데이터 전쟁: 수이 기반 월루스 vs. 풀스택 아이리스

Key Takeaways

• 아이리스는 저장·실행·합의를 하나의 레이어에 통합한 수직 통합형 L1인 반면, 월루스는 수이(Sui) 블록체인을 활용한 모듈러 구조의 스토리지 솔루션이다.

• 아이리스는 단일 토큰(IRYS)으로 요금과 보상을 모두 처리하는 반면, 월루스는 저장(WAL)과 가스(SUI)를 분리하는 이중 토큰 경제를 채택하였다.

• 아이리스는 복제본 10개와 매트릭스 패킹 증명으로 단순·강력한 데이터 내구성을 자랑하고, 월루스는 RedStuff 삭제 코딩(~5x 오버헤드)과 해시-검증 브리지를 통해 경쟁력 있는 가격을 제공한다.

• 아이리스는 기금(endowment) 기반 영구 저장을 제공해 NFT·공공 아카이브 등 불변성 및 영구성이 핵심인 경우 유리하며 초기 사용료가 높은 편이다. 월루스는 자동 갱신이 가능한 임대 모델로 자본 효율·출시 속도·보존 기간 제어를 중시하는 수이 생태계 빌더에게 적합하다.

• 월루스는 서비스 출시 초기이지만 빠르게 성장 중이며 PB급 데이터를 처리하고 +100 오퍼레이터를 확보했다. 아이리스는 프리스케일(pre-scale) 단계로, 저장 용량은 아직 1PB 미만이며 채굴자 구축 단계에 있다.

월루스(Walrus)와 아이리스(Irys) 모두 온체인 데이터 스토리지 솔루션이 되는 것을 목표로 하지만 설계 철학은 극단적으로 다르다. 아이리스는 저장(storage)‧실행(execution)‧합의(consensus) 레이어를 하나로 묶은 목적 중심의 L1 데이터체인(purpose-built L1 datachain)이고, 월루스는 수이(Sui) 블록체인의 합의·정산 레이어을 활용하는 모듈러 구조의 스토리지 네트워크다.

아이리스 측은 자사 모델을 빌트인(built-in), 월루스를 빌트온(built-on)으로 구분하며 우위를 주장한다. 그러나 이는 사실이 아니며, 두 프로토콜 모두 분명한 장점과 한계를 지닌다. 본 글은 양 프로토콜을 여섯 개 축(비용·복잡도·개발자 경험, 사용 현황 등)을 중심으로 대조해 편향을 걷어내고 균형잡힌 시각을 제시한다. 이를 통해 빌더들은 각자의 요구 조건에 맞는 최적의 솔루션을 선별할 수 있을 것이다.

1. 프로토콜 아키텍쳐

1.1 아이리스: 수직 통합형 L1

아이리스는 “모든 것을 직접 만든다”는 철학을 고수한다. 합의, 스테이킹, 실행 VM, 스토리지가 한 프로토콜 안에 긴밀히 얽혀 있으며, 검증자는 동시에 세 기능을 담당한다.

1. Store: 사용자 데이터를 완전 복제 형태로 보관

2. Execute: 아이리스 VM에서 스마트 컨트랙트 실행

3. Secure: 유용 작업증명(uPoW) + 스테이킹으로 네트워크 보호

모든 레이어가 단일 원장에 공존하므로 블록 헤더부터 데이터 검색 규칙까지 대용량 블롭(blob) 처리에 최적화할 수 있다. 스마트 컨트랙트는 온체인 파일을 직접 참조하고, 스토리지 증명 역시 동일 합의 경로를 통과한다.

대신 초기 진입 장벽이 높다. 신규 L1은 하드웨어 운영자, 인덱서, 익스플로러, 클라이언트, 개발 도구를 모두 처음부터 끌어와야 한다. 검증자 풀이 충분히 성장하기 전에는 블록 완결 속도와 경제적 안전성이 기존 체인에 뒤처질 위험이 있다. 아이리스는 생태계 확장 속도를 희생하고 통합된 경험을 선택한 셈이다.

