システム初期は何でも動かせる。データが少なく、適当にアーキテクチャを組んでも問題が見えない。本当の試練は最初の日ではなく、データが狂ったように積み重なり始める瞬間に訪れる。

中程度の複雑さのアプリケーションを例に計算してみると：毎日50-100KBの状態と行動データが生成される。1年？18-36GB。さらに派生データやバックアップイメージを加えると、実際の規模は倍増する。数字だけに聞こえるかもしれないが、問題は書き込みではなく、これらのデータが全く止まらないことにある。繰り返し読み取り、検証し、相互に組み合わせられる。参照関係が混乱すると、システム全体の複雑さは指数関数的に爆発する。

これがWalrusの設計出発点だ。データの増加が止まることを幻想せず、オブジェクトが一度だけ書き込まれることも期待しない。Walrusの考え方は：データオブジェクトは作成時に安定した識別子を得て、その識別子は永遠に変わらない。すべての変化は同じオブジェクトの状態進化として記録される。小規模な時には差は見えないが、時間が経つにつれて、この設計の優位性は徐々に拡大される。

テスト公開されたデータを見ると：MB単位のオブジェクトストレージをサポートし、多ノードの冗長性によって可用性を確保、テストネット全体の可用性は99%以上に安定している。読み取り遅延は秒単位に維持され、実際のアプリケーションは直接呼び出し可能で、単なるコールドデータのアーカイブだけではない。

さらに重要なのはアプリケーション層の変化だ。オブジェクトの参照が頻繁に変動しなくなると、アプリケーションは安定したデータ構造を中心に深い最適化を行うことができる。これは従来のストレージモデルでは非常に難しいことだ。