Muitos projetos inicialmente não apresentam respostas evidentes nos primeiros meses, e os problemas reais muitas vezes só se tornam aparentes após 6 a 12 meses.

A razão é bastante direta. Dados de comportamento do usuário, registros de estado, logs, tudo isso parece crescer apenas algumas dezenas de KB por dia, mas ao longo de um ano acumula-se na faixa de 10 a 30 GB. O armazenamento descentralizado tradicional começa a mostrar suas limitações nesta fase — cada atualização precisa ser regravada, versões históricas se acumulam continuamente, e as relações de referência ficam cada vez mais confusas.

Que tal uma abordagem diferente? Considerar a "acumulação de longo prazo" como uma condição fundamental desde o início. A identidade e as referências dos objetos permanecem fixas, mas o estado pode evoluir continuamente, ao invés de gerar um novo conjunto de objetos a cada ano. Quais são os benefícios de um design assim?

De acordo com dados públicos, a performance de protocolos como o Walrus nesse aspecto: um único objeto suporta uma escala de dados de MBs, o mesmo objeto pode passar por múltiplas atualizações de estado sem alterar suas referências, e os dados são redundantes entre múltiplos nós, mantendo uma disponibilidade superior a 99%.

Faça uma avaliação realista: quando a escala de dados entra na fase de "crescimento impulsionado pelo tempo", o valor dessa arquitetura pode ser mais importante do que simplesmente buscar custos baixos. Mas a condição prévia é que a escala dos nós da rede possa ser expandida de forma compatível, caso contrário, o acúmulo de dados históricos pode se tornar uma fonte de pressão para o sistema.