Aptos 생태계에 활력을 불어 넣을 Shelby 프로젝트

목차

1. 중요하지만 놓치고 있었던 것 ‘실시간 데이터 레이어’

2. Shelby는 데이터를 실시간 활성 자산으로 만든다
2-1. Web2 클라우드 수준의 효율성을 가능하게 하는 Clay Code
2-2. 마이크로페이먼트 채널과 전용 고속 네트워크를 통해 데이터 병목 해결
2-3. 데이터가 활용될 때도 보상을 지급해 데이터 퀄리티 향상

3. 앱토스와 Shelby가 이뤄낼 시너지
3-1. Shelby로 인해 고사양 탈중앙 애플리케이션의 실행이 가능해질 앱토스
3-2. Shelby 토큰은 앱토스 생태계 활성화의 트리거가 될 것으로 기대

4. 앞으로의 과제 - 온·오프체인 동기화와 임대형 저장 구조 해결

 

 

1. 중요하지만 놓치고 있었던 것 ‘실시간 데이터 레이어’

우리는 현재 ‘데이터가 디지털 원유’로 불리는 시대에 살고 있다. AI 시대를 맞아 데이터는 알고리즘과 서비스를 고도화 시키고, 더 많은 부가가치를 창출하고 있기 때문이다. 문제는 이 데이터가 구글, 페이스북과 같은 소수의 대형 Web2 플랫폼들에 집중되어 왔다는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해 Web3와 블록체인 기술이 등장하였으나, 데이터를 수십, 수백개의 노드에 동일하게 저장해야 하는 블록체인의 구조상 고용량 데이터를 블록체인 상에서 처리하지 못하고 있는 것이 현재 상황이다. 예를 들어, 우리가 흔하게 프로필 이미지로 쓰이는 NFT 조차 이미지 파일을 이더리움 블록체인에 저장하기에 무리가 있다. 수천, 수만개에 달하는 이더리움의 모든 노드가 이 이미지 파일을 저장하는 것이 비효율적인 것도 사실이다. 그래서 IPFS에 이미지를 저장하고, 실제로 NFT에는 그 IPFS 링크를 넣는 식으로 PFP NFT를 생성하게 된 것이다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Arweave, Filecoin과 같은 탈중앙 스토리지 프로토콜이 등장했고, 최근 Sui에서 Walrus라는 프로젝트를 출시하며 다시금 이 영역이 관심을 받고 있다. Arweave와 Filecoin 같은 경우 출시된지 꽤 오랜 시간이 흘러 각각 315TiB, 1,500PiB 규모의 데이터를 저장하고 있어 어느 정도 사용성을 확보했다는 평가 또한 존재한다. 하지만, 탈중앙화 스토리지 프로토콜들은 여전히 데이터를 빠르게 읽고 활용하는데에는 뚜렷한 한계를 보이고 있는 것이 사실이다. 예를 들어, 영상 스트리밍이나 AI 추론처럼 대용량 데이터를 빠르게 읽어야 하는 애플리케이션에서는 낮은 지연 시간과 높은 대역폭이 필수적인데 현재의 어떤 탈중앙 스토리지도 이러한 요구를 만족시키지 못하고 있다. 그 결과 많은 Web3 애플리케이션은 여전히 중앙화된 클라우드나 RPC 인프라에 의존하고 있다. 이에 데이터로부터 발생하는 경제적 가치 또한 대부분 Web2 데이터 플랫폼에 귀속되는 구조가 지속되고 있다.

앱토스 랩스는 이러한 구조적 한계를 해결하고, 자체 Aptos 체인 위의 서비스가 더욱 효율적으로 운영되기 위해 직접 탈중앙화 스토리지 프로토콜을 출시했다. 이름하여 Shelby 프로젝트다. Shelby는 고성능 L1 체인인 Aptos 위에서 실시간 핫 데이터 저장소를 구현하며, ‘데이터 읽기’ 행위를 인센티브화하는 구조를 도입하였다. 이는 단순한 저장을 넘어, 데이터를 스트리밍하고, 서빙하고, 보상 받을 수 있는 형태로 전환시켜 데이터의 가치를 실시간으로 활성화한다. 이 프로젝트를 이끈 앱토스의 Head of Infra, Pranav Raval은 메타 시절 대용량 데이터 처리를 리드했던 인물이다. Pranav가 이끄는 앱토스 인프라 팀은 과거 메타 재직 당시 엄청나게 많은 대용량 데이터를 처리했어야 했던 경험을 바탕으로 탈중앙화 스토리지 프로토콜을 고안했을 것으로 사료된다.

