Storj 项目评估：V3 升级方案带来更好前景，但仍面临技术和竞争上的挑战

原文标题：《TokenGazer 评级丨 Storj：V3 升级方案带来更好前景，但仍面临技术和竞争上的挑战》

2019 年 3 月 14 日，TokenGazer 发布了区块链项目 Storj 评级报告。当前 TokenGazer 往期的项目评级报告、深度研究报告、加密货币月报等均已收录在官方网站：www.tokengazer.com。

1 项目背景

1.1 云存储市场背景

互联网应用以来，人们正在产生越来越多的数据。据统计，从 2010 年到 2020 年，世界每年创造的数据量在以 42% 的复合增长率增长；到 2020 年将达到每年产生 44ZB （1 ZB = 10 12 TB）的数据量 [1]。

全球数据量增长状况；来源：The International Data Center (IDC)

上图中，结构化数据是指高度组织化的数据，主要由具有定义其含义的行和列的表组成，如电子表格和数据关系库等；而非结构数据除此之外的其他数据，包括电子邮件、电子书籍、Word 文档、音频、视频等等。

在此背景下，人们存储数据源的位置和方式的问题变得越来越重要。从内部部署存储迁移到云存储一直是过去十年的主题，云存储市场发展迅猛，并且呈现加速发展的趋势。从下图我国云存储市场从 2012 年到 2017 年的发展情况可以清晰地看到这种趋势。

中国云存储市场规模；数据来源：中国产业信息网

根据测算，2017 年全球云存储 (不含硬件) 市场规模为 147.24 亿美元，中国云存储市场规模为 13.55 亿美元。

目前，谷歌、亚马逊、苹果、Facebook、腾讯、阿里等科技巨头控制着世界数据的很大一部分，整个云储存市场是由它们主导的。这种高度中心化的存储局面，让数据的安全性、隐私性面临巨大的挑战。同时，这还导致存储的昂贵。

根据统计，云存储的价格每年下降不到 10%（见下图），但同时绝大多数存储设备的运行容量低于 25％[2]。如果将世界上大量未利用的存储空间利用起来，涌入云存储市场的供应将有效地降低存储价格。

主要云存储项目价格随时间变化图；图片来源：Storj Blog

MIT Sloan Blackchain Technologies 课程中提出一种观点，认为区块链技术的重要作用是降低验证成本和降低网络效应成本。因此，判断一个行业是否有必要采用区块链技术可以从「验证成本」和「网络效应成本」来进行评价。云存储领域寡头垄断严重，说明其网络效应成本较高；目前去中心化云存储仍面临着一定的技术难题，降低验证成本有一定的挑战，因此该领域目前处于下面的位置。

去中心化云存储在「网络效应-验证成本四象限」中的位置

TokenGazer 认为，去中心化存储是目前比较明确的区块链应用方向，它能够以更低的成本获取用户，有效降低网络效应成本，以安全、去信任、点对点的方式，为云存储提供新的解决方案。虽然在降低验证成本方面，去中心化云存储还面临诸多的技术挑战，但已经有很多团队都在追逐这个机会，Storj 正是其中之一。

1.2 项目简介

Storj 是由盈利性科技公司 Storj Labs 发起并开发的开源项目，它是建立在以太坊上的分布式存储平台。用户可以在 Storj 平台上使用其平台通证 STORJ 购买存储服务，也可以提供闲置的存储空间并获得 STORJ 通证回报。相对于中心化的云存储服务，这种分布式的云存储能够给用户提供更高的安全性、隐私性，并通过利用闲置的存储资源，提供更便宜的价格。

2 技术评估

2.1 技术架构

Storj 的技术架构围绕着四项操作展开：

Storj 设计了八个独立的组件，它们组合起来会形成满足上诉要求的架构。这八个组件分别是：

① 存储节点

存储节点的作用是存储和返回数据。 除了可靠地存储数据之外，节点还提供网络带宽和响应能力。
存储节点的选择基于以下的各种标准：响应时间、延迟、吞吐量、带宽上限、足够的磁盘空间、地理位置、正常运行时间、经审计的准确响应的历史记录等等。

