Sobre almacenamiento, la mayoría de la gente piensa en ahorrar costos de espacio. Pero Walrus ha tomado un camino completamente diferente: su objetivo es resolver la pregunta de cómo mantener los datos vivos incluso en las peores circunstancias.

El diseño de este protocolo es bastante interesante. Los datos no se almacenan completos en un solo nodo, sino que se dividen en decenas de fragmentos dispersos por toda la red. Siempre que estos fragmentos conserven más del 35%-40%, los datos completos pueden ser reconstruidos.

En otras palabras, no está apostando a que un nodo en particular funcione de manera estable, sino a que toda la red no colapse simultáneamente en más del 60%-65%. Son dos hipótesis de riesgo completamente diferentes.

¿Y qué pasa con las soluciones tradicionales de múltiples copias? ¿Qué temen? A fallos de punto único. Si pierdes las 2 copias de 2, los datos desaparecen para siempre. Pero con el sistema Walrus, puedes perder simultáneamente 20 nodos, 30 nodos, o incluso más, siempre que el porcentaje de fragmentos restantes sea suficiente, los datos seguirán siendo sólidos como una roca.

¿Y el costo? También es bastante directo. Para lograr este nivel de tolerancia a fallos, la redundancia debe multiplicarse por 4x-5x. Es decir, si quieres almacenar 1GB de datos, en realidad puede que necesites ocupar entre 4 y 5GB de espacio en la red.

¿Parece un desperdicio? No exactamente. Este dinero se invierte en confiabilidad. La lógica central es clara: Walrus no busca reducir al máximo los costos de almacenamiento, sino optimizar el rendimiento en las peores condiciones. Este diseño no es adecuado para almacenamiento de archivos comunes, pero para aquellos datos críticos cuya pérdida puede desencadenar reacciones en cadena —como infraestructura blockchain, datos de validación entre cadenas—, resulta sumamente necesario.