본 글에서는 Aptos에서 왜 Shelby라는 탈중앙 스토리지 프로토콜을 개발하게 되었는지, Shelby는 어떻게 데이터를 처리하고 저장하는지, 기존 스토리지 프로토콜과 비교했을 때 어떤 기술적 차별성을 지니는지를 살펴보고자 한다.

 

2. Shelby는 데이터를 실시간 활성 자산으로 만든다

Shelby는 대용량 데이터를 빠르게 읽을 수 있도록 지원하기 위해, Clay Code 기반의 이레이저 코딩, 오프체인에서 작동되는 마이크로 페이먼트 채널 구조, 전용 고속 네트워크, 읽기에 초점을 둔 인센티브 모델을 활용했다.

2-1. Web2 클라우드 수준의 효율성을 가능하게 하는 Clay Code

우선 Shelby는 데이터를 실시간으로 활용할 수 있도록 Web2 클라우드 수준의 내구성과 효율성을 Web3 환경에서 실현한다. Web2 수준의 환경은 현재 탈중앙 스토리지 프로젝트들이 제공하지 못하는 것으로 병목 포인트을 해결한다는 점에서 매우 중요하다. 이를 가능하게 하는 것은 바로 Clay Code 기반의 이레이저 코딩(erasure coding), Merkle Tree 커밋 구조, 그리고 Aptos 블록체인과의 유기적 연동에 있다.

사용자가 업로드한 데이터는 이미지, 영상, 문서 등 하나의 완전한 파일을 의미하는 Blob(블롭) 단위로 처리된다. 이후 블롭은 약 10MiB 단위의 청크셋(chunkset) 으로 분할되고, 다시 약 1MiB 크기의 청크(chunk)로 나뉜다. 나뉜 청크는 Clay Code가 적용되어 여러 노드(Storage provider, 이하 SP)에 분산 저장되며, 일부 조각이 손실되더라도 전체 데이터를 문제없이 복구할 수 있다.

Clay Code는 데이터를 총 k개의 조각으로 나눈 뒤, 이를 n개의 조각(n > k)으로 변환해 여러 노드에 분산 저장하는 방식이다. 이때 중요한 특징은, 전체 조각 중 어떤 k개만 있어도 데이터를 완전히 복원할 수 있는 구조를 갖고 있다는 점이다. 뿐만 아니라, 복구할 때 특정한 순서로 조각을 모으면 전체를 받지 않아도 되는 최적 복구 경로도 제공한다. Clay Code는 조각 간의 관계를 똑똑하게 설계해 필요한 조각만 뽑아오는 방식을 사용하기 때문에, 복구 시 전체 k개 조각이 모두 필요한 방식에 비해 복구 대역폭을 최대 60%까지 줄일 수 있다.

저장된 청크는 전체 데이터가 안전하게 보관되고 있다는 것을 증명할 수 있도록, Merkle Tree라는 암호학적 구조를 통해 요약된다. 쉽게 설명해 모든 청크의 정보를 압축해서 만든 '요약본' 같은 대표 값(루트 해시) 이 생성되고, 이 값은 Aptos 블록체인에 영구적으로 기록된다. 이후 누군가 해당 데이터가 실제로 저장되어 있는지, 또는 중간에 변조되지 않았는지를 확인하고자 할 때, 이 루트 해시와 일부 청크 조각만 있으면 빠르게 검증할 수 있다. 즉, Clay Code는 분산 저장과 복구를, Merkle Tree는 무결성 보장을, Aptos는 그 검증 가능성을 영구히 기록하는 역할을 수행한다.

