La mayoría de las personas no piensan en lo que sucede cuando se suben, mueven o almacenan grandes cantidades de datos. Pero para aplicaciones descentralizadas, cargas de trabajo de IA y sistemas con mucho datos, es uno de los mayores cuellos de botella en toda la pila.
Aquí es donde @Walrus 🦭/acc introduce una decisión arquitectónica interesante: Walrus separa la coordinación de escritura de la responsabilidad de almacenamiento a largo plazo.
------------------
En los sistemas tradicionales, la escritura y el almacenamiento de datos a menudo son manejados por la misma capa.
Eso funciona bien para archivos pequeños, pero una vez que los datos se vuelven grandes, compartidos o paralelos, las cosas se ralentizan rápidamente. Imagina docenas de aplicaciones intentando subir modelos de IA, activos de juegos o flujos de medios continuos al mismo tiempo. Los servidores terminan luchando por el ancho de banda, la coordinación se vuelve desordenada y los usuarios esperan. En redes descentralizadas, esta congestión se vuelve aún más pronunciada porque ninguna máquina individual está "a cargo" ..
#walrus divide el proceso en dos responsabilidades diferentes
1. Escribir Capa de Coordinación
2. Capa de Almacenamiento a Largo Plazo
Este diseño no solo es elegante, sino que también es práctico:
✔ Las cargas de trabajo no ralentizan las subidas bajo carga
✔ Se pueden manejar grandes conjuntos de datos sin bloquear el resto de la red
✔ Los proveedores de almacenamiento pueden centrarse en la durabilidad en lugar de la coordinación
✔ Los desarrolladores obtienen un rendimiento predecible
✔ Los usuarios finales obtienen disponibilidad rápida
Estos beneficios son particularmente importantes a medida que las aplicaciones se vuelven más intensivas en datos.
La IA, los videojuegos y los servicios de datos necesitan este nivel de eficiencia
Un buen diseño es invisible hasta que importa $WAL