1.2 월루스: 수이를 활용한 모듈러 스택

월루스는 정반대 전략을 취한다. 스토리지 노드는 오프체인에서 데이터를 조각화해 분산 보관하고, 수이 L1은 주문·결제·메타데이터 관리 등을 무브 스마트 컨트랙트로 처리한다. 블롭 업로드 시 월루스는 조각 해시, 할당 정보, 임대 기간을 수이 오브젝트로 기록하고, 갱신·슬래시·보상도 수이 트랜잭션으로 처리한다. 가스는 SUI, 저장 경제는 WAL로 이원화된다.

수이를 활용함으로써 얻는 즉각적 이점은 다음과 같다.

• 검증된 BFT 합의

• 성숙한 개발 인프라와 툴링

• 유동성 높은 토큰 경제

• 프로그래머빌리티

• 무브 생태계와 호환되는 개발 환경

그러나 레이어간 오케스트레이션 비용이 따른다. 업로드·갱신·삭제 등 모든 이벤트가 두 네트워크를 넘나들어야 하며, 수이 검증자는 실제 디스크 보유 여부를 확인하지 못하므로 월루스의 암호학적 증명에 의존한다. 결과적으로 지연이 늘고, SUI 가스비 일부는 데이터를 저장하지 않는 주체에게 귀속된다.

1.3 시사점

아이리스는 모든 기능을 하나의 체인 안에 묶기 때문에 (수직 통합) 사용성이 좋다. 그러나 새로운 L1이기에 검증자 모집·지갑‧익스플로러‧인프라 구축 등 초기 생태계를 직접 키워야 하는 부트스트래핑 부담이 크다.

반면, 월루스는 이미 잘 굴러가는 수이 합의 레이어를 그대로 활용하므로, 출시-속도와 초기 채택 측면에서 유리하다(수평 계층화). 다만 저장 계층(WAL + 스토리지 노드)과 실행 계층(SUI + 수이 검증자)이 토큰·운영 주체가 서로 다르다. 예컨대 ① WAL 보상 로직과 SUI 가스 로직을 동시에 관리하고, ② 스토리지 노드의 가용성 증명이 수이 체인에 정확히 반영되도록 유지해야 하며, 이러한 동기화 작업이 추가적인 프로토콜·운영 복잡성으로 작용한다.

결론적으로, 개발자 친숙도·성숙한 생태계·출시 속도가 핵심이라면 월루스가 실용적이다. 반대로 데이터-컴퓨트 커플링이나 맞춤형 합의 규칙이 필요하다면, 아이리스 같은 전용 체인이 더 높은 초기 비용을 정당화할 수 있다.

2. 토크노믹스와 인센티브

2.1 아이리스: 단일 토큰 체계

아이리스의 기축 자산인 IRYS는 네트워크 전 레이어를 단일 화폐로 묶는다.

• 저장료: 사용자는 블롭을 업로드할 때 IRYS로 선결제한다.

• 가스비: 모든 스마트 컨트랙트 호출 역시 IRYS로 지불한다.

• 검증자 보상: 블록 보조금·스토리지 증명·트랜잭션 수수료가 동일 자산으로 지급된다.

IRYS는 저장료·가스비·검증자 보상을 모두 하나로 묶는다. 따라서 온체인 트래픽이 많을 때는 가스 수수료가 늘어나 검증자 수익이 높아지고, 덕분에 저장료를 낮게 책정해도 네트워크가 유지된다. 반면, 트래픽이 줄어들 때 가스비 수익이 줄어드는 만큼 검증자는 저장료를 올려 수익을 보전하려 할 것이다. 이처럼 저장과 계산이 한 지갑, 한 토큰으로 얽혀 있어 요금 구조가 자연스럽게 균형을 잡는다. 사용자도 IRYS 하나만 준비하면 되니 편리하다.

단점은 리스크가 집중된다는 점이다. IRYS 가격이 크게 떨어지면 스토리지 수익과 가스비 수익이 동시에 줄어들어, 검증자 보상이 급격히 위축되고 네트워크 보안 예산도 함께 흔들릴 수 있다.

2.2 월루스: 이중 토큰 경제

월루스는 기능을 두 토큰으로 분리한다.

