Sempre houve um equívoco em relação ao armazenamento descentralizado, com a ideia de que basta fragmentar os dados e espalhá-los pelo mundo para garantir segurança. Na verdade, o mais difícil na prática é como reconstruir os dados em milissegundos, mesmo quando os nós estão frequentemente conectando e desconectando. Nos últimos dias, ao estudar o white paper e o repositório de código do Walrus, percebi que eles têm algo interessante na aplicação da codificação RaptorQ. Comparado à codificação tradicional Reed-Solomon, o Walrus apresenta uma eficiência de recuperação muito maior ao lidar com dados Blob em grande escala, um indicador que antes só era considerado por projetos como Celestia, que atua como uma camada de DA.
Comparar o Walrus com o líder de camada DA, Celestia, pode ser um pouco inadequado, mas o Walrus realmente está borrando as fronteiras entre armazenamento nebuloso e DA. Para aplicações de L2 ou de alta taxa de transferência, usar o Walrus como camada de retrocesso de dados históricos pode ser mais econômico do que uma camada de DA dedicada. O que me preocupa agora é a pressão sobre a largura de banda da rede; em testes reais, durante uploads simultâneos, a memória dos nós disparou bastante, ainda há muito espaço para otimização de código.
Além disso, ele não possui uma narrativa forçada de 'armazenamento permanente' como o Arweave, o que, na verdade, é um ponto positivo. No mundo dos negócios, 99% dos dados não precisam ser armazenados permanentemente; o pagamento sob demanda e a liberação após o vencimento são mais compatíveis com as leis econômicas. O armazenamento na Web3 atual é muito pesado e pouco focado na experiência, e eu realmente aprecio o estilo 'pragmatista' do Walrus. Desde que não se transforme em uma pura especulação na economia dos tokens, essa arquitetura técnica tem a chance de gerar aplicações reais. Nos últimos dias, acumulei alguns pontos na rede de testes, espero conseguir trocar isso por um pouco da imaginação do futuro.
