Có một hiện tượng đáng chú ý — các ứng dụng thực sự gần gũi với thực tế kinh doanh, quy mô dữ liệu thường sẽ bị vượt quá kiểm soát.

Ban đầu có thể chỉ là các tệp cấu hình vài KB, sau đó phát triển thành hàng chục MB ghi nhận hành vi người dùng, rồi tiếp theo là các dữ liệu trạng thái, nhật ký và nội dung phát sinh liên tục. Mọi người đều đã trải qua những khó khăn trong quá trình này.

Vấn đề cốt lõi nằm ở đâu? Trong hầu hết các thiết kế của các giải pháp lưu trữ phi tập trung, lý luận mặc định là bạn sẽ không thường xuyên chỉnh sửa và điều chỉnh dữ liệu. Nhưng khi quy mô dữ liệu lớn lên, chi phí cập nhật và độ phức tạp quản lý sẽ cùng lúc bùng nổ. Đây là điểm đau đã quá quen thuộc.

Walrus chọn bước vào tại điểm này, với ý tưởng rất rõ ràng — mục tiêu của nó không phải là để bạn "lưu trữ nhiều hơn", mà là để hệ thống vẫn duy trì trật tự trong quá trình dữ liệu liên tục tăng trưởng. Thông qua mô hình lưu trữ theo đối tượng, dữ liệu mở rộng nhưng nhận dạng danh tính luôn giữ nguyên tính nhất quán. Hiện tại trong môi trường thử nghiệm đã hỗ trợ các đối tượng có kích thước MB, và thông qua các nút phân tán dự phòng để đảm bảo độ ổn định của việc đọc.

Sự thay đổi bản chất do thiết kế này mang lại là ở cấp độ hành vi. Các nhà phát triển không còn phải lặp đi lặp lại các thao tác phức tạp như phân tách, hợp nhất, di chuyển dữ liệu nữa, cấu trúc dữ liệu có thể vận hành ổn định lâu dài.

Thành thật mà nói, giá trị thực của các giải pháp kiểu này thường không thể nhận ra khi quy mô còn nhỏ. Thử thách thực sự đến khi dữ liệu gần bằng quy mô thực tế của doanh nghiệp. Rủi ro cũng tồn tại rõ ràng — khi số lượng đối tượng và quy mô nút cùng tăng, cơ chế điều phối mạng và thúc đẩy vẫn cần thêm thời gian để kiểm chứng. Nhưng nếu bạn đã bắt đầu suy nghĩ về "sẽ quản lý dữ liệu như thế nào sau vài tháng nữa" thì hướng đi này thực ra không còn xa lạ.