Al hablar del protocolo de almacenamiento, todos mencionan precio, velocidad y TPS, pero en un sistema que ha estado en funcionamiento durante más de un año, esas no son realmente las cosas que más preocupan.

Lo que realmente preocupa a los proyectos es una cuestión simple y brutal: ¿puedo mantener mis datos vivos a largo plazo?

Esto no es una frase vacía. Por ejemplo: una aplicación en cadena de tamaño mediano realiza entre 3 y 6 actualizaciones de estado al día, con cada dato entre 30 y 80 KB. En un año, estos datos de estado históricos se acumulan hasta 30 GB. Además, con registros, verificaciones y versiones, la cantidad de datos suele ser el doble de esa cifra.

Lo clave es que estos datos no son datos fríos que puedan estar allí durmiendo. Tienes que estar preparado para retroceder, verificar e incluso reutilizar esa información en cualquier momento. Esto se convierte en una carga continua.

La idea de Walrus ahora es bastante interesante. No trata las "actualizaciones" como excepciones, sino que las incorpora como parte de la operación diaria. En otras palabras, en este sistema, un objeto no se reemplaza, sino que evoluciona constantemente — la referencia permanece igual, el contenido se actualiza en tiempo real, y todo el historial puede ser verificado.

Según los datos de la red de prueba actual, ya se pueden observar varias características llamativas: soporte para objetos grandes de MB, actualizaciones ilimitadas sin cambiar el ID del objeto, y una disponibilidad estable superior al 99% en configuraciones con múltiples nodos redundantes.

Mi opinión sobre esta dirección es muy clara: no se trata de optimizar el rendimiento a corto plazo, sino de apuntar a la verdadera dificultad de la usabilidad a largo plazo.

Pero también hay un riesgo en el aire: si el mecanismo de incentivos de los nodos no es lo suficientemente saludable, estos datos acumulados a largo plazo podrían convertirse en una carga para el sistema. Al final, esto dependerá de que el ecosistema mismo lo demuestre.