多くのプロジェクトは最初の数ヶ月間反応が目立たず、実際の問題は6〜12ヶ月経って初めて集中して露呈することが多い。

その理由は非常に単純だ。ユーザー行動データ、状態記録、ログなどは、毎日数十KBずつ増加しているように見えるが、1年を通じて蓄積されると10〜30GBの規模になる。従来の分散型ストレージはこの段階で既に受動的になり始める——更新のたびに再書き込みが必要で、履歴バージョンが絶えず積み重なり、参照関係がますます混乱していく。

別の考え方はどうだろうか？「長期的な蓄積」を最初から考慮すべき前提条件と捉えることだ。オブジェクトのIDと参照は固定したまま、状態は継続的に進化させることができる。毎年新しいオブジェクトを生成する必要はない。こうした設計のメリットは何だろうか？

公開データを見ると、Walrusのようなプロトコルはこの点で優れている。単一のオブジェクトはMB単位のデータ規模をサポートし、同一オブジェクトは複数回の状態更新が可能で、参照関係を変更せずに済む。データは複数ノード間で冗長に保存され、可用性は99%以上を維持している。

現実的に判断すると、データ規模が「時間駆動型の成長」段階に入った場合、このアーキテクチャの価値は、単にコストを抑えることよりもむしろ重要になる可能性がある。ただし前提条件として、ネットワークノードの規模が拡張可能でなければならない。さもなければ、蓄積された履歴データがシステムの負荷源となってしまう。