الكثير من الناس يعتقدون خطأً أن البيانات عند تسجيلها على السلسلة يجب أن تكون ثابتة إلى الأبد ومجمدة دائمًا.

لكن المطورين الحقيقيين الذين يعملون على التطبيقات يدركون جيدًا: البيانات التي لا يمكن تعديلها هي الأكثر صعوبة في الاستخدام.

تخيل هذا السيناريو الحقيقي: يقوم المطورون بتخزين الصور، السجلات، وبيانات سلوك المستخدم في حل تخزين لامركزي معين، وهذا بالفعل آمن، لكن مع كل تعديل يتعين عليهم إعادة كتابة البيانات، وتزداد التكاليف، وتبدأ بنية البيانات في التشويش، وفي النهاية يتخلون عن اللامركزية ويعودون إلى الحل المركزي التقليدي.

Walrus لا يأتي ببساطة ليقدم خيار تخزين إضافي. ما يفعله هو أكثر أساسًا: يجمع بين متطلبين متضادين، وهما "التحقق القابل" و"القابلية للتطور"، ويحلّهما في نفس الطبقة.

الاختلاف هنا هو أن نموذج تخزين الكائنات في Walrus يسمح بتحديث الحالة لنفس البيانات مع الحفاظ على قابلية التحقق، بدلاً من الحل الأحادي "كتابة وانتهاء" الذي يقتصر على عملية واحدة.

ماذا يعني هذا على مستوى التطبيق؟ يعني أنك لست مضطرًا لتحمل تكلفة كتابة كاملة من أجل تعديل بسيط. التكاليف تنخفض، والكفاءة تتحسن.

وفقًا لبيانات الاختبار العامة، يمكن لكائن واحد في Walrus دعم حجم بيانات يصل إلى ميجابايتات. والأهم من ذلك، حتى مع التحديثات المتكررة، تظل بنية الإشارة ثابتة. هذه الخاصية مفيدة جدًا في سيناريوهات مثل ألعاب السلسلة، تدريب مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي، وNFTs الديناميكية — لأنها تتطلب تعديل البيانات بشكل متكرر، دون أن تتعرض للتشويه أو أن تصبح غير قابلة للتتبع.

رأيي هو أن Walrus ليس بهدف أن يكون الحل الشامل، أو أن يحل محل جميع بروتوكولات التخزين. قيمته الحقيقية تكمن في أنه يوفر حلاً لمثل هذه البيانات التي تحتاج إلى تغييرات متكررة ولا يمكن أن تكون خاطئة. هذا القطاع المحدد لديه حاجة ماسة.

بالطبع، يجب توضيح نقاط الخطر أيضًا. هذا النموذج يتطلب مستوى أعلى من التوافقية وموثوقية البيانات في الطبقة الأساسية، واستقرار الشبكة في المراحل المبكرة يحتاج إلى وقت للتحقق والتثبيت.

لكن إذا كنت تبحث دائمًا عن حل يجمع بين "اللامركزية" و"سهولة الاستخدام" دون أن تضطر للاختيار بينهما — فإن Walrus يستحق أن يكون ضمن قائمة مراقبتك.