存储节点提供存储服务，并获得相应的经济回报。

② 点对点通信和发现

Storj 网络上的所有节点都通过标准化协议进行通信。该框架要求这个协议：

③ 冗余

在去中心化存储网络中，任何一个存储节点都可能随时脱机。为了达到特定的耐久水平（定义为面对故障时数据仍然可用的概率），去中心化存储领域的很多产品都采用复制的方式来达到冗余。

Storj 认为这种方式会将数据的耐久水平和网络膨胀系数结合在一起。网络膨胀系数越高，存储数据的总成本越高。作为复制的替代方法，Storj 使用纠删码来实现冗余，以提高耐久水平。纠删码能够在不改变膨胀系数的情况下，有效控制数据的耐久水平，可以以非常低的膨胀系数实现非常高的耐久水平。

Storj 使用纠删码能够大幅减少带宽占用量，有效地节省带宽资源。同时，纠删码能够通过避免等待长尾响应时间（长尾响应是分布式系统设计中的一个大问题），带来巨大的性能优势。

④ 元数据存储系统

上传和下载过程中的各种结果；图片来源：Storj 白皮书 V3[3]

由于存储节点是用户通过地理位置、性能特征、可用空间等协议外部的变量来选择的，因此 Storj 使用显式的节点选择方案，并利用元数据存储系统跟踪所选节点。

⑤ 加密

Storj 中所有数据或元数据都将被加密。加密在数据离开源计算机之前完成。用户可以选择所需的加密方案，并生成关于该加密方案的元数据，以便用户在更改或升级其加密选项时使用适当的解密机制恢复其数据。

由于每个文件应使用不同的密钥和可能不同的算法进行不同的加密，因此有关该加密的元数据必须以安全可靠的方式存储在某处。该元数据以及关于该文件的其他元数据（包括其路径）将存储在先前讨论的元数据存储系统中，由确定性的分层加密方案加密。

⑥ 审计和声誉

激励存储节点准确存储数据对于去中心化存储至关重要，必须建立有效验证存储节点是否准确存储相应内容的机制。

Storj 的审计是概率性的挑战，以高确定性和低成本的方式确定存储节点是否表现良好。审核失败的节点将被标记，将相应数据重新分发到新节点并在将来完全避免该节点。Storj 会建立一个保有存储节点审计结果的历史的声誉系统。另外，存储节点正常运行时间和总体运行状况是用于确定哪些文件需要修复的主要指标。

⑦ 数据修复

Storj 认为节点流失会是去中心化存储网络数据丢失的主要原因，因此在他们的系统中，存在激励存储节点保持在线的的机制。

横坐标，节点已在线的时长；纵坐标，节点额外保持 1h 在线的概率

Petar Maymounkov 团队的研究表明 [4]，节点保持在线的概率会随着它已在线的时长而增加（见上图）。TokenGazer 研究团队认为该措施是防止节点流失的有效措施。

另外，Storj 会检测存储节点何时停止正确存储数据或脱机，然后修复数据。他们通过从剩余部分重建的擦除代码来恢复原始数据，然后重新生成丢失的部分并将它们存储在网络上的新存储节点上。

⑧ 支付

支付是去中心化存储的重要部分，Storj 以博弈理论模型，构建网络参与者的激励机制，使参与者在网络中理性地行动以获得报酬。

分散网络中的付款，价值归属和计费是维持健康的供需生态系统的关键部分。当然，分散支付系统在很多方面仍处于起步阶段。

Storj 将以建立在以太坊上的 ERC20 通证 STORJ 作为主要支付形式，但未来可能会采用其他替代支付类型，如 BTC、ETH、信用卡或借记卡等。另外，Storj 计划采用雷电网络来强化支付系统。

2.2 具体实施

Storj 去中心化存储的具体实施，可看做是四个角色相互协调配合，完成九项基本的工作需求。

这四个角色分别是客户 / 客户端、存储节点、Uplink 和卫星；九项基本工作为上传数据、下载数据、删除数据、移动数据、复制数据、获取数据列表、审计存储状况、修复数据以及支付。

