Walrus mais interessante não é propriamente a etiqueta de "armazenamento descentralizado", mas sim toda a forma de pensar sobre a validade dos dados.

A maioria dos sistemas é assim projetada: assume que os nós estarão online, que a rede será estável, que o serviço não será interrompido. Mas o Walrus pensa ao contrário — os nós certamente irão ficar offline, a rede certamente se dividirá, os dados certamente serão perdidos. É justamente com base nessa hipótese de "pior cenário" que sua arquitetura segue um caminho mais pragmático.

Como faz isso? Através de codificação de correção de erros, fragmentação de objetos e mecanismos de recuperação verificáveis, o sistema permite uma certa proporção de nós falharem permanentemente. Desde que o número de nós ativos ultrapasse um determinado limite, os dados restantes podem ser reconstruídos completamente. Essa abordagem claramente prioriza a robustez a longo prazo, em vez de buscar velocidade de acesso a curto prazo.

Pelos parâmetros públicos, em termos de tolerância a falhas, ele é mais eficiente do que o modelo tradicional de múltiplas cópias. Com a mesma quantidade de dados, consegue alcançar — e até superar — garantias de recuperação com menos redundância. Isso é um ponto positivo para redes públicas que precisam operar por longos períodos, embora o custo seja um aumento na complexidade do sistema.

Por outro lado, justamente por isso, o Walrus não é uma solução milagrosa. Se sua aplicação se preocupa demais com latência ou só precisa de algo que funcione agora, pode achar que ele "é muito complicado". Mas, se sua preocupação real é com a capacidade de recuperar dados nos próximos anos, e não com a velocidade de hoje, seu valor começa a ficar claro.

Walrus não engana, mas é bastante honesto.