1. WAL: 스토리지 토큰. 사용자는 WAL로 공간을 임대하고, 노드 운영자는 저장 용량과 스테이킹 위임량에 따라 WAL로 보상을 받는다.

2. SUI: 온체인 트랜잭션용 가스 토큰. 업로드·임대 연장·슬래싱 같은 관리 트랜잭션에 SUI 가스가 소모되며, 가스비는 수이 검증자에게 돌아간다.

이렇게 분리해 두면 저장 경제(WAL) 가 네트워크 트래픽(SUI) 과 깔끔히 구분된다. WAL 가격은 “얼마나 많은 데이터를 얼마 동안 보관하느냐”에만 연동되고, 수이 체인에서 디파이 거래가 폭주하든 말든 직접 영향은 받지 않는다.

하지만 장점이 곧 약점이기도 하다. 스토리지 노드는 SUI 가스비 수익을 수령하지 못하기 때문에, 하드웨어·대역폭·스테이킹 비용을 오직 WAL 기반 저장료로만 회수해야 한다. 즉, WAL 가격이 약세일 때 노드 수익이 줄어들어 저장 서비스가 위축될 수 있다. 동시에 SUI 가스비가 급등하면 사용자는 트랜잭션 비용까지 더 부담해야 해 전체 이용 비용이 높아질 우려가 있다.

즉, 이러한 이중 토큰 경제는 역할을 명확히 하지만, 수익원이 나뉜 만큼 스토리지 생태계를 유지하려면 WAL 토큰 가치 안정과 요금 설계가 필수 과제가 된다.

2.3 시사점

아이리스는 하나의 토큰(IRYS)으로 저장료와 가스비·검증자 보상을 모두 처리한다. 덕분에 사용자 경험(UX)이 단순하고, 컨트랙트 실행 수수료가 높아지면 그 수익으로 저장료를 낮출 여지도 생긴다. 다만 IRYS 가격이 흔들리면 저장·계산 두 영역이 동시에 영향을 받아 네트워크 전체가 불안정해질 수 있다.

반대로 월루스는 저장(WAL)과 실행(SUI)을 분리한다. 비용 항목이 깔끔히 구분되고, SUI의 높은 유동성도 그대로 활용할 수 있다. 그러나 스토리지 측은 WAL 가격, 실행 측은 SUI 가스비라는 두 개의 시장 변동성을 모두 관리해야 하고, 가스 수수료 일부가 수이 검증자에게 빠져나가는 구조적 손실도 존재한다.

결국 빌더들은 UX와 비용/리스크 분리를 각각 얼마나 중시하는지에 따라 적합한 모델을 선택해야 한다.

3. 데이터 내구성

3.1 월루스: 이레이저 코딩(Erasure Coding) 기반 고효율 설계

월루스는 RedStuff 인코딩 알고리즘을 사용한다. 하나의 블롭을 k개의 데이터 샤드와 m개의 패리티 샤드로 나누어 저장한 뒤, 전체 k + m 조각 가운데 임의의 k개만 있으면 원본을 완전히 복원할 수 있도록 설계한다. 덕분에 동일한 내구성을 얻는 데 필요한 총 저장 공간이 완전 복제 방식의 절반 수준(약 5x)으로 줄어든다.

노드가 이탈해 일부 데이터가 소실되면 네트워크는 해당 데이터 조각만 재생성한다. 즉, 전체 파일을 다시 옮기지 않고도 손실 부분만 복구하므로 대역폭 사용량 또한 크게 절감된다. 각 조각이 어느 노드에 배정되었는지는 수이 오브젝트로 기록·관리된다. 월루스는 매 에포크마다 스테이킹 비율에 따라 선정된 위원회를 새로 구성하고, 암호학적 가용성 증명을 실행해 모든 데이터 조각이 제 위치에 있는지 확인한다.

이처럼 저장 레이어(월루스)와 실행 레이어(수이) 사이를 오가며 메타데이터를 주기적으로 검증해야 하므로 프로토콜은 다소 복잡하다. 그러나 그 대가로 최소한의 자원으로 최고 수준의 내구성을 달성한다는 설계 목표를 충실히 달성한다.

3.2 아이리스: 완전 복제와 공격적인 검증 체계

아이리스는 단순하고 확실한 전략을 취한다. 네트워크는 스토리지를 16TB 단위 파티션으로 나누고, 각 파티션마다 스테이킹된 채굴자 10명에게 전량 복제본을 한 세트씩 저장하도록 맡긴다. 복제본마다 Matrix Packing 솔트를 삽입해 동일 디스크를 여러 번 제출하는 더블 카운팅(double-counting)이 원천 차단된다.