在 Storj 白皮书中，详细描述了每项工作的基本流程 [3]，本报告仅以数据上传为例，展示 Storj 系统中个角色的相互关系和它们的功能 / 作用。

① 数据上传工作流程

当用户想要上传文件时，他首先将数据传输到 Uplink 实例。

以下展示部分假设其为远程数据段，因为远程数据段涉及完整的技术堆栈，更有利于展示 Storj 的工作实施过程。

在收到请求后，卫星将：

接下来，Uplink 获取此信息并开始并行连接到所有选定的存储节点，同时测量带宽。

在此之后，存储节点将存储：最大的受限带宽分配；数据段的 TTL （如果存在）；以及数据本身。数据将由存储节点特定片段 ID 和委派的卫星 ID 标识。

如果由于任何原因导致上传中止，存储节点将保留其代表卫星从客户端 Uplink 接收到的最大限制带宽分配，但会丢弃所有其他相关请求数据。

假设上传成功：

Uplink 使用确定性分层密钥加密它为此文件选择的随机加密密钥。

Uplink 将指针对象上传回 Satellite，其中包含以下信息：

最后，Uplink 将继续处理下一个数据段，直到整个流完成。每个段都获得一个新的加密密钥，但每个数据段的起始随机数从前一个数据段单调增加。

存储在流中的最后一个数据段将包含其他元数据：

存储节点随后会定期将其收到的最大限制带宽分配 (上传数据的一部分) 发送到相应的卫星进行支付。

② 系统角色的功能 / 作用

Storj 系统中的角色即关系；图片来源：Storj 白皮书 V3[3]

客户 / 客户端：上传或下载数据的用户或应用程序。

存储节点：负责存储数据，并通过存储和带宽获得相应的报酬。

Uplink：提供与存储节点和卫星直接交互的所有必要功能的库（以多种不同的编程语言提供）；上传和下载文件、管理权限和共享以及管理帐户的命令行界面；执行加密和纠删码；在其他对象存储服务之间提供兼容层的服务，提供与 AmazonS3 兼容的 API。

卫星：参与节点发现系统，缓存节点地址信息，存储每个对象元数据，维护存储节点信誉，汇总计费数据，支付存储节点，执行审计和修复，以及管理授权和用户帐户。任何用户都可以运行自己的卫星，也可在受信任的第三方（如 Storj Labs）托管的另一卫星上创建帐户。

2.3 技术分析

① 去中心化存储的应用存在较大技术挑战

虽然去中心化存储相比于中心化的云存储解决方案具有固有的优势，但是在实现上面临着较大的技术挑战。Storj 虽然已经发布了产品，但是未来还有较长的路要走。

② Storj Labs 团队积极探索，积累了较多经验

Storj 的白皮书从 2014 年发布到现在，更新到了第三版；第一版白皮书共 18 页，第三版白皮书已多达 90 页。TokenGazer 研究团队通过研读、对比三版白皮书发现，Storj Labs 随着随去中心化存储的探索和实践确实积累了较多的经验。

③ 纠删码冗余方案提供了成本优势，但为系统引入了可用性问题

目前多数去中心化存储平台采用复制来保证数据的冗余以提高数据的耐久水平，如 Filecoin 的架构就基于复制证明。Storj 认为，对于广域网上的分布式存储，复制存在根本缺陷，他们采用纠删码调节数据的耐久水平，同时降低存储成本。

TokenGazer 研究团队对此进行了调研。根据加利福尼亚大学研究团队关于定量比较基于复制的系统与基于纠删码的系统的研究 [5] 指出，在相同的存储开销和修复周期下，纠删码系统的平均无故障时间 (MTTF) 比复制系统高出许多个数量级。这意味着，相比于基于复制的系统，基于纠删码的系统更不稳定。不过，加利福尼亚研究团队的研究也表明，纠删码系统可以通过使用比复制系统少一个数量级的磁盘搜索来降低成本。另外，MIT 的研究团队对纠删码和复制的可用性研究也进一步证明了这一点 [6]。他们的研究指出，纠删码确实会带来冗余的节省，但是却不是没有代价的。一方面，纠删码为系统引入了复杂性，而一般的设计原则是，除非严格必要，应避免系统设计的复杂性；另一方面，纠删码增加了系统在因特网之类的环境中的下载延迟，使用复制的系统，可以从最靠近客户端的副本下载数据对象，而对于纠删码系统，下载延迟受到更多距离的限制。

