系统初期什麼都能跑。數據少，隨便搭個架構都看不出問題。真正的考驗不在第一天，而在數據開始瘋狂堆積的那一刻。

拿個中等複雜度的應用算筆帳：每天產生50-100KB的狀態與行為數據。一年？18-36GB。再加上衍生數據和備份鏡像，實際規模翻倍。聽起來只是數字，但問題不在寫入，在於這些數據根本停不下來。它們被反覆讀取、驗證、相互組合。引用關係一旦混亂，整個系統的複雜度就會呈指數級爆炸。

這就是Walrus的設計起點。它不幻想數據會停止增長，也不指望對象只被寫一次。Walrus的思路是：數據對象在創建時獲得一個穩定的身份標識，這個身份永不改變。所有的變化都被記錄為同一對象的狀態演進歷程。在小規模時看不出差異，但隨著時間推移，這種設計優勢會被逐步放大。

看測試披露的數據：支持MB級別的對象存儲，通過多節點冗餘確保可用性，測試網路裡整體可用性穩定在99%以上。讀取延遲維持在秒級水平，真實應用能直接調用，不僅僅是冷數據歸檔。

更關鍵的是應用層面的變化。當對象引用不再頻繁變動，應用就能圍繞穩定的數據結構做深度優化，這在傳統存儲模型中是很難實現的。