عند الحديث عن بيانات السلسلة، فإن أول كلمة تتبادر إلى أذهان الكثيرين هي "غير قابلة للتغيير". يبدو الأمر منطقيًا، لكن عندما تدير نظامًا لفترة من الزمن، ستواجه واقعًا محرجًا — أحيانًا تحتاج إلى الرجوع إلى الوراء.

ليس بهدف تعديل البيانات، بل لفهم ما حدث، وتتبع أصل المشكلة، وإجراء تدقيق للمخاطر. هذه كلها عمليات طبيعية في سير العمل.

المشكلة هنا: إذا كانت البيانات لا يمكن إلا أن تتقدم للأمام، والنظام غير قادر على فهم سياق الأحداث، فإن قيمته العملية تتراجع باستمرار. التطبيق الحقيقي يحتاج إلى فهم كيف تطور حالة معينة خطوة بخطوة إلى الوضع الحالي، وليس فقط التركيز على النتيجة النهائية.

طريقة معالجة Walrus مثيرة للاهتمام، فهي لا تتبع نهجًا متطرفًا. لم تنكر قيمة عدم القابلية للتغيير، بل أدخلت مفهوم "تطور الحالة" في آلية التحقق. النتيجة هي: يظل معرف الكائن ثابتًا، وكل تحديث يمكن تتبعه، والبيانات لا تُحذف بشكل عشوائي، والإصدارات التاريخية لا تُطمس.

من المعلومات المنشورة على الشبكة التجريبية، يبدو أن هذه الخطة تدعم تحديث الكائن نفسه مرات متعددة، مع عنوان مرجعي ثابت، ويمكن أن يصل حجم الكائن الواحد إلى ميجابايت، مما يكفي لتلبية متطلبات البيانات الحقيقية للأعمال.

فكيف أرى الأمر؟ بمجرد أن تبدأ التطبيقات في التركيز على المسار التاريخي وليس فقط على اللقطة الحالية، ستظهر مزايا هذا التصميم تدريجيًا. لكن هناك شرطًا أساسيًا — أن يكون الشبكة مستقرة بحد ذاتها. إذا كانت عدد العقد المشاركة قليلًا، فإن تتبع التطور متعدد المستويات قد يتحول إلى عبء زائد.

لكن بشكل إيجابي، فإن هذا الاتجاه يعالج بالفعل مشكلة حقيقية موجودة.