TokenGazer 研究团队认为，对于愿景宏大的 Filecoin 而言，在设计上使用复制证明更为合适；对于 Storj，纠删码带来的成本优势会让它更好地与中心化产品争夺市场，但从长期来看，纠删码的缺陷有可能会成为其发展的制约。

④ Storj Labs 致力于使 Storj 更加去中心化

在之前的版本中，Storj 采用单一的桥承担现今方案中卫星的功能，也因此遭受到中心化的质疑；在第三版白皮书中，Storj 将允许任何用户运行自己的卫星，也可以通过第三方的卫星（如 Storj Labs 的卫星，之前称之为桥）来创建账户、获得相应服务。该方案的推进和实施，值得关注。

⑤ 卫星治理方案不明确，或存在风险

虽然在白皮书中，Storj Labs 提及会提供一个可信的卫星集合（「Tardigrade」批准列表，需要卫星运营商符合运营、支付和定价的要求，并签署业务安排）供用户和存储节点选择，但除此之外并没有对卫星更明确、有力的治理方案。Storj 默认卫星表现良好，在此情况下，卫星作恶或发生意外会对用户和存储节点造成利益损害。

⑥ 在技术方案的探索过程中，提供了中间可用性

Storj Labs 在探索过程中非常注重产品的使用体验，为存储节点和用户提供了中间可用性产品，这一点时值得肯定的。这让 Storj 有较强的竞争力，在众望所归的 Filecoin 上线之前，建立一定的市场基础。

⑦ 由于技术架构，Storj 云存储市场受限

由于 Storj 的技术特性，其市场受限为私有云存储市场，相较于未来上线的 Filecoin 有一定的局限性。

3 市场分析

3.1 云存储市场

TokenGazer 研究团队将 Storj 的云存储的供应价格与其他主要云存储供应商（去中心化 & 传统）的价格进行了对比，以探究它在价格上的竞争力。

云存储价格对比；数据来源：各平台公开数据

（在计算时，TokenGazer 团队假设每月存储为 1TB，数据传输为 100G，PUT 请求为 40 万，GET 请求为 400 万。）

通过对比可以看到，Storj 在价格方面相比于传统云存储供应商有较大的竞争力。并且在 Storj 平台上只需为自己使用的资源付费，而传统云存储供应商则需要为预定的存储空间支付全部费用，在这一点上，Storj 对用户也会有很大的吸引力。

SiaCoin 在价格方面大幅度低于 Storj ，但 TokenGazer 研究团队调研发现，SiaCoin 平台的采用率远低于 Storj。根据公开数据，在 2018 年 3 月，Storj 网络的已使用的存储量为 101 PB；而 Siacoin 发展至今，已使用的存储量为 178 TB。

TokenGazer 研究团队经调研，发现 SiaCoin 的实际存储价格并不能像其网站提供的价格计算器计算出的价格那么低。根据 Space Duck 的测试 [7]，在一个场景中，其平台价格接近每 4.50 美元 /TB/ 月，另一个场景下价格为 5.13 美元 /TB/ 月，还有场景下价格为 3 亿美元 /TB/ 月（确实是上亿）。虽然正常情况下， SiaCoin 的价格依然较低，但 Space Duck 的测试也暴露出它的可用性问题；同时 TokenGazer 研究团队还认为如果服务价格较低，或许对平台中提供存储和带宽服务的节点的激励会不足。

为了更好地提供服务，Storj 执行双品牌战略：Stroj 作为存储节点品牌，致力于存储节点市场的开发；而 Tardigrade 作为用户品牌，致力于用户市场的开发。Tokengazer 研究团队认为，这对于去中心化云存储市场的开发是有利的。

3.2 通证市场

STORJ 通证是 Storj 网络的一部分，用于在提供多余的存储容量和带宽的存储节点、卫星运营商和客户提供价值转移。

STORJ 是基于以太坊的 ERC20 通证，虽然人们能够从以太坊浏览器中直接查询通证信息，但 Storj 从 2018 年 12 月开始发布通证分布和流通报告，致力于更公开透明的通证管理。最近的 STORJ 通证分布与流通报告是 2019 年 1 月 6 日发布的，TokenGazer 结合该报告对其通证市场状况进行了分析。

