У світі Web3 обробка даних завжди поділяється на два табори: з однієї сторони — ті, що обов’язково мають бути в ланцюзі, з іншої — ті, що можна уникнути.

Але виникає питання — чим складніша застосунок, тим слабкіше стає ця класифікація.

Подумаємо про дані в реальному світі. Вони ніколи не стоять на місці. Користувачі накопичують поведінкові записи, AI-моделі постійно оновлюють параметри, ігровий світ просуває сюжет, контент коригується і вдосконалюється. Якби кожна зміна вважалася новими даними і вставлялася в систему, вона в кінцевому підсумку сама себе зламає через свою історію.

Walrus дивиться на дані з іншого боку — як на живий об’єкт із життєвим циклом, а не просто на статичний результат збереження. Ідентичність об’єкта закріплюється при створенні, а будь-які подальші зміни — це просто одягнути новий костюм на той самий об’єкт, а не з’являтися з нізвідки.

Перший наслідок такого підходу — механізм посилань.

Коли ідентичність об’єкта залишається стабільною, верхні рівні застосунків не потрібно кожного разу переналаштовувати адреси, індекси та управління правами при оновленнях. У довгостроковій перспективі це зменшує приблизно половину складності системи.

З технічної точки зору, об’єктне зберігання Walrus — це не просто «скинути файл на ноду». В протоколі вже закладені правила валідації об’єктів, що автоматично перевіряють цілісність кожного читання. Перевірка — це не додатковий крок після, а ключова частина процесу читання.

На тестовій мережі Walrus вже демонструє здатність підтримувати обсяги даних у мегабайтах, забезпечуючи стабільність через багатонодове резервне копіювання. Це означає, що він може обробляти не лише метадані — легкий обсяг даних, а й справжні обсяги, що максимально наближені до реальних потреб застосунків.