Muitas pessoas, ao entrarem em contato com o Walrus pela primeira vez, pensam imediatamente que se trata de "mais uma solução de armazenamento", mas se realmente analisarmos sua lógica de design, perceberemos que o foco não está na capacidade, e sim em algo mais profundo — a compreensibilidade.

O que as soluções tradicionais de armazenamento geralmente priorizam? Nada mais do que algumas coisas: se os dados cabem ou não, se a leitura e escrita são rápidas, se o custo é alto ou baixo. Mas a abordagem do Walrus é um pouco diferente. Ele se preocupa com o que acontecerá daqui a alguns anos — esses dados ainda poderão ser entendidos? Ainda poderão rastrear sua origem? Ainda poderão verificar o processo? O que você vê não é apenas uma captura de tela de um resultado, mas toda a cadeia de processos que pode ser reproduzida integralmente.

Parece um pouco abstrato, mas em sistemas reais esse é um ponto de dor concreto. Muitos sistemas funcionaram por anos, e seu estado atual é bem claro, mas explicar "por que se tornou assim" é confuso. Quais mudanças foram feitas, quem alterou quais parâmetros, quais decisões foram tomadas — tudo isso fica nebuloso.

O Walrus foi criado para resolver exatamente isso. Desde o início do seu design, assumiu-se que alguém iria querer revisitar esses dados, não apenas congelar uma captura de estado de forma simples, mas registrar de forma o mais completa possível a cadeia causal por trás do estado.

Claro que nada na vida é de graça. Esse tipo de design tem seu custo. É mais complexo, exige hardware mais robusto nos nós, e a manutenção do sistema também é mais onerosa. Não é uma solução leve, mas uma arquitetura "mais pesada", voltada para o longo prazo.

Em outras palavras, se você busca armazenamento barato, rápido e descartável, o Walrus provavelmente não é a sua primeira escolha. Mas se você está construindo um sistema que precisa de rastreabilidade e explicabilidade a longo prazo, essa abordagem realmente é bastante rara.