상 블록은 블록 역사에서 이전 블록의 해시값과 이전 블록의 높이에 의해 결정되며, 이는 결정론적이지만 예측 불가능한 방식이다. 마이너가 새 블록을 채굴하거나 검증하려면 회상 블록 정보에 접근할 권리가 있어야 한다.
Arweave의 PoA는 RandomX 해시 알고리즘을 사용하며, 마이너의 블록 생성 확률 = 무작위 회상 블록 확률 × 적절한 해시를 처음 찾는 확률이다. 마이너는 PoW 메커니즘을 통해 새로운 블록을 생성하기 위한 적절한 해시 값을 찾아야 하지만, 난수(Nounce)는 이전 블록과 임의의 회상 블록 정보에 의존한다. 회상 블록의 무작위성은 마이너가 더 많은 블록을 저장하도록 유도하며, 이는 상대적으로 높은 계산 성공률과 블록 보상을 얻게 한다. PoA는 또한 마이너가 '희귀 블록'(scarcity block), 즉 다른 사람이 저장하지 않은 블록을 저장함으로써 더 큰 블록 생성 확률과 보상을 얻도록 인센티브를 제공한다.
Source: Arweave Yellow Paper
일회성 요금으로 이후 데이터 읽기가 무료 서비스라면, 지속성은 사용자가 언제든지 데이터에 접근할 수 있음을 의미한다. 그렇다면 마이너가 수입 없이 데이터 읽기 서비스를 제공하도록 장기적으로 어떻게 인센티브를 줄 수 있을까?
Source: Arweave Yellow Paper
BitTorrent의 게임 이론 전략 "optimistic tit-for-tat algorithm" 설계에서, 노드는 낙관적이며 다른 노드와 협력하며, 비협조적인 행동은 처벌받는다. 이를 기반으로 Arweave는 Wildfire라는 암묵적인 인센티브 노드 평가 시스템을 설계했다. Arweave 네트워크의 각 노드는 수신 데이터량과 반응 속도에 따라 인접 노드를 평가하며, 노드는 순위가 높은 피어에게 요청을 우선적으로 보낸다. 노드 순위가 높을수록 신용도가 높아지고, 블록 생성 확률과 희귀 블록 확보 가능성도 높아진다.
Wildfire는 실제로 게임이며, 높은 확장성을 가진 게임이다. 노드 간에 '순위' 합의는 존재하지 않으며, 순위 생성 및 결정을 보고할 의무도 없다. 노드 간의 '선악'은 적응 메커니즘에 의해 조절되며, 새로운 행동 등장 시 보상과 처벌을 결정한다.
3.3.4 Sia
Filecoin과 Crust와 마찬가지로, 저장 노드는 저장 서비스를 제공하기 위해 담보를 예치해야 한다. Sia에서 노드는 얼마의 담보를 발표할지 결정해야 한다: 담보는 사용자의 저장 가격에 직접적인 영향을 미치지만, 동시에 낮은 담보를 발표하면 네트워크에서 사라져도 노드는 손실이 없다. 이러한 힘은 노드를 균형 잡힌 담보로 몰아간다.
사용자는 자동 저장 시장에 접속해 저장 노드와 연결되며, 이는 Filecoin과 유사하다: 노드가 저장 가격을 설정하고, 사용자는 목표 가격과 예상 저장 기간에 따라 예상 가격을 설정한다. 이후 사용자와 노드는 자동으로 서로 연결된다.
Source: Crypto Exchange
이들 프로젝트 중 Sia의 합의 프로토콜은 가장 간단한 방식을 사용한다: 저장 계약을 블록체인에 올리는 것이다. 사용자와 노드가 저장 계약에 합의하면, 자금은 계약에 묶이며, EC를 사용해 데이터를 조각으로 분할한다. 각 조각은 다른 암호화 키를 사용해 개별적으로 해싱된 후, 여러 다른 노드에 복제된다. Sia 블록체인에 기록된 저장 계약은 프로토콜 조건과 데이터의 Merkle 트리 해시값을 기록한다. 예상 저장 기간 동안 데이터가 저장되도록 보장하기 위해, 저장 증명이 정기적으로 네트워크에 제출된다. 이러한 저장 증명은 원본 저장 파일의 일부와 블록체인에 기록된 파일의 Merkle 트리 해시값 목록에 기반해 생성된다. 노드는 일정 기간 동안 제출하는 각 저장 증명에 대해 보상을 받으며, 계약 완료 시 최종 보상을 받는다.
