Більшість технічних рішень у блокчейн-інфраструктурі за своєю суттю є результатом компромісів під короткостроковим тиском. Чи відповідають показники продуктивності вимогам? Чи вдалося контролювати витрати? Чи вдається вчасно запустити? Це питання постійно повторюються. Але справді рідко хто серйозно замислюється — які труднощі можуть виникнути з цими історичними даними через п’ять, десять років.

Але ті, хто займався довгостроковим обслуговуванням, розуміють: життєздатні застосунки, що зберігають дані, ніколи не є обтяжливими. Ці дані самі по собі є частиною роботи системи. Помилка у виборі управлінського підходу означає, що кожна наступна ітерація функцій або розширення продуктивності буде платою за попередні рішення.

Ідея дизайну Walrus якраз навпаки — він не починається з "якнайшвидшого запису", а з "як зробити дані довгостроково доступними", від чого й відштовхується технічна архітектура. Здається, ця різниця незначна, але насправді визначає життєвий цикл всієї системи.

Що стосується реалізації, то з моменту створення об’єкта даних він отримує стабільний ідентифікатор. Навіть якщо пізніше змінюється бізнес-логіка або оновлюється стан у ланцюгу, посилання на цей об’єкт залишаються незмінними. Це дозволяє застосункам довго будувати бізнес-логіку навколо одного й того ж посилання, а не постійно гонитись за новими версіями даних.

Який найочевидніший результат такої архітектури? Різке зниження складності системи. Коли посилання перестають часто коливатися, зменшуються навантаження на управління індексами, контроль доступу, кешування — ці компоненти стають простішими. Для застосунків, що вимагають стабільної роботи, це фактично усуває потенційні джерела збоїв у всьому класі.

З технічних параметрів, Walrus підтримує зберігання об’єктів даних обсягом у МБ, забезпечуючи доступність через багатоядерну архітектуру з резервуванням. У реальних умовах тестової мережі час затримки читання стабільно становить кілька секунд, що цілком достатньо для підтримки доступу до реальних застосунків, а не лише для архівування холодних даних. Цей рівень продуктивності є критично важливим для практичності застосунків Web3.