결론적으로 Clay Code, Merkle Tree, Aptos 블록체인의 결합은 Shelby가 Web3 환경에서 안정적이면서도 경제적인 스토리지 서비스를 제공할 수 있는 기술적 기반이 된다. 이 덕분에 Shelby는 전체 데이터의 약 2배 미만의 저장 오버헤드만으로도 Web2 수준인 99.999999999%(11 nines)의 데이터 내구성과 99.9%의 가용성을 달성하며, 타 탈중앙화 스토리지 대비 저장 공간과 복구 비용 측면 모두에서 높은 효율성을 자랑한다.

2-2. 마이크로페이먼트 채널과 전용 고속 네트워크를 통해 데이터 병목 해결

Shelby는 단순한 데이터 보관 시스템이 아니다. 사용자가 실시간으로 데이터를 읽고 활용할 수 있도록, 빠른 응답성과 높은 효율을 제공하는 읽기 처리 구조를 갖추고 있다. 이를 가능하게 하는 핵심 요소는 소액 단위의 빠른 결제를 지원하는 마이크로페이먼트 채널(micropayment channel)과, 지연 없이 대용량 데이터를 전송할 수 있는 고속 네트워크(Fiber Network)다.

먼저, 사용자가 특정 데이터를 읽고자 하면, 데이터를 전송해줄 RPC 노드와 전용 결제 채널(micropayment channel)을 개설하게 된다. 이 채널은 처음 개설 시와 마지막 정산 시에만 온체인 기록을 남기고, 그 사이의 결제는 모두 오프체인에서 빠르게 처리되는 구조다. 사용자는 일정 금액을 멀티시그 계정에 예치하고, 데이터를 수신할 때마다 예치금 중 환불 가능한 금액을 줄여나가게 된다. 이 과정은 블록체인에 매번 거래를 기록하지 않아도 되기 때문에, 지연이나 가스비 부담 없이 고빈도의 읽기 요청을 처리할 수 있다. 채널 종료 시점에는 가장 마지막 서명을 기준으로 정산이 이루어지며, 이 구조는 신뢰가 낮은 환경에서도 안전하게 작동할 수 있도록 설계되었다.

Shelby의 또 다른 강점은 고속 데이터 전송을 위한 전용 네트워크 인프라다. 퍼블릭 인터넷 기반의 일반적인 Web3 네트워크와 달리, Shelby는 SP와 RPC 노드를 전용 고속 네트워크로 직접 연결해 데이터 전송 병목을 해소한다. 이로 인해 데이터는 요청과 동시에 즉시 전송될 수 있으며, 사용자 경험은 Web2 클라우드 수준에 근접한다. 이러한 네트워크 구조는 실시간 스트리밍, AI 추론, 고빈도 질의 등 데이터 집약적인 사용 사례에서도 높은 안정성과 처리량을 제공한다.

결과적으로, Shelby는 읽기 요청의 결제 흐름과 데이터 전송을 모두 정밀하게 설계하여, 빠르고 안정적인 읽기 환경을 구현했다. 이는 단순한 저장 시스템을 넘어, 고빈도 데이터 활용이 요구되는 실시간 서비스나 분석 중심 애플리케이션에 적합한 Web3 기반 데이터 인프라로 기능한다.

2-3. 데이터가 활용될 때도 보상을 지급해 데이터 퀄리티 향상

Shelby 아키텍처의 중심에는 ‘읽기 기반의 인센티브 모델’이 자리하고 있다. 단순히 데이터를 저장하고 보관하는 것 만으로 보상이 주어지는 기존 구조에서 한 단계 나아가, Shelby는 데이터가 실제로 읽히는 순간에도 경제적 가치가 발생하도록 설계되었다. 이 구조는 데이터 저장의 목적 자체를 ‘보관’에서 ‘사용’으로 전환시키며, 유휴 데이터를 최소화하고 네트워크 자원을 보다 실용적인 방향으로 집중시킨다.