검증 로직은 꾸준히 돌게 되며 유용 작업 증명(proof-of-useful-work) 쿼리를 발송한다. 채굴자가 응답하지 못하면 즉시 스테이크가 슬래시되고, 네트워크는 남은 복제본을 이용해 빠르게 새 복제본을 만들어 ‘10개 유지’ 기준을 복원한다. 실제 가용성 판단은 간단하다. “지금 이 순간, 10명 중 최소 1명이 데이터를 반환할 수 있는가?” 조건만 충족되면 읽기 요청이 통과된다.

대신 비용이 높은 편이다. 원본 한 개당 복제본 10개를 유지하니 저장 오버헤드가 약 10배다. 그럼에도 모든 메타데이터와 증명 절차가 하나의 체인 안에 있으므로 운영 흐름이 직관적이고, 감사·모니터링도 명확하다는 장점이 있다.

3.3 시사점

월루스는 이레이저 코딩과 수이 오브젝트 모델을 결합해 저장·대역폭 비용을 크게 절감하는 대신, 프로토콜 복잡성을 감수한다. 아이리스는 하드웨어 비용을 추가 지불하고서라도 체인 내부 로직을 단순화해 운영 안정성과 개발 편의를 확보한다. 따라서, 대규모 아카이브처럼 단가 절감이 최우선이라면 월루스가 적합하다. 반면 운영 간결성과 즉각적 검증 가능성이 중요한 환경이라면 아이리스의 완전 복제 모델이 실무 부담을 최소화한다.

4. 프로그래머블 데이터와 온체인 연산

4.1 아이리스: 데이터-네이티브 스마트컨트랙트

아이리스는 저장·합의·실행 VM이 하나의 체인에 통합되어 있다. 따라서 스마트컨트랙트 안에서 read_blob(id, offset, length)만 호출하면 원하는 바이트 구간을 바로 스트리밍할 수 있다. 블록을 생성하는 검증자가 로컬 복제본에서 해당 바이트를 읽어 VM에 제공하고, 계산 결과를 같은 트랜잭션 안에서 확정한다. 외부 오라클, 사용자-제공 파일, 오프체인 왕복 호출이 필요 없다는 점이 강점이다.

이 구조는 다음과 같은 사용 사례를 가능하게 한다.

• 미디어 NFT: 메타데이터·고해상도 이미지·로열티 로직을 모두 온체인에 두고 바이트 단위로 집행

• 온체인 AI: 파티션에 저장된 모델 파라미터를 직접 불러와 실시간 추론 수행

• 대규모 데이터 분석: 로그·유전체 등 초대형 데이터셋을 체인 내부에서 직접 스캔

가스 비용은 읽은 바이트 양에 비례하지만, 이용은 한 번의 IRYS 결제로 끝나므로 개발·사용 경험이 매우 단순하다.

4.2 월루스: 해시 커밋먼트-증인(위트니스) 검증 방식

월루스는 무브 VM에 블롭을 직접 스트리밍할 수 없기 때문에, 해시 커밋먼트와 사용자-증인 방식(hash-commitment + witness pattern)으로 무결성을 확보한다.

1. 업로드 단계: 월루스가 블롭의 콘텐츠 해시를 수이 오브젝트에 기록.

2. 호출 단계: 데이터를 사용하려는 클라이언트가 월루스 게이트웨이에서 필요한 바이트와 증명(전체 해시 혹은 머클 경로)을 받아 트랜잭션에 첨부.

3. 검증 단계: 무브 모듈이 바이트 해시를 재계산해 온체인 커밋과 일치하는지 확인하고, 일치하면 계약 로직을 실행.

장점

• L1 수정 없이 바로 동작한다.

• 수이 검증자는 기가바이트급 원본을 내려받을 필요 없이 해시만 검증하므로 부하가 낮다.

단점

• 호출자가 데이터를 직접 내려받아 트랜잭션에 포함해야 하므로 수작업(혹은 미들웨어) 절차가 추가된다.

• 수이 트랜잭션 크기 제한 때문에 대용량 데이터는 여러 트랜잭션으로 분할하거나 오프체인 전처리를 거쳐야 한다.

• 저장 요금은 WAL, 검증 가스는 SUI로 납부되어 이중 수수료를 부담한다.