① 背景

2014 年，Storj 项目创建了 5 亿 SJCX 通证，以启动 Storj 网络。其中有 0.5 亿 SJCX 以 0.01 美元的售价销售，筹集了 50 万美元资助 Storj 的第一个版本。共有约 0.51 亿 SJCX 在市场流通，其余的 SJCX 从未使用或进入市场流通。

2017 年 5 月，Storj Labs Inc. 的全资子公司 Storj Labs BVI 发行了新的 ERC20 通证 STORJ，以 0.25-0.50 美元的价格进行了公开销售。在这次销售中，售出了约 0.72 亿枚 STORJ 通证，筹集了 3000 万美元资助运营。这次共发行了 5 亿枚 STORJ，后销毁了 0.75 亿枚，使得通证总量为 4.25 亿枚。此外，原在外流通的 SJCX 通证可 1:1 转换为 STORJ。

② 现状

目前有约 1.25 亿的 STORJ 在市场流通，其中 0.72 亿来自第二次公开销售，0.43 亿来自第一次公开销售的 SJCX 通证的转换（这意味着还有约 690 万 SJCX 可用于转换），以及 640 多万来自 Storj Labs 的运营支出（主要用于支付存储节点运营商和其他第三方服务提供商）。

非流通部分，Storj Labs 目前持有 0.48 亿 STORJ 作为运营储备；以及 2.45 亿 STORJ 处于锁定状态作为长期储备。长期储备中的部分 STORJ 会在 2019 年 12 月解锁，Storj Labs 计划届时将其再度锁定。同时 Storj 在探索更长期、更精细的方法取代现在的锁定方案，具体方案还没公布，值得投资者保持关注。

③ 分析

STORJ 通证分布及相关地址
STORJ 通证分布与 STORJ 通证分布与流通季报 [8]；数据来源：etherscan.io

目前 Storj Labs 以较为中心化的方式运营整个 Storj 项目。在技术方面，Storj 将采用多卫星的方案使得项目更去中心化；但目前在通证的方面，TokenGazer 研究团队认为 Storj 过于中心化。

首先，Storj 团队目前用于运营储备的 0.48 亿 STORJ 实际上未处在锁定状态，占据了市场总流通量的 38.7%；其次，作为长期储备的 2.45 亿 STORJ 也掌握在 Storj Labs 手中。这样来看，实际上有 3 亿 STORJ 是由 Storj Lab 控制的，占最大发行量的 70.8%，是当前流通量的 2.43 倍。

出于商业发展的逻辑，TokenGazer 研究团队理解这种运作模式的优势，但是仍需提醒投资者，这种通证模式下项目方和投资人的关系从长期来看是利益共同体，但在特定条件下也可能是交易对手（比如项目遇到难以突破的困难，项目方可能会变现套利）。投资此类项目，需注意中心化风险。

因此，TokenGazer 研究团队会密切关注 Storj 后续的新的通证管理方案。如果后续通证管理方案会像技术方案那样追求进一步的去中心化，那么 TokenGazer 团队会认为新方案对项目是利好的。

4 社区影响力

4.1 开发社区

Storj 和同类项目在 GitHub 中核心代码的数据对比

CRPs 为 CryptoCompare 提出的 Code Repository Points，为 Watches、Stars、Forks 的函数，代表着项目在 GitHub 社区的影响力水平。

4.2 社交媒体

Storj 和同类项目在社交媒体中的数据对比

4.3 影响力分析

通过对比同类项目，TokenGazer 研究团队发现，无论是在开发社区，还是在社交媒体，Storj 的影响力都在中等水平。值得注意的是 SiaCoin 作为 Storj 的竞争项目，在开发社区和社交媒体都有着比 Storj 更强的影响力。

5 价值分析

5.1 交易所与交易对

STORJ 上线交易所与交易对情况；图片来源：CoinGeko

目前 Storj 上线的交易所较多，超过 15 家主流的交易所，这说明了市场对它的接受度较高。目前，STORJ 交易量最大的交易所为 Binance、Upbit、Huobi Global 等， 24h 交易量约为 500 万美元，在与其市值相当的项目中，处在较高水平；其主要交易对包括：

