El protocolo, como ven, gestiona actualizaciones y eliminaciones mediante métodos de versionado y expiración. Los compromisos de almacenamiento, de hecho, tienen marcos de tiempo específicos. Después de estos periodos, los datos podrían desaparecer a menos que alguien los renueve. Esta estrategia evita inteligentemente que la red acumule datos olvidados indefinidamente y también proporciona modelos económicos claros. Aquí, los costos de almacenamiento se relacionan directamente con el tiempo. Además, las aplicaciones pueden crear su propio versionado sobre Walrus. Pueden almacenar múltiples versiones de objetos, manteniendo al mismo tiempo referencias actualizadas. Por cierto, las características de rendimiento de Walrus muestran las compensaciones encontradas en los sistemas descentralizados. Las operaciones de escritura, por ejemplo, requieren codificar los datos y distribuir fragmentos en diversos nodos, lo que, sí, introduce cierta latencia en comparación con los sistemas centralizados. Por otro lado, las operaciones de lectura pueden lograr una alta paralelización, ya que los fragmentos se pueden recuperar al mismo tiempo desde nodos diferentes. Esto puede conducir a un rendimiento impresionante, especialmente al manejar objetos más grandes. Por lo tanto, el protocolo optimiza inteligentemente para situaciones en las que los datos se escriben una vez pero se leen múltiples veces. Estos son patrones típicos para contenido multimedia y usos de archivo. En general, Walrus busca equilibrar eficiencia y practicidad en un entorno descentralizado. ¿No es fascinante? @Walrus 🦭/acc #walrus $WAL

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