从存储问题看SocialFi赛道_WEB3.0:FILE

原文来源:DeBoxInstitute

在链上的生态其实有一个不可能的三角——去中心化,扩展性,经济性,现阶段SocialFi的存储赛道也是有这三个维度,本文从对SocialFi赛道的储存问题切入,探讨了SocialFi赛道中存储问题的重要性和意义,梳理和总结了目前SocialFi赛道中各项目目前的存储方案,笔者认为现阶段很多的SocialFi产品体验都是弱于Web2.0的社交产品的,另外混合的Web3.0存储方式,可以保证重要数据上链,其他数据存储在中心化云端中,是现阶段Web3.0即时通讯运用一个好的解决方案。

一、SocialFi的存储问题的必要性和重要性讨论

SocialFi让用户实现自我数据的拥有权,并让自我产生的数据产生实际的经济价值。从而实现web3所提倡的可读+可写+可拥有的愿景。而为了实现这一愿景,就必须关注其底层的存储赛道。存储赛道决定了SocialFi产品的用户上限,未来SocialFi赛道的扩容方案和数据上链的策略也会成为这个赛道的技术护城河。要关注SocialFi赛道中的存储问题,首先最重要的是要关注三个方面——去中心化,扩展性,以及经济性。

1.1去中心化

现有的Web2.0社交类产品都是存储在中心化服务器上面的,用户是没有拥有权的。中心化的平台拥有绝对的掌控权,用户和平台之间的权利是不对等,在过去也产生过三个方面的问题:第一个问题是社交类公司通过用户的数据进行牟利。。

第二是社交类产品对用户进行不正当的审查。。最后一个问题是社交类公司对用户进行不正当的监控。所以Web3.0的SocialFi产品需要解决中心化带来的问题,即通过去中心化的技术手段和管理方式去避免上述问题的出现。通过对一个SocialFi产品的存储方案的分析其实也可以看出这个是不是真的Web3.0的产品。

1.2扩展性??

扩展性在SocialFi领域非常重要,这会直接的影响用户体验。在Web2.0的社交产品中,顶尖的产品的,比如Twitter,Wechat,Snapchat.的TPS都在10w+。用户增量和日活数到底一个量级之后,Social产品需要有更好的扩展性能够容纳相应的、日益暴涨的数据容量。如果需要Web3.0的产品要有一样的产品体验,必须要具有优秀的扩展性,也就是必须要考虑每秒事务处理量。

公链Sui Network即将开启Wave 2测试网,将推出专注于代币经济学和质押的新游戏:1月20日消息,据官方推特,公链Sui Network宣布即将开启Wave 2测试网,该测试网将专注于测试epoch管理、代币经济学和权益质押,还将推出一款专注于代币经济学和质押的新游戏,任何人都可以参与其中。

此外,Sui Network表示:“Sui Testnet Wave 2将显示出SUI与其他公链不同的地方,包括简单方便的权益质押(可以直接从钱包中完成),任何人都可以无缝地参与获得SUI网络。”Sui将在下周分享更多Wave 2测试网细节。

此前金色财经报道,Sui Network计划于2023年初推出Wave 2测试网,专注于代币经济学等。[2023/1/20 11:22:28]

1.3经济性

SocialFi产品需要良好的发展,就必须关注业务的成本。如果成本过高,则普通的用户是没有办法参与其中的,就像早期普通人没有办法坐飞机一样,。因此现阶段在存储方面也应该保持一定的经济性。经济性也体现出项目方在存储技术的问题上,是否考虑了未来的用户增量带来的潜在的经济问题,这一点对于Web3.0的社交Dapp应用来说,也至关重要。

?二、SocialFi目前采用的存储类别??

现阶段SocialFi的存储类别主要分三大类:链上,中心化云端,去中心化云端。

2.1链上存储

数据上链,指的是数据存储在链上,比如将数据存储在以太坊,Solana,Deso上,这样存储的数据具有一定的可编程性,用户可以在链上完成数据的更改,交换,以及交易。这样的数据库是去中心化的,是可以永久的保存数据的。但是其致命的缺点就是费用高,且用户体验差。

2.2中心化云端的存储

中心化云端的存储,指的是将数据存储在中心化的云服务器上,比如将数据存储在iCloud上,存储在百度云,存储在亚马逊云上。这样的存储方式,可以享受现阶段Web2.0的成熟的生态,以AWS为例子,它为用户提供了一套完整的基础设施和应用程序的服务,提供给客户计算,网络和存储等核心服务。Twitch(游戏直播网站)就是运行在亚马逊云上的。但是需要注意的是,数据是中心化的,用户并不真正的掌控自己的数据。

新公链Sei与链上数据解决方案KYVE集成:金色财经消息,新公链Sei宣布已与链上数据解决方案KYVE集成,KYVE将验证和存储来自Sei的公共数据,允许Sei安全和高效的查询和访问,KYVE的解决方案简化了Sei的扩展。Sei是L1区块链,针对交易进行了优化,对DeFi应用更加友好。