요약하면, 아이리스는 데이터 접근 복잡성을 프로토콜 내부에 흡수해 대용량 온체인 연산을 자연스럽게 지원한다. 월루스는 복잡성을 클라이언트·미들웨어 쪽으로 넘겨 무결성만 온체인에서 검증하되, 데이터-집약적 연산은 오프체인 처리에 의존하도록 유도한다.

4.3 시사점

아이리스는 데이터 처리 로직을 체인 내부에 완전히 녹여냈기 때문에 개발자는 별도 준비 없이도 대용량 파일을 바로 읽고 계산까지 한 트랜잭션 안에서 끝낼 수 있다. 즉, 데이터 처리 과정에서 발생하는 복잡함을 프로토콜이 알아서 해결해 주므로 데이터와 연산을 통합할 수 있다.

월루스는 정반대 접근이다. 체인 안에서는 “이 바이트가 원본과 동일하다”는 무결성 검증만 수행하고, 실제 데이터 전달·분할·재조합 같은 번거로운 일은 호출자나 미들웨어가 담당해야 한다. 덕분에 검증 로직은 가볍지만, 대용량 데이터를 연속으로 읽어가며 계산하려면 트랜잭션을 여러 번 쪼개거나 오프체인에서 미리 처리해야 한다.

따라서, 블록마다 수십 MB 이상을 직접 읽고 계산해야 하는 AI 추론·초고화질 미디어 렌더링 같은 데이터 집약형 디앱에는 아이리스가 적합할 수 있다. 반대로 파일 무결성 확인, 작은 미디어 파일, 오프체인 계산 결과를 체인에서 검증하는 정도라면 월루스로 충분하다.

5. 저장 기간

5.1 월루스: 사용량 기반 임대(Pay-as-you-go)

월루스는 정해진 기간만큼 미리 결제하는 임대 방식을 택한다. 업로드 시 사용자는 WAL로 최대 53 에포크(약 742 일)를 선납한다. 기간이 끝나면 노드는 데이터를 삭제할 수 있으며, 추가 보관이 필요하면 반드시 새 갱신 트랜잭션을 보내야 한다. 개발자는 수이 스마트컨트랙트로 자동 갱신 스크립트를 짜서 사실상 영구 보관처럼 운용할 수도 있다.

• 장점 : 필요한 기간만큼만 비용을 내므로 과다 선납을 피할 수 있고, 하드웨어 가격이나 WAL 시세 변화가 곧바로 다음 임대료에 반영돼 경제적 효율성을 유지한다.

• 단점 : 갱신 봇이 멈추거나 예치금이 떨어지면 데이터가 사라진다. 장기 보존 책임이 업로더나 디앱 쪽에 전적으로 남는다는 점이 위험 요소다.

5.2 아이리스: 프로토콜 차원의 영구 저장

아이리스는 한 번의 IRYS 결제로 영구 저장을 보장한다. 업로드 수수료는 온체인 기금(endowment) 에 예치돼, 최소 200년 동안 채굴자 보상을 지급하도록 설계돼 있다. 저장 비용이 장기적으로 연 1% 이상 하락한다는 가정 아래, 기금 수익이 복리로 쌓이며 실제 보장 기간은 더 늘어날 수 있다.

• 장점 : “한 번 저장하면 영원 보존”이라는 단순 모델로, 갱신 로직이나 추가 자금 관리 없이도 장기 내구성을 확보한다.

• 단점 : 초기 요금이 월루스보다 높고, IRYS 토큰 가치와 기금 운용이 수십 년간 안정적으로 유지된다는 전제에 의존한다.

5.3 시사점

월루스의 임대-갱신 구조는 비용 탄력성이 뛰어나고, 데이터 수명이 명확하거나 자율 갱신 인프라를 갖춘 프로젝트에 적합하다. 아이리스는 NFT 메타데이터, 공공 아카이브, AI 학습 데이터 등 불변성을 최우선으로 하는 경우에 유리하다. 다만 초기 자본 지출과 장기 토큰 리스크를 고려해야 한다.

