Большинство технических решений в области инфраструктуры блокчейна по сути являются результатом компромиссов под краткосрочным давлением. Смогут ли показатели производительности соответствовать требованиям? Контролируется ли стоимость? Успеют ли запустить в срок? Эти вопросы задаются постоянно. Но по-настоящему редки случаи, когда кто-то всерьёз задумывается — с точки зрения данных, что произойдет через пять или десять лет, с этими историческими данными и в каких трудностях они могут столкнуться.

Но те, кто занимался долгосрочной эксплуатацией, понимают: данные, накопленные в жизнеспособных приложениях, — это не обуза. Эти данные сами по себе являются частью работы системы. Если выбрать неправильный способ управления, каждая последующая итерация функций и расширение производительности будут оплачены ценой предыдущих решений.

Идея дизайна Walrus как раз противоположна — он не начинается с вопроса «как быстрее записать», а с вопроса «как сделать данные долгосрочно доступными», и уже на этом основании строится техническая архитектура. Разница кажется тонкой, но на самом деле определяет жизненный цикл всей системы.

Что касается реализации, то с момента создания объект данных получает стабильный идентификатор. Даже если бизнес-логика изменится или состояние в цепочке обновится, ссылка на этот объект остаётся неизменной. Это позволяет приложению долгое время строить бизнес-логику вокруг одного и того же объекта, а не постоянно гоняться за новыми версиями данных.

Какой самый очевидный результат такого дизайна? Резкое снижение сложности системы. Когда ссылки перестают часто меняться, упрощаются компоненты, такие как управление индексами, контроль доступа, стратегии кэширования. Для приложений, которым нужна стабильная работа, это фактически устраняет потенциальные источники сбоев.

С точки зрения технических параметров, Walrus поддерживает хранение объектов данных объёмом до МБ, обеспечивая доступность за счёт архитектуры с множеством узлов и избыточностью. В реальных условиях тестовой сети время задержки чтения стабильно в пределах секунд, что полностью соответствует требованиям для доступа в реальном времени, а не только для архивирования холодных данных. Этот уровень производительности крайне важен для практического применения Web3.