Техническое решение в начальной стадии часто трудно оценить по достоинствам и недостаткам. Работает — опыт пока что приемлемый, стоимость не заоблачная, — этого достаточно, чтобы поддерживать проект некоторое время. Истинное испытание наступает позже — наплыв пользователей, взрыв данных, рост частоты вызовов, — тогда детали, игнорируемые на ранних этапах, начнут выходить на поверхность и станут ключевыми факторами, определяющими судьбу проекта.

Данные находятся именно в таком положении.

Во многих приложениях данные кажутся автоматически существующим фоном. Все думают о том, как сделать фронтенд более плавным, как сделать функции умнее, как усовершенствовать финансовые модели, — но очень мало кто задается простым вопросом: если эти данные должны долго храниться, часто вызываться и циркулировать между приложениями, — выдержит ли текущая структура? В краткосрочной перспективе это может быть не очевидно, но при длительном времени — уже не скрыться.

Я продолжаю следить за Walrus, потому что, по сути, он с самого начала поставил этот вопрос на повестку дня.

Нет сложных оберток, нет ярких нарративов — только относительно прагматичный подход: в децентрализованной среде как можно более эффективно и надежно хранить и распространять большие объемы данных. Звучит не ново, но чтобы по-настоящему понять стоимость, стабильность и масштабируемость, — задача не из легких.

Если смотреть с другой стороны, представьте всю систему как многоэтажное здание, которое постоянно добавляют новые этажи: многие решения сначала делают внешние стены, а затем укрепляют внутреннюю структуру; логика Walrus обратная — сначала закладывают прочный фундамент и несущие колонны, а уже потом строят вверх. Такой порядок в начале не очень популярен, но с точки зрения долгосрочной эксплуатации — более логичен и устойчив.

Когда начнут реализовываться приложения, связанные с ИИ, преимущества такого подхода станут очевидными.