Ao falar de dados on-chain, a primeira palavra que muitas pessoas pensam é "imutável". Parece não haver problema nisso, mas ao operar por um tempo, você acaba esbarrando na realidade — às vezes é preciso olhar para trás.

Não é para alterar os dados, mas para entender o que aconteceu, rastrear a origem do problema e realizar auditorias de risco. Esses são processos normais de negócios.

O problema está aqui: se os dados só podem avançar, mas o sistema não consegue entender a origem e o contexto, seu valor prático está constantemente se depreciando. Aplicações reais precisam entender como um determinado estado evoluiu passo a passo até chegar ao que é agora, não basta apenas focar no resultado final.

A abordagem do Walrus é bastante interessante, pois não segue uma rota radical. Ele não nega o valor da imutabilidade, mas incorpora a "evolução do estado" no mecanismo de validação. O resultado é: o ID do objeto permanece o mesmo, cada atualização pode ser rastreada, os dados não são sobrescritos aleatoriamente, e as versões históricas não se perdem.

Pelas informações públicas da testnet, essa solução suporta múltiplas atualizações do mesmo objeto, com o endereço de referência sempre estável. Um único objeto pode atingir vários MBs, o que é suficiente para atender às necessidades de dados de negócios reais.

Então, como vejo isso? Assim que a aplicação começar a realmente se preocupar com o trajetória histórica, e não apenas com a captura instantânea atual, as vantagens desse design vão se tornar mais evidentes. Mas há uma condição — a rede precisa ser estável. Se há poucos nós participantes, múltiplas camadas de rastreamento evolutivo podem acabar se tornando um peso.

Por outro lado, essa direção realmente resolve um problema que existe de fato.