A solução técnica costuma ser difícil de avaliar nos estágios iniciais. Conseguir fazer funcionar, a experiência ser razoável e o custo não ser excessivo, já é suficiente para manter por algum tempo. O verdadeiro teste vem depois — quando os usuários entram em massa, os dados explodem, a frequência de chamadas dispara, aqueles detalhes negligenciados no começo surgem um a um, tornando-se fatores decisivos para a sobrevivência ou falência.

A camada de dados está exatamente nesse ponto.

Em muitas aplicações, os dados parecem existir automaticamente como um pano de fundo. Todos se concentram em como tornar o front-end mais suave, como os recursos podem ser mais inteligentes, ou como os modelos financeiros podem ser mais sofisticados, mas poucos perguntam uma questão simples: se esses dados precisam ficar lá por um longo período, serem acessados frequentemente e circularem entre aplicações, a estrutura atual aguenta? Pode não parecer evidente no curto prazo, mas ao longo do tempo, não há como escapar.

A razão pela qual continuo atento ao Walrus é, em essência, porque ele colocou essa questão na mesa desde o início.

Sem embalagens complexas, sem narrativas chamativas, é uma abordagem relativamente pragmática: em um ambiente descentralizado, como armazenar e distribuir grandes volumes de dados de forma mais eficiente e confiável. Parece algo comum, mas entender profundamente os três fatores de custo, estabilidade e escalabilidade não é tarefa fácil.

Pensando de outra forma, se considerarmos todo o sistema como um edifício que vai sendo acrescentado de andares, muitas soluções primeiro colocam a fachada, depois reforçam a estrutura interna; a lógica do Walrus é o oposto — primeiro constroem uma base sólida e pilares de sustentação, e só depois pensam em subir. Essa ordem pode não parecer atraente no começo, mas do ponto de vista de operação a longo prazo, é uma abordagem mais sólida.

Quando aplicações relacionadas à IA começarem a se concretizar, as vantagens dessa abordagem se tornarão cada vez mais evidentes.