Kyve是链上数据解决方案,于今年6月底完成900万美元融资。[2022/9/6 13:11:09]

2.3去中心化云端的存储

去中心化云端的存储,指的是将数据存储在去中心化的存储解决方案上,比如IPFS上的filecoin,Arweave,Storj。这样的存储方式,所产生的存储费用最低,并且存储的数据库是去中心化的。但是面临的问题是,缺乏可编程性,生态不够完善,计算能力弱。现阶段并不能以其为基础,来构建一个高并发的实时通信的APP。

三、不可能三角在SocialFi赛道存储上的量化问题?

3.1去中心化程度

要衡量去中心化的程度,就得考虑节点的数量,通常来讲节点的数量越多,其去中心化的程度越高,数据不会被某些主体所掌控,也代表着数据的安全程度,通常来讲节点越多,数据丢失的风险就越低。因此笔者认为,节点数量是去中心化程度的一个重要的参考指标。

下面这张图的数据主要来自于?HunterLampson的研究。

3.2扩展性

要衡量扩展性就必须要考虑每秒事务处理数,现阶段去中心化云存储采用的大部分都是静态存储,数据之间并不能实现可编程化,所以其并没有TPS。

动态 | 公链Solana发布新版本v0.22.4:公链Solana今日在Github更新了Supertubes v0.22.4版本,根据介绍,此次更新减少了验证器对CPU的使用、空闲集群的验证器带宽使用、在solana cli中支持脱机和非循环的挂接子命令;以及增加CUDA 10.2支持等。[2020/1/27]

随着以后虚拟网络机的升级,比如Filecoin将要引入的FVM,去中心化云存储才真正的实现了可交互性。所以在此,笔者只在链上和中心化存储之间进行对比。

3.3经济性

一个SocialFi产品必须控制其成本,让更多的人能够加入其中。考虑到存储1GB在以太坊上要花费1亿美元,存储1GB在Solana链上需要52万美金.现阶段链上存储是不切实际的。对比于中心化的云存储,去中心化的云存储是最经济的。以AWS和Filecoin作为对比,存储1GB/year在AWS上的费用为$0.276,而存储在filecoin上费用为$0.043.AWS是filecoin的6.5倍。

总结来看,可以得出以下图表:

四.现有SocialFi产品的数据存储方式?

?4.1.lensprotocol??

Lensprotocol是一个搭建在Polygon链上的可组合的去中心化的社交图谱,用户通过生成一个Profile作为其生态的通行证,在lens生态中,所产生的用户行为都会生成一个NFT,比如Follow他人,发布收集动态,转载动态等。

通过对其合约的链上查看,以及询问coremember笔者了解到其profilenft的元数据是链下存储的,通过区块链浏览器查看了解到其存储在采用Json_base64的Dataapplication中。这样的存储方式产生的问题是存储层与交互层实际上是分离的。这也意味着链上产生的信息不会立马的反馈到NFT的元数据当中去。另外ProfileNFT和动态所存储的地方也不同,动态的元数据存储在Arweave中。具体显示如下图所示:

Lensprotocol致力于打造Web3.0的Twitter,所采用的存储方式是不能做到实时交互的,因为NFT的内容被存储在AR中,中心化存储器中,而其运行的平台是在polygon的链上。链上的行为和NFT之间不会立马体现出来,比如增加了一个粉丝,但是ProfileNFT上会一段时间内没有变化。

4.2Galxe

Galxe是一个链上记录凭证平台,目前的主要作用为撸毛,用户通过在Galxe上面做项目方的任务,来获取未来空投的预期。Galxe的链上凭证都是存储在IPFS中的。作为一个Web3.0项目的流量入口,Galxe需要保证其提供的链上证明是不可篡改,以及可以溯源的,其对于扩展性的要求不高。其采用的IPFS的存储是非常符合产品定位的。

4.3Mirror

Mirror作为Web3.0内容发布平台,用户可以在Mirror中发布自己的文章,该文章会永久的存储在Arweave中,用户可以将文章生成为NFT并出售。用户可以掌控自己的内容,不受中心化平台的限制,而且所发布的内容是永久存储的。

作为一个媒体平台,Mirror并不需要很高的的交互性,仅需要关注发布者对文章的修改和读者对文章内容的读取。并且文本的存储占用的空间相对于视频和音频来说是可以忽略不计的。在这样的情况下选择去中心化云存储很好的顾及了去中心化和经济性。