6. 사용 현황

6.1 월루스: 프로덕션급 지표

출시된지 약 3개월(7 에포크)에 불과하지만 월루스 메인넷은 이미 스토리지 오퍼레이터 103개, 노드 121개가 참여하고 있으며 1.01억 WAL이 스테이킹되어 있다. 네트워크는 블롭 1,454만 개(이벤트 3,151 만 건)를 서비스 중이고, 평균 객체 크기 2.16 MB로 합산 저장량은 1.11 PB (물리 용량 4.16 PB의 약 26 %)를 사용하고 있다. 업로드 처리량은 1.75 KB s-¹(≈0.8 tx s-¹), 샤드 맵은 1,000개의 병렬 샤드로 구성된다.

그 외 경제적 지표들 또한 두드러진다:

• 시가총액: 약 $600M (FDV 약 $2.23 B)

• 저장(storage) 단가: 55,000 Frost / MB(≈ 0.055 WAL)

• 쓰기(write) 단가: 20 000 Frost / MB

• 보조금 비율: 80% (초기 성장을 위한 보조금)

이 밖에도 펏지 펭귄(Pudgy Penguins), 언체인드(Unchained), 클레이노사우스(Claynosaurs) 등 67개의 프로젝트들이 월루스를 백엔드로 채택하고 있으며, NFT·게임 워크로드로 페타바이트급 스케일 실시간 트래픽을 처리하고 있는 상황이다.

6.2 아이리스: 초기 단계 네트워크

아이리스 공개 대시보드(2025년 6월 18일 기준) 주요 수치:

• Execution TPS ~13.9, Storage TPS ~0

• 총 저장 데이터: ~199 GB (광고 용량 280TB)

• 누적 데이터 트랜잭션: 5,370만 건 (6월 한 달 1,300만)

• 활성 주소: 164만 개

• 저장 비용: $2.50/TB/월(기간제) 또는 $2.50/GB(영구)

• 채굴자: 공개 전 (uPoW 코호트 미가동)

현재는 VM 기능·툴링에 집중하고 있어 실제 저장, 쓰기량과 TPS는 미미한 편이다. 데이터가 대량으로 저장되기 전에 채굴자 가동 및 영구 저장 기금이 먼저 확충돼야 한다.

6.3 숫자가 의미하는 바

2025년 6월 기준 계측 가능한 처리량·용량·고객 지표는 월루스 쪽이 현저히 앞선다.

• 실사용 규모: 월루스는 이미 PB-단위 데이터와 1,400만 개가 넘는 블롭을 처리하며 수익을 창출하고 있다.

• 운영 폭: 오퍼레이터 +100명, 샤드 1,000, 스테이킹된 자산 규모 1억 달러 이상.

• 생태계 견인력: 메이저 NFT 프로젝트들이 파이프라인을 구성

• 가격 투명성: WAL / Frost 요율과 온체인 보조금이 명확.

7. 맺으며

온체인 데이터 스택을 바라보는 두 프로젝트의 해석은 극단적으로 갈린다. 아이리스는 저장·연산·경제를 모두 단일 체인·단일 토큰(IRYS)에 종합해 대용량 데이터 처리와 영구 보존을 한 번에 해결한다. 대신 신생 L1이기에 생태계·툴체인이 아직 얇고, 10x 완전 복제 구조로 하드웨어 비용이 높다.

반대로 월루스는 이미 검증된 수이 블록체인 위에 이레이저 코딩 스토리지를 덧붙이는 모듈 방식을 택한다. 저장 단가는 낮고 무브 생태계 자산을 그대로 활용할 수 있지만, 이중 토큰 UX, 수이·월루스 간 상태 동기화, 임대 갱신 관리 등 운영 복잡성이 뒤따른다.

결국 선택 기준은 프로젝트의 병목이 어디에 있느냐에 달린다.

대용량 온체인 연산 + 프로토콜 차원의 영구 저장을 선호한다면 아이리스, 저장 단가 최소화 + 빠른 출시 + 보존 기간의 세밀 제어를 선호한다면 월루스가 좋은 선택이 될 수 있겠다.

그러나 미래에는 두 접근이 상호 보완적으로 공존할 가능성이 크다. 각 팀은 비즈니스 모델, 예산, 데이터 수명 등을 면밀히 따져 통합형(아이리스)과 모듈형(월루스) 가운데 최적 해법을 고르거나, 두 방식을 결합한 하이브리드 전략까지도 검토하는 것이 바람직해 보인다.