위에서 언급했듯이 사용자는 데이터를 사용할 때마다 환불 가능 금액을 줄여나가는 방식으로 비용을 지급하게 된다. 이 과정에서 발생하는 비용은 데이터를 전달한 RPC와 해당 데이터를 보관하고 있던 SP에게 분배된다. 데이터가 많이 읽힐수록 SP는 더 많은 보상을 받게 되고, 반대로 아무도 찾지 않는 데이터는 아무런 수익도 발생하지 않는다. 이처럼 ‘읽은 만큼 지불(Pay-per-read)’이라는 인센티브 구조는, 유용한 데이터가 저장될 수 있도록 강력한 동기를 제공한다.

Shelby의 인센티브 구조는 여기서 그치지 않는다. 실제로 사용되는 유용한 데이터를 제공하는 능력 뿐 아니라, 정직하게 데이터를 보관하고 있는가를 확인하는 검증 메커니즘 또한 중요한 보상의 기준이 된다. SP들은 주기적으로 다른 SP의 저장 상태를 확인하는 오프체인 감사(audit)에 참여한다. 이 과정에서 일부 청크를 요청해 실제 데이터가 존재하는지를 검증하며, 해당 감사 결과는 요약된 형태로 온체인에 제출된다. 제출된 감사 중 일부는 무작위로 선택되어 온체인에서 추가 검증을 받게 되며, 이때 문제가 발생할 경우 해당 SP는 슬래싱 등의 불이익을 받는다. 반대로, 정확한 응답과 성실한 감사 참여는 감사 점수로 환산되며, 이는 추후 보상의 가중치로 작용한다.

Shelby는 이러한 읽기 보상과 검증 보상을 유기적으로 결합하여, 단순히 저장 공간을 제공하는 데 그치지 않고, 유용한 데이터를 빠르게 전달하며 이를 정직하게 유지·검증할 수 있는 노드를 선별적으로 보상한다. 이로써 SP는 기존처럼 단순 저장에 따른 비용 수취뿐 아니라, 실제 사용된 데이터에 대한 읽기 기반 수익과, 신뢰 가능한 저장 상태를 증명함으로써 얻는 감사 보상까지 함께 획득할 수 있다. 이는 단순한 데이터 보관 시스템이 아니라, 실시간 데이터 유통 네트워크로서의 정체성을 강화하며, Web3의 신뢰성과 Web2 수준의 성능을 동시에 실현하기 위한 전략적 설계를 반영한다. 또한, 이 설계는 데이터의 퀄리티가 서비스의 성능을 좌우하는 AI 어플리케이션 시대에 더 빛을 발할 것으로 예상된다.

 

3. Aptos 생태계에 활력을 불어넣을 Shelby

3-1. Shelby로 인해 고사양 탈중앙 애플리케이션의 실행이 가능해질 앱토스

최근 고사양 탈중앙화 애플리케이션 수요가 급격히 증가하면서, 이들이 작동할 수 있는 데이터 인프라에 대한 요구도 함께 커지고 있다. 특히 AI 추론 시스템(RAG), 고빈도 트레이딩 로직, 미디어 스트리밍 플랫폼과 같은 애플리케이션은 단순한 저장 공간이 아닌, 실시간 데이터 접근성과 예측 가능한 처리 성능을 요구한다. Web3 유투브가 등장하지 못하는 것도 방대한 데이터를 탈중앙 방식으로 처리하는데 대한 어려움 때문이다.

이러한 흐름 속에서 Shelby는 Web2 수준의 읽기 성능과 탄탄한 보안 구조를 동시에 제공하는 스토리지 솔루션으로 주목받고 있다. 그리고 그 기술적 토대는 바로 Aptos 체인이다. Aptos는 초고속 블록 파이프라인과 Block-STM 병렬 처리 엔진을 기반으로, 600ms 미만의 확정성과 초당 3만 건 이상의 트랜잭션 처리량, $0.000005 수준의 초저가 수수료, Move 언어 기반의 유연한 로직 구현력을 갖추고 있다. 이러한 성능은 Shelby가 실시간 데이터 스트리밍과 보상 정산을 무리 없이 처리할 수 있는 온체인 기반이 된다.

