チェーン上のデータについて話すと、多くの人の最初のイメージは「不変性」だと思います。確かにそれは正しいですが、実際に一定期間運用してみると、現実の尷尬に直面します——時には振り返る必要があるのです。

データを変更するためではなく、何が起こったのかを明確にし、問題の根源を追跡し、リスク監査を行うためです。これらはすべて正常なビジネスプロセスです。

問題はここにあります：もしデータが常に前進し続け、システムがその経緯を理解できなければ、その実用価値は実質的に減少し続けます。実際の応用では、ある状態がどのように段階的に現在の状態に進化したのかを理解する必要があり、単に最終結果だけを見るわけにはいきません。

Walrusの処理思想は非常に面白く、過激なアプローチを取っていません。不可変性の価値を否定するのではなく、「状態の進化」ということを検証メカニズムに組み込んでいます。その結果、：オブジェクトIDは変わらず、各更新は追跡可能であり、データは安易に上書きされず、履歴バージョンも埋もれません。

テストネットの公開情報を見ると、この方式は同一オブジェクトの複数回の更新をサポートし、参照アドレスは常に安定しており、単一オブジェクトはMB単位に達し、実ビジネスデータのニーズを十分に支えられる規模です。

では私の見解はどうか？アプリケーションが実際に履歴軌跡に本格的に関心を持ち、単なる現在のスナップショットだけを見なくなれば、この設計の利点は徐々に顕在化します。ただし前提条件があります——ネットワーク自体が安定していることです。参加ノードが不足していると、多層の進化追跡は逆に負担になりかねません。

しかし、良い方向に考えれば、これは確かに存在するリアルな課題を解決していると言えます。