Sia에서 저장 계약은 최대 90일까지 지속될 수 있다. 90일 이상 저장하려면 사용자가 Sia 클라이언트 소프트웨어를 수동으로 네트워크에 연결해 계약을 추가로 90일 연장해야 한다. Skynet은 Filecoin의 Web3.Storage 또는 NFT.Storage 플랫폼과 유사한 Sia 상의 또 다른 계층으로, Skynet 자체 클라이언트 소프트웨어 인스턴스가 사용자를 대신해 계약 갱신을 수행함으로써 이 과정을 자동화한다. 이는 일종의 우회책이지, Sia 프로토콜 수준의 해결책은 아니다.
3.3.5 Storj
Storj 탈중앙화 저장 네트워크에는 블록체인이나 블록체인 유사 구조가 없다. 블록체인이 없다는 것은 네트워크가 상태에 대해 전반적인 합의를 가지지 않는다는 의미이다. 대신 데이터 저장 위치 추적은 위성 노드(satellite node)가 처리하며, 데이터 저장은 저장 노드가 처리한다. 위성 노드는 어떤 저장 노드를 사용해 데이터를 저장할지 결정할 수 있으며, 저장 노드는 어느 위성 노드로부터 저장 요청을 수락할지 결정할 수 있다.
저장 노드 간 데이터 위치 추적 외에도, 위성 노드는 저장 노드의 저장 및 대역폭 사용에 대한 요금 청구 및 결제를 담당한다. 이러한 구조에서 저장 노드는 자체 가격을 설정하며, 사용자가 이러한 가격을 지불하愿意하면 위성 노드는 서로 연결한다.
Source: Storj GitHub
사용자가 Storj에 데이터를 저장하려면, 특정 저장 요구사항을 공유하기 위해 연결할 위성 노드를 선택해야 한다. 위성 노드는 저장 요구사항을 충족하는 저장 노드를 선별해 사용자와 연결한다. 이후 사용자는 파일을 저장 노드에 직접 전송하면서 위성 노드에 결제한다. 위성 노드는 매월 저장된 파일과 사용된 대역폭에 대해 저장 노드에 지불한다.
이러한 기술 방식은 사실 매우 중앙화되어 있으며, 위성 노드 개발은 완전히 프로젝트 팀이 정의하므로, 팀이 가격 결정권을 쥐고 있다는 의미이다. 중심화된 아키텍처는 Storj에 고성능 서비스를 제공하지만, 앞서 언급했듯이 분산 저장이 반드시 탈중앙화를 의미하지는 않는다. Storj가 이더리움에 발행한 ERC-20 토큰 Storj는 어떠한 스마트 컨트랙트 기능도 사용하지 않으며, 본질적으로 다양한 결제 수단을 제공할 뿐이다.
이는 Storj의 비즈니스 모델과 깊은 관련이 있다. 그들은 기업용 저장 서비스를 주력으로 삼아 아마존 S3 서비스를 직접 겨냥하며, Microsoft Azure와 파트너십을 맺고 기업에 아마존 저장 서비스에 버금가거나 초월하는 성능 지표를 제공하려 한다. 성능 데이터가 알려지지 않은 상황에서, 그들의 저장 비용은 아마존보다 훨씬 저렴하며, 이는 탈중앙화 저장의 비즈니스 모델이 성립 가능함을 어느 정도 입증한다.
4. 다양한 기술 경로의 영향
4.1 경제 모델
기술 경로 선택은 토큰 모델 설계에도一定程度 영향을 미친다. 네 가지 주요 탈중앙화 저장 네트워크 각각은 자체적인 경제 모델을 가지고 있다.
Filecoin, Crust, Sia는 모두 '액세스를 위한 스테이킹(SFA)' 토큰 모델을 사용한다. 이 모델에서 저장 제공자는 저장 거래를 수락하기 위해 네트워크의 본원 자산을 잠그고 있어야 한다. 잠근 양은 저장 제공자가 저장할 수 있는 데이터량에 비례한다. 이는 저장 제공자가 더 많은 데이터를 저장할수록 담보를 늘려야 하므로, 네트워크 본원 자산 수요가 증가한다는 상황을 만들어낸다. 이론적으로, 자산 가격은 네트워크에 저장된 데이터량 증가에 따라 상승해야 한다.
Arweave는 독특한 기부 토큰 모델을 활용한다. 매 거래의 일회성 저장료 중 상당 부분이 기부 풀에 추가된다. 시간이 지남에 따라 기부 풀의 토큰은 저장 구매력 형태로 이자를 축적한다. 시간이 지남에 따라 기부금은 마이너에게 분배되어 데이터의 지속성을 보장한다. 이러한 기부 모델은 효과적으로 장기적으로 토큰을 잠근다: Arweave에 저장 수요가 증가할수록 더 많은 토큰이 유통에서 제거된다.
