Есть явление, которое заслуживает внимания — по-настоящему приближенные к реальному бизнесу приложения зачастую приводят к неконтролируемому росту данных.

Изначально это могут быть всего лишь несколько KB конфигурационных файлов, затем превращающихся в десятки MB записей о поведении пользователей, а далее — непрерывный поток статусных данных, логов и производных контентов. Все участники этого процесса сталкивались с трудностями.

В чем же причина? В большинстве решений для децентрализенного хранения данных логика проектирования предполагает, что вы не будете часто изменять или корректировать данные. Но как только объем данных увеличивается, затраты на обновление и сложность управления взрываются одновременно. Это давно известная проблема.

Walrus выбрал именно этот момент для входа, с очень ясной концепцией — его цель не в том, чтобы "хранить больше", а чтобы система сохраняла порядок при постоянном росте данных. Используя модель объектного хранения, данные при расширении сохраняют постоянную идентичность. В тестовой среде уже поддерживаются объекты размером в MB, а за счет распределенных узлов и избыточности обеспечивается стабильность чтения.

Кардинальное изменение, которое приносит такой дизайн, — на уровне поведения. Разработчикам больше не нужно постоянно заниматься разбиением, объединением или миграцией данных — структура данных может работать стабильно длительное время.

Честно говоря, реальная ценность подобных решений зачастую не очевидна при небольших масштабах. Настоящее испытание — когда данные приближаются к реальному объему бизнеса. Риски также реально существуют — при одновременном росте количества объектов и масштабов узлов, потребуется больше времени для проверки механизмов сетевого распределения и мотивации. Но если вы уже задумываетесь о том, "как управлять данными через несколько месяцев", то этот подход вам не чужд.