Há um fenómeno que merece atenção — aplicações verdadeiramente próximas do negócio real, muitas vezes, têm uma escala de dados que sai do controlo.

No início, podem ser apenas alguns KB de ficheiros de configuração, evoluindo para dezenas de MB de registos de comportamento de utilizador, e depois surgem continuamente dados de estado, logs e conteúdos derivados. Todos passaram por dificuldades neste processo.

Qual é o problema principal? Na lógica de design da maioria das soluções de armazenamento descentralizado, assume-se que não vais modificar ou ajustar os dados com frequência. Mas, assim que a quantidade de dados aumenta, os custos de atualização e a complexidade de gestão explodem. Este é um problema clássico e bem conhecido.

A Walrus escolheu intervir neste ponto, com uma abordagem bastante clara — o objetivo não é fazeres "guardar mais", mas sim manter a organização do sistema à medida que os dados continuam a crescer. Com um modelo de armazenamento a nível de objeto, os dados expandem-se, mas a identidade de identificação mantém-se sempre consistente. Atualmente, no ambiente de testes, já suporta objetos de vários MBs, garantindo a estabilidade da leitura através de redundância de nós distribuídos.

A mudança essencial trazida por este design é ao nível do comportamento. Os desenvolvedores já não precisam de fazer operações complicadas como dividir, fundir ou migrar dados repetidamente; a estrutura de dados pode operar de forma estável a longo prazo.

Honestamente, o verdadeiro valor de soluções deste tipo muitas vezes não se revela em pequena escala. O verdadeiro teste surge quando os dados se aproximam do volume real do negócio. Os riscos também existem — quando o número de objetos e a escala dos nós crescem em paralelo, a orquestração de rede e os mecanismos de incentivo ainda precisam de mais tempo para serem validados. Mas, se já estás a pensar em questões como "como gerir os dados daqui a alguns meses", então esta direção não te é estranha.