La majorité des choix technologiques pour l'infrastructure blockchain sont en réalité le résultat de compromis sous pression à court terme. Les indicateurs de performance sont-ils atteints ? La maîtrise des coûts est-elle assurée ? La mise en ligne est-elle respectée ? Ces questions sont posées et reposées. Ce qui est moins fréquent, c’est que quelqu’un réfléchisse sérieusement — dans cinq, dix ans, à quels problèmes ces données historiques seront confrontées.

Mais ceux qui ont une expérience de la maintenance à long terme savent que les données accumulées par une application vivante ne sont pas un fardeau. Ces données font partie intégrante du fonctionnement du système. Si l’on choisit une mauvaise gestion, chaque itération de fonctionnalités ou extension de performance ultérieure devra payer le prix des décisions prises auparavant.

La conception de Walrus est justement l’inverse — elle ne commence pas par "comment écrire le plus rapidement possible", mais par "comment rendre les données disponibles à long terme" en remontant la chaîne jusqu’à l’architecture technique. La différence peut sembler subtile, mais elle détermine en réalité le cycle de vie de tout le système.

Concrètement, dès la création d’un objet de données, celui-ci se voit attribuer une identité stable. Même si la logique métier évolue ou si l’état sur la chaîne est renouvelé, la relation de référence de cet objet reste inchangée. Cela permet à la couche applicative de construire ses logiques métier autour d’une même référence sur le long terme, plutôt que de courir après de nouvelles versions de données.

Quelle est la conséquence la plus immédiate de cette conception ? Une réduction exponentielle de la complexité du système. Lorsque la relation de référence ne fluctue plus fréquemment, la gestion des index, le contrôle d’accès, la stratégie de cache, et d’autres composants deviennent plus simples. Pour les applications nécessitant une stabilité opérationnelle, cela élimine une source potentielle de défaillance dans toute la catégorie.

Du point de vue technique, Walrus supporte le stockage d’objets de données de plusieurs Mo, avec une architecture redondante multi-nœuds garantissant la disponibilité. Sur le réseau de test, la latence de lecture reste stable à quelques secondes, ce qui suffit pour supporter les besoins d’accès en temps réel, et ne se limite pas à l’archivage de données froides. Ce niveau de performance est crucial pour l’utilité des applications Web3.