4.4Cyberconnect

Cyberconnect是一款去中心化的社交图谱协议,意旨在帮助用户在社交网络中真正的拥有自己的社交身份,内容,和关联。传统的Web2.0的社交图谱,被Web2.0的机构所拥有。平台掌握着你的关于你个人的账号,你的粉丝,以及你的内容。当你违反了平台的规定和要求的时候,你的中心化账户很有可能收到影响,比如近期的炼金术士辛吉飞就由于内容遭举报,注销了自己的600w粉丝账号。这就意味着账号,上传的内容,关联都没有办法找回,幸苦的运营成果付之东流。

Cyberconnect就是为了解决这个问题的,在Cyberconnect中用户拥有自己的社交图谱,用户之间可以互相的Follow,可以把自己其他的账号关联在自己的社交图谱中,比如Twitter账户,Facebook账户,以太坊地址,Opensea账户等。这样的好处有两个第一个是,当单个账户被封时,粉丝可以通过社交图谱再次连接到新的账户,并且用户可以证明原号是属于你的。

第二个好处是社交图谱作为基础层,和应用层是分离的。用户既将多个账户的数据集合到自己的社交图谱中,又可以将社交图谱当成一个端口,并且通过这个端口去登陆各个Dapps中。

这样的产品设计理念,为了保证社交图谱的安全,是需要去中心化的;同时也为了保证社交数据的高度动态,也需要很好的可扩展性。现阶段Cyberconnect采用的存储方式是Arweave+Ceramic,同时Cyberconnect也是架构在CeramicProtocol上面的,从而实现数据的可组合性,从静态的不可变数据中获取可变的动态数据。(具体Ceramic的介绍请看EshitaNandini,Messari的研报)?虽然Ceramic采用了分片进行了扩容,但是其能否实现大规模的运用,还需观察。

4.5Nansenconnect

Nansenconnect是一款由Nansen打造的提供给Web3.0用户的社交软件,这款软件借助着Nansen.ai的强大数据支持,支持持币聊天,链上个人数据显示,链上交易实时预警,链上活动分群,以及不久将来要到来的app内NFT交易,App内的礼物系统。在笔者看来这是一个杀手级别服务于链上用户的社交软件。

4.6Deso

DeSo是一款专门为社交赛道打造的一款区块链,为了大规模的支持社交运用,Deso的架构主要集中于两个方面,大量的自定义存储空间,以及完善的索引逻辑。在存储方面用户的数据大部分都是存储在链上的,包括:用户资料,动态和评论,所有的聊天信息,点赞和关注等;在索引方面采用了裸机来进行索引,使用每个节点在与对等节点同步时在共识期间构建的自定义索引,既在链下由每个单独的节点进行数据的读取,这样对比于传统的虚拟机来讲,极大的提高了数据的索引速度。Deso所采用的方式,让用户的数据可以在其链上生态之间迁移。

虽然白皮书写的很好,但是从今天市场上的反应来看,无疑Deso是一款失败的项目。抛开其早期比特币充值到deso网络不能提现,以及ICO涉嫌非法证劵发行等问题外。Deso的存储费用也是一个值得关注的问题,目前按照$Deso的市场价来算存储1GB在Deso网络上是$6.45,这都是在网络几乎没人使用情况下的价格。笔者同时认为,这样的产品设计逻辑是不合理的,当每一个动态,关注,以及评论都金融化的情况下,无疑会让产品的体验被撕裂成很多小的碎片,不能很好的留存住用户。

五、关于未来SocialFi在存储问题上的展望

目前受限于现存去中心化存储的可编程性问题,存储的数据大多数是静态的且不可交互的。同时也受限于计算速度的问题,现阶段的IM的SocialFi产品是很难完全构建在去中心化的网络上的。同时去中心化存储所占的市场份额还是非常的小的和整个Web3.0的用户量是成正相关的,虽然其存储费用已经低于中心化存储,但是无论是Filecoin,还是Arweave的生态,都是无法与AWS,谷歌云,这些成熟的生态相抗衡的。其计算能力也是远远的落后于中心化存储解决方案。随着后续的技术的发展比如Filecoin的FVM,以及其他的可编程的存储公链的崛起,以后的SocialFi产品的体验会有所改观。笔者相信以后的SocialFi产品,是可以让人忘记其其实是架构在区块链技术上的。

总结

链上存储,中心化云存储,以及去中心化存储现阶段都不是一个完美的解决方案,都不能兼顾去中心化,扩展性,以及经济性。现在还处于SocialFi的早期阶段,现阶段的存储方式还需要在存储的不可能三角上去平衡。SocialFi产品需要根据自身的愿景去选择合适的方式,比如Mirror作为文章的发布平台,其采用arweave的存储方式,既保证了去中心化,对扩展性没啥要求,又相对便宜。在笔者看来这就是一个很好的解决方案。但是对扩展性有要求,高频交互的运用来说,混合的Web3.0存储方式,可以保证重要数据上链,其他数据存储在中心化云端中,可能是一个好的解决方案。

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

金宝趣谈

[0:0ms0-5:314ms