Wenn Speicher der Engpass ist: Die Rolle von Walrus bei der Skalierung datenintensiver Anwendungen
Ich bin mehr als einmal auf dieses Problem gestoßen – Apps, die ins Stocken geraten, weil der zentrale Speicher zum Engpass wurde. Einmal blieb ein grundlegender KI-Trainingslauf stundenlang stehen, nur weil Uploads in einem gemeinsamen Cloud-Bucket fehlschlugen. Nichts war "kaputt", aber der Workflow verlor völlig an Schwung.
Das Walrus-Protokoll fühlt sich an, als würde man Lagerraum hinzufügen, ohne die Fabrik stillzulegen. Es schlüpft leise hinein und verarbeitet große Datenmengen im Hintergrund, anstatt den Speicher zu einem ständigen Ingenieurproblem zu machen.
Große Blobs werden über Knoten verteilt, indem Fehlertoleranzkodierung verwendet wird, sodass Daten selbst dann zugänglich bleiben, wenn Teile des Netzwerks ausfallen. Metadaten und Verfügbarkeitsnachweise werden auf Sui festgelegt, wodurch Integritätsprüfungen einfach gehalten werden, ohne alle Daten wieder on-chain zurückzuholen.
Das Design ist zu Beginn absichtlich konservativ in Bezug auf den Durchsatz. Anstatt rohe Geschwindigkeit zu forcieren, priorisiert es ein stetiges Verhalten für KI-Datensätze und Mediendateien und vermeidet die Art von Überlastung, die Systeme bei echtem Gebrauch zum Zusammenbruch bringt.
$WAL wird verwendet, um für Speicher über die kostenlosen Zuteilungen hinaus zu bezahlen, in Validator- und Speicherrollen zu investieren, die die Verfügbarkeit sichern, und über Vorschläge wie Kapazitäts- oder Parametererweiterungen abzustimmen.
Mit dem Q1 2026 Durchsatz-Upgrade, das in der Praxis ausgerollt wird, und ungefähr 560TB, die bereits in Gebrauch sind, ist klar, dass die Entwickler anfangen, sich darauf zu verlassen. Die Spitzenlast wird immer noch der echte Test sein, aber die Haltung ist infrastrukturell orientiert – sie bevorzugt vorhersehbare Operationen gegenüber ständiger Feinabstimmung, während Apps skalieren.
