Kỹ thuật ban đầu thường rất khó để đánh giá đúng sai. Có thể chạy được, trải nghiệm tạm ổn, chi phí không quá cao, đó đã đủ để duy trì một thời gian. Thử thách thực sự đến từ phía sau — người dùng đổ vào, dữ liệu bùng nổ, tần suất gọi API tăng vọt, những chi tiết bị bỏ qua từ giai đoạn đầu sẽ lần lượt lộ diện, trở thành yếu tố quyết định sinh tử.

Lớp dữ liệu nằm ở vị trí như vậy.

Trong nhiều ứng dụng, dữ liệu như một nền tảng tự nhiên tồn tại. Mọi người đều đang nghĩ cách làm frontend mượt mà hơn, chức năng thông minh hơn, mô hình tài chính tinh vi hơn, nhưng ít ai quay lại hỏi một câu hỏi đơn giản: nếu những dữ liệu này phải nằm đó lâu dài, được gọi thường xuyên, luân chuyển qua lại giữa các ứng dụng, cấu trúc hiện tại có còn chịu đựng nổi không? Trong ngắn hạn có thể không cảm nhận rõ, nhưng về dài hạn thì không thể tránh khỏi.

Tôi duy trì quan tâm đến Walrus, đơn giản vì nó từ đầu đã đặt vấn đề này ra bàn.

Không có bao bì phức tạp, không kể chuyện hoa mỹ, chỉ là một con đường khá thực dụng: trong môi trường phi tập trung, làm thế nào để lưu trữ và phân phối dữ liệu quy mô lớn một cách hiệu quả và đáng tin cậy hơn. Nghe có vẻ không mới, nhưng để thực sự hiểu rõ ba yếu tố chi phí, ổn định, khả năng mở rộng là không dễ dàng.

Thử nghĩ theo góc độ khác, nếu xem toàn bộ hệ thống như một tòa nhà liên tục được xây thêm tầng, nhiều phương án là dán lớp vỏ bên ngoài trước, rồi mới bổ sung cấu trúc bên trong; logic của Walrus ngược lại — trước tiên xây móng và cột chịu lực vững chắc, sau đó mới tính đến việc xây lên trên. Thứ tự này ban đầu không dễ nhận được sự ủng hộ, nhưng xét về lâu dài vận hành, lý luận này vững chắc hơn.

Khi các ứng dụng liên quan đến AI bắt đầu đi vào thực tế, lợi thế của cách tiếp cận này sẽ dần dần thể hiện rõ.