🐹IRYS 활용 dApp 구조 예시 오늘은 IRYS가 실제 dApp 구조에서 어떻게 활용될 수 있는지 예시를 통해 간단하게 정리해보려고 합니다. 단순 저장이 아니라 데이터가 실행·변경·검증 가능한 구조로 동작하는 방식에 주목하면 좋습니다. 📂 AI 추천 시스템 + 온체인 데이터 활용 서비스 🟢사용자는 데이터를 업로드 🟢IRYS가 데이터를 저장 + 버전 관리 🟢스마트 컨트랙트가 해당 데이터를 조건 검증 🟢AI/Agent가 데이터를 호출하여 추천값 생성 🟢결과 역시 IRYS에 기록 → 추적 가능한 히스토리 생성 이 구조에서는 데이터 자체가 실행 가능한 객체이며, 기존 Web2 처럼 DB → API → 모델 호출이 아니라 데이터가 중심에 서게 됩니다.🟢사용자는 데이터를 업로드 🟢IRYS가 데이터를 저장 + 버전 관리 🟢스마트 컨트랙트가 해당 데이터를 조건 검증 🟢AI/Agent가 데이터를 호출하여 추천값 생성 🟢결과 역시 IRYS에 기록 → 추적 가능한 히스토리 생성 이 구조에서는 데이터 자체가 실행 가능한 객체이며, 기존 Web2 처럼 DB → API → 모델 호출이 아니라 데이터가 중심에 서게 됩니다. 📂 왜 IRYS 기반으로 설계할까? 🟢데이터의 신뢰성과 출처를 온체인에서 검증 가능 🟢업데이트 히스토리(Versioning)가 남아 모델/서비스 투명성 유지 🟢Mutable References로 특정 데이터 포인터가 지속적으로 업데이트 🟢Layer-1 Native 방식으로 데이터를 직접 실행 가능한 포맷으로 처리 🟢결과적으로 데이터 기반 서비스가 아니라 데이터 중심 서비스로 전환 특히 AI 기반 dApp·Agent 서비스에서 “왜 이 데이터를 사용했는가?”를 증명할 수 있다는 점이 핵심.🟢데이터의 신뢰성과 출처를 온체인에서 검증 가능 🟢업데이트 히스토리(Versioning)가 남아 모델/서비스 투명성 유지 🟢Mutable References로 특정 데이터 포인터가 지속적으로 업데이트 🟢Layer-1 Native 방식으로 데이터를 직접 실행 가능한 포맷으로 처리 🟢결과적으로 데이터 기반 서비스가 아니라 데이터 중심 서비스로 전환 특히 AI 기반 dApp·Agent 서비스에서 “왜 이 데이터를 사용했는가?”를 증명할 수 있다는 점이 핵심. IRYS를 활용한 dApp 구조는 단순히 파일을 올려두는 스토리지 설계가 아니라 데이터 → 실행 → 검증 → 추적까지 한 체인에서 완결하는 형태를 목표로 합니다. 개인적으로는 "AI + 온체인 행동 로그" 서비스에 IRYS 구조가 가장 잘 맞는다고 생각합니다. 이 글은 취생방 인턴(MyHobby_Intern)이 작성했습니다. #IRYS #Storyteller #Datachain #Onchain #dApp