다른 세 가지 네트워크와 비교해, Storj의 토큰 모델은 가장 단순하다. 그들의 토큰 $STORJ는 네트워크 저장 서비스의 결제 수단으로 사용되며, 최종 사용자와 저장 제공자 모두에게 해당되며, 다른 모든 네트워크도 마찬가지이다. 따라서 $STORJ 가격은 $STORJ 서비스 수요의 직접적인 함수이다.
4.2 목표 사용자
어떤 저장 네트워크가 객관적으로 다른 것보다 더 낫다고 말하기는 어렵다. 탈중앙화 저장 네트워크 설계 시 단일 최적 해법은 존재하지 않는다. 네트워크 목적과 해결하려는 문제에 따라 기술 설계, 토큰 경제, 커뮤니티 구축 등에서 균형을 맞춰야 한다.
Filecoin은 주로 기업 및 애플리케이션 개발자를 대상으로 하며, 콜드 스토리지 솔루션을 제공한다. 경쟁력 있는 가격과 접근성은 Web2 기업들이 대량의 아카이브 데이터를 경제적으로 저장하기 위한 매력적인 대안이 된다.
Crust는 과잉 중복과 빠른 검색을 보장하여 고트래픽 dApp 및 인기 NFT 데이터의 효율적인 검색에 적합하다. 그러나 지속적 중복 부족은 영구 저장 제공 능력을 심각하게 저해한다.
Arweave는 영구 저장 개념으로 다른 탈중앙화 저장 네트워크와 차별화되며, 블록체인 상태 데이터 및 NFT 등 Web3 데이터 저장에서 특히 인기가 있다. 다른 네트워크는 주로 핫 스토리지 또는 콜드 스토리지에 최적화된다.
Sia는 핫 스토리지 시장을 겨냥하며, 빠른 검색 시간을 갖춘 완전히 탈중앙화되고 프라이빗한 저장 솔루션을 추구하는 개발자들을 주요 대상으로 한다. 현재 로컬 AWS S3 호환성이 부족하지만, Filebase와 같은 접근 계층이 그러한 서비스를 제공한다.
Storj는 더 포괄적으로 보이지만, 일부 탈중앙화를 희생한다. Storj는 AWS 사용자의 진입 장벽을 크게 낮추며, 기업용 핫 스토리지 최적화를 위한 핵심 타깃 고객층을 겨냥한다. Amazon S3와 호환되는 클라우드 저장을 제공한다.
5. 탈중앙화 저장의 생태계 건설
생태계 건설 측면에서 두 가지 유형을 논의할 수 있다: 첫째, 상위 Dapp이 저장 네트워크 위에 완전히 구축되어 네트워크 기능 및 생태계를 강화하는 것; 둘째, Opensea, AAVE 등의 기존 탈중앙화 애플리케이션 및 프로토콜이 특정 저장 네트워크와 통합하여 더욱 탈중앙화되는 것. 본 섹션에서는 Sia와 Storj가 생태계 측면에서 두드러진 성과를 내지 못했기 때문에 Filecoin, Arweave, Crust에 초점을 맞춘다.
5.1 Filecoin 생태계
Source: Filecoin
Filecoin이 제시한 생태계에는 위의 첫 번째 유형에 해당하는 115개의 프로젝트가 이미 존재한다. 이들 대부분은 일반 저장, NFT, 소비자 저장에 집중되어 있다. Filecoin 생태계의 또 다른 중요한 이정표는 Filecoin 가상 머신(FVM)으로, 이더리움 가상 머신(EVM)과 유사하게 스마트 컨트랙트에 코드를 배포하고 실행하기 위한 환경을 제공한다.
Source: Filecoin
FVM 덕분에 Filecoin 네트워크는 기존 저장 네트워크 위에 스마트 컨트랙트 실행 능력을 갖게 되었다. FVM에서 개발자는 사용자의 저장 데이터를 프로그래밍하지 않고, 이러한 데이터가 스마트 컨트랙트를 통해(신뢰 없이) 저장된 후 어떻게 자동 또는 조건부로 운영될지를 정의한다. 예상 가능한 시나리오는 다음과 같다:
Filecoin에 저장된 데이터를 기반으로 한 분산 컴퓨팅(데이터를 먼저 이동시키지 않고 저장 위치에서 계산 수행)
모금형 데이터셋 보존 계획 — 예: 누구나 범죄 데이터나 환경 온난화 관련 데이터 등 사회적으로 중요한 데이터 저장을 후원할 수 있음
스마트 저장 시장 — 예: 하루 중 시간대, 복제 수준, 특정 지역 내 접근성에 따라 저장 요금을 동적으로 조정
수백 년 저장 및 영구 호스팅 — 예: 데이터 저장 후 여러 세대에 걸쳐 사용 가능
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