결국 Shelby는 단순한 ‘탈중앙 저장소’를 넘어서, Aptos 생태계 내 고사양 애플리케이션들이 안정적으로 실행될 수 있는 실질적인 인프라 역할을 수행하게 된다. 이미 Noctra AI, Hyperion, Mereo 등 Aptos에서 주목받는 dApp들은 AI, 트레이딩, 미디어 등 데이터 중심의 워크로드를 다루고 있으며, 이들이 필요로 하는 고속 데이터 접근성과 실시간 보상 구조는 Shelby와의 궁합이 매우 뛰어나다.

Shelby가 이러한 팀들에게 중앙 서버 없이도 고성능 Web3 서비스를 구현할 수 있는 기반을 제공하게 되면, Aptos는 단순히 빠른 체인을 넘어서, 성능 중심 dApp의 허브이자, 탈중앙 앱의 실행을 현실화하는 플랫폼으로 자리잡게 될 것이다. 나아가, 같은 니즈를 가진 외부 프로젝트들의 유입도 자연스럽게 유도하면서, Aptos 생태계는 양적·질적으로 확장되는 실질적 모멘텀을 확보할 수 있다.

3-2. $Shelby 토큰은 앱토스 생태계 활성화의 트리거가 될 것으로 기대

Shelby 프로젝트의 등장은 자연스럽게 $Shelby 토큰에 대한 기대감을 불러일으킬 것으로 예상한다. 탈중앙화 스토리지 프로토콜은 기술적 필요성과 수요가 점차 커지고 있는 영역으로, Peer 프로젝트들의 경우 평균 FDV(Fully Diluted Valuation)가 꽤 높은 편에 속한다. 2025년 6월 30일 기준, Filecoin의 FDV는 약 $4.4B, Walrus는 약 $2B 수준이다. 이러한 점에서 Shelby의 출시는 단순한 스토리지 프로토콜 런칭을 넘어, Aptos 생태계 전체를 자극할 수 있는 중요한 트리거가 될 가능성을 내포한다. 특히 타 프로토콜 대비 에어드롭 규모 측면에서 상대적으로 높은 금액이 할당될 수 있다는 점은 사용자 유입과 참여 확대에 있어 매우 중요한 요인이 될 수 있다

앱토스와 같은 무브 기반 체인인 수이의 월루스를 선례로 살펴보자. WAL은 월루스 테스트넷 참가자와 수이 생태계 기여자 중심의 대규모 에어드롭을 실시했다. 전체 토큰 발행량 중 4%를 초기 에어드랍에 분배했으며, 이는 FDV $2B 기준 약 $80M에 달하는 규모다. 이에 WAL 에어드랍으로 많은 수익을 낸 유저들이 다수 존재한다. 제일 많은 에어드랍을 받은 계정은 100K개의 WAL를 받았으며, 이는 6월 30일 기준 약 $40,000불에 달한다. 또한 약 1000개의 개정이 20K~99K 사이의 WAL를 받았으며, 이는 $8,000~$39,999 수준이다.

출처: X(@MrBreadSmith)

한편, 이 과정에서 수이 생태계의 트랜잭션 수와 활성 사용자 수 모두 눈에 띄게 증가했다. 실제로 WAL의 TGE를 전후해 SUI 가격은 5일 만에 약 20% 상승했고, 2025년 들어 Sui의 일간 활성 주소 수와 일간 트랜잭션 수가 가장 높았던 시점도 WAL 이벤트 시기와 겹친다. 이 사례는 단순히 스토리지 프로토콜 하나의 성공을 넘어서, 탈중앙 스토리지가 생태계 전체의 활동량과 자산 가치에 영향을 줄 수 있음을 보여준다.

Shelby 역시 이와 유사한 흐름을 만들어낼 수 있는 충분한 잠재력을 지니고 있다.

