A maioria das pessoas não pensa sobre o que acontece quando grandes quantidades de dados são carregadas, movidas ou armazenadas. Mas para aplicações descentralizadas, cargas de trabalho de IA e sistemas pesados em dados, é um dos maiores gargalos em toda a pilha.
É aqui que @Walrus 🦭/acc introduz uma decisão arquitetônica interessante: o Walrus separa a coordenação de escrita da responsabilidade de armazenamento a longo prazo.
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Em sistemas tradicionais, a escrita de dados e o armazenamento de dados são frequentemente gerenciados pela mesma camada.
Isso funciona bem para arquivos pequenos, mas uma vez que os dados se tornam grandes, compartilhados ou paralelos, as coisas desaceleram rapidamente. Imagine dezenas de aplicativos tentando fazer upload de modelos de IA, ativos de jogos ou fluxos de mídia contínuos ao mesmo tempo. Os servidores acabam lutando por largura de banda, a coordenação se torna bagunçada e os usuários esperam. Em redes descentralizadas, essa congestão se torna ainda mais pronunciada porque nenhuma máquina única está "no comando" ..
#walrus divide o processo em duas responsabilidades diferentes
1. Escreva a Camada de Coordenação
2. Camada de Armazenamento de Longo Prazo
Este design não é apenas elegante — é prático:
✔ Os uploads não desaceleram sob carga
✔ Grandes conjuntos de dados podem ser processados sem bloquear o restante da rede
✔ Provedores de armazenamento podem se concentrar na durabilidade em vez da coordenação
✔ Os desenvolvedores obtêm desempenho previsível
✔ Os usuários finais obtêm disponibilidade rápida
Esses benefícios são particularmente importantes à medida que os aplicativos se tornam mais intensivos em dados.
IA, Jogos e Serviços de Dados Precisam deste Nível de Eficiência
Um Bom Design é Invisível Até que Importa $WAL