Технічне рішення на початкових етапах зазвичай важко оцінити. Можна запустити, досвід поки що не поганий, витрати не надто високі — цього достатньо, щоб триматися деякий час. Справжній випробування приходить пізніше — наплив користувачів, вибух даних, зростання частоти викликів — ті дрібниці, які раніше ігнорувалися, починають виходити на поверхню і стають ключовими для виживання.

Саме на цьому рівні знаходиться рівень даних.

У багатьох застосунках дані здаються автоматично існуючим фоном. Усі думають, як зробити фронтенд більш плавним, функції — більш розумними, фінансові моделі — більш витонченими, але мало хто повертається і ставить просте питання: якщо ці дані будуть довго зберігатися, часто викликатися і циркулювати між застосунками, чи зможе поточна структура витримати навантаження? У короткостроковій перспективі це не відчувається, але при тривалому часі — не уникнути.

Я продовжую стежити за Walrus, бо, по суті, він з самого початку поставив цю проблему на стіл.

Без складної обгортки, без яскравих історій — це досить прагматичний підхід: у децентралізованому середовищі, як зробити зберігання і розповсюдження великих обсягів даних більш ефективним і надійним. Звучить не ново, але щоб по-справжньому зрозуміти вартість, стабільність і масштабованість — це не так просто.

З іншого боку, якщо уявити всю систему як багатоповерховий будинок, багато рішень спочатку наклеюють зовнішні стіни, а потім додають внутрішню структуру; логіка Walrus навпаки — спершу закладає міцний фундамент і несучі стовпи, а вже потім будує зверху. Такий порядок у початковій стадії не дуже привабливий, але з точки зору довгострокової експлуатації — більш логічний.

Коли почнуть впроваджувати застосунки, пов’язані з AI, переваги такого підходу стануть очевидними.