分散型ネットワークからデータを読み取るのは簡単そうに見えるが、実際には多くの落とし穴がある。Walrusの読み取りプロトコルは理想主義的な仮定に頼らず、現実に直面している——ノードは常に協力的ではなく、速度も一定ではない。どうすればいいのか？複数段階のハンドシェイクメカニズムを導入し、読み取りを安定かつ検証可能にする。

その流れは次の通りだ。第一段階はメタデータを優先的に扱うこと。クライアントは署名付きのメタデータ断片を先に収集し、これらはデータ片の位置とマッピング関係を記録している。メリットは何か？不要なレスポンスを直接フィルタリングでき、帯域幅の無駄遣いを防げる。

次に、WALは副本スライス（secondary slivers）を用いる傾向がある。この設計思想は非常に工夫されており——単一のノードに依存せず、冗長性と検証メカニズムを通じてデータの完全性を保証している。こうして、たとえ一部のノードがダウンしても、システムは動き続ける。

本質的に、このアプローチは分散型の不確実性を制御可能で検証可能なものに変換している。従来の仮定（すべてのノードが従順である）と比べて、WALはより現実的な道を選んでいる。