Membahas data on-chain, banyak orang langsung terpikir kata "tak berubah". Kedengarannya tidak salah, tetapi setelah kamu mengelola selama beberapa waktu, kamu akan menghadapi kenyataan yang memalukan—kadang-kadang kamu perlu melihat ke belakang.

Bukan untuk mengubah data, tetapi untuk memahami apa yang terjadi, melacak akar masalah, dan melakukan audit risiko. Ini semua adalah proses bisnis yang normal.

Masalahnya di sini: jika data hanya bisa maju terus, tetapi sistem tidak mampu memahami alur kejadian, maka nilai praktisnya sebenarnya terus menurun. Aplikasi nyata perlu memahami bagaimana suatu status berkembang satu langkah demi satu langkah menjadi seperti sekarang, tidak cukup hanya fokus pada hasil akhirnya.

Pendekatan Walrus cukup menarik, tidak mengambil jalur ekstrem. Ia tidak menolak nilai dari ketidakberubahan, tetapi memasukkan "perkembangan status" ke dalam mekanisme verifikasi. Hasilnya adalah: ID objek tetap sama, setiap pembaruan dapat dilacak, data tidak akan sembarangan ditimpa, dan versi sejarah tidak akan tenggelam.

Dari informasi terbuka di jaringan testnet, solusi ini mendukung pembaruan berulang pada objek yang sama, alamat referensi tetap stabil, satu objek bisa mencapai ukuran MB, cukup untuk memenuhi kebutuhan data bisnis nyata.

Jadi, bagaimana pandanganku? Begitu aplikasi mulai benar-benar memperhatikan jejak sejarah dan tidak hanya snapshot saat ini, keunggulan dari desain ini akan semakin terlihat. Tapi ada satu syarat—jaringan itu sendiri harus stabil. Jika jumlah node yang berpartisipasi kurang, pelacakan evolusi berlapis-lapis malah bisa menjadi beban.

Namun, secara positif, arah ini memang menyelesaikan masalah nyata yang ada.