Web2 수준의 데이터 스토리지 성능과 데이터 활용 중심의 인센티브 구조를 갖춘 Shelby는, 단순한 저장 인프라를 넘어 사용성과 경제성을 동시에 혁신하는 탈중앙 데이터 인프라를 지향한다. 단기적 에어드롭 이벤트를 넘어, 실제 사용 데이터를 기반으로 매출이 발생하고 토크노믹스로 연동될 수 있는 구조인 만큼, 향후 Filecoin이나 Walrus와 같은 주요 스토리지 프로토콜에 필적하거나 이를 넘어서는 생태계 영향력을 가질 수 있을 것으로 기대된다.

또한 Aptos는 현재 주요 DeFi 프로토콜들의 TGE를 앞두고 있으며, Shelby의 출시가 이러한 생태계 활성화 흐름과 맞물려 시너지를 창출할 수 있는 타이밍이기도 하다. 일각에서는 Aptos가 타 체인에 비해 생태계 참여자에게 지급되는 인센티브가 부족하다는 지적도 있어 왔지만, Shelby를 계기로 Aptos가 보다 견고한 사용자 기반과 참여 중심 커뮤니티를 갖추는 전환점이 될 수 있기를 기대한다.

 

4. 앞으로의 과제 - 온·오프체인 동기화와 예치형 결제 구조 해결

Shelby는 온체인 스마트컨트랙트(Aptos)와 오프체인 노드(RPC, SP 등)가 유기적으로 작동하는 분산 구조를 기반으로 한다. 이처럼 각 구성 요소가 분리되어 작동하는 구조에서는, 모든 작업 결과를 정확하게 동기화하는 것이 시스템의 신뢰성과 성능을 좌우하게 된다. 예를 들어, SP가 데이터를 저장하거나 감사 결과를 생성하는 경우, 해당 내역이 Aptos 체인에 누락 없이 반영되어야만 보상 분배나 슬래싱 처리가 정상적으로 작동할 수 있다.

문제는 이 동기화 과정이 단순하지 않다는 데 있다. 실제 저장 및 검증 행위는 오프체인에서 이루어지지만, 보상이나 감사 이력 등 주요 상태는 온체인에 기록되기 때문에, 중간에 데이터 누락이나 처리 지연이 발생할 경우 잘못된 보상이 지급되거나, 네트워크의 신뢰성에 악영향을 줄 수 있다. 따라서 RPC, SP, 스마트컨트랙트가 모두 빠르고 안정적으로 작동해야 하며, 이들을 연결하는 고성능 네트워크 인프라(Fiber Network)의 역할도 매우 중요하다.

결국 Shelby는 단순히 구조가 복잡한 시스템이 아니라, 민감한 타이밍과 높은 정확성을 요구하는 구조를 갖고 있다. 성능과 신뢰성을 동시에 만족시키기 위해서는, 시스템 전반에 걸쳐 정교한 조율과 운영 안정화 장치가 반드시 마련되어야 한다.

또 하나의 과제는 Shelby가 채택한 결제 방식에서 비롯된다. 먼저, 읽기 처리 과정에서는 사용자가 특정 데이터를 요청하기 전에 일정 금액을 예치하고, 해당 금액에서 환불 가능한 잔액을 점진적으로 차감해 나가는 방식으로 결제가 이루어진다. 이 구조는 고빈도의 소액 결제를 빠르게 처리할 수 있다는 장점이 있지만, 사용자는 데이터를 읽기 전에 반드시 사전 예치를 완료해야 하며, 이로 인해 초기 진입 장벽이나 사용자 경험 측면에서 불편함이 발생할 수 있다. 

다만, Shelby는 아직 개발 초기 단계에 있는 프로젝트로, 이러한 구조적 과제들은 향후 지속적인 개선을 통해 보완될 가능성이 크다. 특히 결제 흐름의 사용자 경험, 온·오프체인 동기화 안정성, 운영 자동화 등은 시간이 지남에 따라 단계적으로 정비될 것으로 보인다. 따라서 Shelby의 실질적인 적용 가능성과 생태계 내 영향력을 판단하기 위해서는, 앞으로의 개발 진행 상황과 기술적 완성도를 지속적으로 지켜볼 필요가 있다.