Aptos Labs và Jump Crypto ra mắt Shelby – lớp lưu trữ đám mây dành riêng cho Web3

Shelby được công bố vào thứ Ba, là một mạng lưu trữ phân tán toàn cầu, sử dụng công nghệ hiệu suất cao của Aptos. Nền tảng này không phụ thuộc vào một blockchain cụ thể, hỗ trợ nhiều hệ sinh thái như Ethereum, Solana và các blockchain phổ biến khác.

Shelby dành cho các nhà phát triển cần hiệu năng "như cloud"

Shelby hướng tới nhóm nhà phát triển cần:

Tốc độ truy cập nhanh như cloud truyền thống
Khả năng truy cập từ xa
Hỗ trợ các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu lớn như:
- Video streaming
- AI
- Hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN)

Aptos Labs, đơn vị phát triển blockchain Aptos, vốn nổi tiếng với khả năng mở rộng và hiệu suất cao, đã kết hợp với Jump Crypto – nhánh tài sản số của Jump Trading Group, chuyên đầu tư và phát triển các dự án blockchain gốc.

Tham vọng cạnh tranh với "ông lớn" ngành cloud

Shelby ra mắt trong bối cảnh thị trường lưu trữ đám mây đang bị chi phối bởi Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure và Google Cloud. Tuy nhiên, theo kỹ sư trưởng của Aptos – Pranav Raval, Shelby cung cấp hiệu năng tương đương các nền tảng hàng đầu, nhưng mang lại cho lập trình viên sự kiểm soát vượt trội:

Tự nắm quyền sở hữu dữ liệu
Tự điều chỉnh mức giá
Lập trình logic kinh doanh trực tiếp ở tầng giao thức

Trí tuệ nhân tạo (AI) thúc đẩy nhu cầu lưu trữ

Một động lực quan trọng thúc đẩy sự ra đời của Shelby là sự bùng nổ của AI, vốn yêu cầu:

Dung lượng lưu trữ khổng lồ
Hạ tầng trung tâm dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt

Theo dữ liệu từ Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), S&P Global dự báo nhu cầu năng lượng của các trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ tăng gấp đôi vào năm 2030 – một tín hiệu rõ ràng rằng các giải pháp lưu trữ cần cải tiến để theo kịp xu hướng.

Raval cho biết, trong bối cảnh dữ liệu trở thành tài nguyên chính thúc đẩy sáng tạo và nền kinh tế mới, AI cần không chỉ là "thông minh" mà còn phải được kết nối liên tục với dữ liệu trực tiếp, có ngữ cảnh, ở mọi nơi, mọi thời điểm.

Với Shelby, các nhà xây dựng có thể vận hành chợ dữ liệu AI, từ đó huấn luyện mô hình nhanh hơn nhờ dữ liệu được truyền trực tiếp khi cần thiết.

Đọc thêm: