Lo más interesante de Walrus en realidad no es la etiqueta de "almacenamiento descentralizado", sino toda su forma de pensar respecto a la invalidez de los datos.

La mayoría de los sistemas están diseñados así: asumen que los nodos estarán en línea, que la red será estable y que el servicio no se interrumpirá. Pero Walrus piensa al revés: los nodos seguramente se desconectarán, la red se dividirá, y los datos se perderán. Es precisamente basándose en esta suposición de "el peor escenario" que su arquitectura toma un camino más pragmático.

¿Y cómo lo hace? A través de codificación de corrección de errores, fragmentación de objetos y mecanismos de recuperación verificables, el sistema permite que un cierto porcentaje de nodos falle de forma permanente. Mientras los nodos activos superen un umbral, los datos restantes podrán ser reconstruidos completamente. Esta estrategia claramente apuesta por la robustez a largo plazo, en lugar de buscar una velocidad de acceso a corto plazo.

Según los parámetros públicos, en eficiencia de tolerancia a fallos, es superior a los modelos tradicionales de múltiples copias. Con la misma cantidad de datos, se puede lograr e incluso superar la garantía de recuperación con menos redundancia. Esto es un punto a favor para redes públicas que necesitan operar a largo plazo, aunque el costo es que la complejidad del sistema aumenta.

Pero precisamente por eso, Walrus no es infalible. Si tu aplicación se preocupa mucho por la latencia o solo te importa si en el momento puedes usarla, quizás pienses que es "demasiado complejo". Pero si lo que realmente te preocupa es la capacidad de recuperación de datos en los próximos años, no solo en el día a día, entonces su valor empieza a hacerse evidente.

Walrus no hace trampa, pero es muy honesto.