「STORJ/BTC」「STORJ/USDT」「STORJ/KRW」「STORJ/ETH」

其中「STORJ/BTC」占近 50% 的交易量。

5.2 相关性

TokenGazer 研究团队分析了 STORJ 上线以来价格与 BTC 价格的相关性，他们之间的相关系数为 0.79。这意味着 STORJ 的价格走势和 BTC 有较强的相关性。

目前在加密货币领域，主要项目的通证价格都和 BTC 高度相关。TokenGazer 研究团队认为，这其中有很大的原因是因为加密货币市场较小，而且投资者对不同项目的差异仍缺乏深入的认知。如果市场足够成熟，不同的应用方向的通证价格应该有着较低的相关性，甚至相关性为负。

STORJ 价格与 BTC 价格相关性随时间的变化

TokenGazer 研究团队对 STORJ 上线以来价格以每月为期和 BTC 价格做了相关性分析，以探究其相关性变化规律（见上图）。从结果来看，STORJ 价格和 BTC 价格的相关性整体无明显变化规律，但在近几个月呈下降趋势，如果持续保持该趋势，则或意味着 STORJ 市场认知度的加深，可以保持关注。

5.3 估值

TokenGazer 研究团队保守估计 Storj 以低于云存储市场整体发展水平的增长率发展，并在五年后整长速率减慢（原因可能是 Filecoin 等有竞争力的去中心化云存储项目采用增加）；同时，我们保守估计 STORJ 通证的释放速率会随着平台的发展而逐步增加直至 100% 流通；我们估计随着项目的发展成熟，会有 15% 的平台价值被 STORJ 捕获。

根据 TokenGazer 对 Storj 项目的风险预估，我们取 40% 的贴现率来应对风险；同时，根据纽约大学金融学教授 Aswath Damodaran 对不同行业的市盈率研究 [9]，互联网软件公司的平均市盈率为 222。我们选择更保守的市盈率：

最终，TokenGazer 团队根据 DCF 模型对 STORJ 的估值为：

STORJ DCF 估值；目前市场处于熊市状态，STORJ 通证价格约为 0.27 美元，根据 TokenGazer 对其 0.96 美元的估值，处于被低估状态。

5.4 量化研究

STORJ 估值和合理市值区间与 STORJ 市值的对比

根据 TokenGazer 的量化模型，STORJ 目前的合理市值区间为 0.436 ~ 1.54 亿美元，目前 STORJ 市值低于该市值区间。

6 研究总结

从数据存储市场的发展趋势看，云存储在未来仍旧有着巨大的发展空间。去中心化云存储相比中心化云存储有着固有的优势，TokenGazer 研究团队认为，这些优势会让去中心化云存储在存储市场中占据一定的席位，但去中心化云存储仍旧面临较大的技术挑战。

经过对 Storj 项目的调研，TokenGazer 研究团队认为，其团队积累了较多的技术和市场经验，有着较强的实力。但是，相比于同类项目，如 SiaCoin，市场热度一般；同时，相比于未来上线的同类项目 FileCoin，面临着较大的竞争压力。

根据量化与 DCF 对 STORJ 的估值，TokenGazer 研究团队认为 STORJ 目前处在低估状态。Storj Labs 目前掌握大部分 STORJ 通证，投资者需注意交易对手风险。

参考资料

[1] Digital Data Storage is Undergoing Mind-Boggling Growth - Lauro Rizzatti,Verification Consultant

[2] Storj White Paper Executive Summary - Storj Labs

[3] Storj White Paper V3 - Storj Labs

[4] Kademlia: A Peer-to-Peer Information System Based on the XOR Metric -Petar Maymounkov and David Mazie?res.

[5] Erasure Coding vs. Replication: A Quantitative Comparison - Hakim Weatherspoon, John D. Kubiatowicz

[6] High Availability in DHTs: Erasure Coding vs. Replication - Rodrigo Rodrigues, Barbara Liskov

[7] Sia Load Test Result 2: Real Data Scenario - Space Duck

[8] STORJ Token Balances and Flows Report: Jan. 16, 2019 - Storj Labs

[9] PE Ratio by Sector - Aswath Damodaran

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编译者/作者：TokenGazer

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