Є явище, яке заслуговує на увагу — справжні застосунки, що максимально наближені до реального бізнесу, часто призводять до неконтрольованого масштабу даних.

Спочатку це можуть бути всього кілька КБ конфігураційних файлів, потім вони перетворюються на десятки МБ записів поведінки користувачів, а далі — безперервний потік станів, логів і похідного контенту. У цьому процесі всі зазнавали труднощів.

У чому ж причина проблеми? У більшості децентралізованих схем зберігання даних логіка проектування передбачає, що ви не будете часто змінювати або коригувати дані. Але як тільки обсяг даних зростає, витрати на оновлення та складність управління різко зростають. Це вже давно відомий і болючий момент.

Walrus обрав цей момент для входу, ідея дуже ясна — його мета не в тому, щоб "зберігати більше", а щоб система зберігала порядок навіть при безперервному зростанні даних. За допомогою об’єктно-орієнтованої моделі зберігання даних, при їх розростанні ідентифікатори залишаються послідовними. Наразі у тестовому середовищі підтримуються об’єкти розміром до МБ, а за допомогою розподілених вузлів забезпечується стабільність читання.

Суттєва зміна, яку приносить цей дизайн, — це поведінковий рівень. Розробники більше не мусять постійно розділяти, об’єднувати або мігрувати дані — структура даних може стабільно працювати довгий час.

Чесно кажучи, справжня цінність таких схем часто не видно на малих масштабах. Іспит справжнього масштабу — коли дані наближаються до реального обсягу бізнесу. Ризики також реальні — коли кількість об’єктів і масштаб вузлів зростають синхронно, потрібно більше часу для перевірки мережевих розподілів і механізмів стимулювання. Але якщо ви вже починаєте замислюватися над питаннями "як керувати даними через кілька місяців", то цей напрямок вам не чужий.