A conceção da camada de disponibilidade de dados (DA) influencia diretamente o limite de desempenho de toda a blockchain. O Walrus Protocol fez algo interessante nesta área — dividiu a camada DA em três módulos independentes: armazenamento, validação e recuperação, cada um podendo ser atualizado e iterado de forma autónoma.

Na parte de armazenamento, foi utilizado redundância multinível. A camada inferior usa tecnologia de códigos de correção de erros para garantir que os dados não se percam; a camada superior ajusta dinamicamente o número de cópias com base na importância dos dados, evitando desperdício de recursos e minimizando o risco de perda de dados. A fase de validação é ainda mais interessante — combina amostragem de dados com provas de conhecimento zero, permitindo que a parte aplicacional escolha o nível de validação de acordo com as suas necessidades de segurança, seja uma validação leve ou uma garantia completa baseada em criptografia. A camada de recuperação usa uma rede de endereçamento de conteúdo distribuída, combinada com cache de borda e pré-carregamento inteligente, reduzindo bastante a latência de acesso aos dados.

Em termos de desempenho, o Walrus foi projetado para cenários de alta taxa de transferência, com uma linha de processamento paralela. Fragmentação de dados, codificação e validação — tarefas computacionalmente intensivas — foram divididas em subtarefas que podem ser executadas em paralelo, aproveitando ao máximo os processadores multinúcleo e GPUs. Testes práticos mostraram um aumento de 60% na taxa de processamento de dados e uma redução de 45% na latência de validação. Especialmente para o ecossistema ZK-Rollup, otimizaram o formato de codificação de compromissos polinomiais, cortando em 35% o tempo de pré-processamento de dados antes da geração de provas de conhecimento zero.

A camada de rede também foi projetada de forma adaptativa. As conexões entre nós ajustam-se em tempo real com base no estado da rede e na carga, monitorando continuamente a capacidade de processamento, uso de banda e localização geográfica de cada nó, otimizando automaticamente os caminhos de transmissão de dados — garantindo baixa latência e maior tolerância a falhas na rede. Os algoritmos de balanceamento de carga consideram a capacidade de processamento, espaço de armazenamento restante e velocidade de resposta dos nós, distribuindo as tarefas de armazenamento de forma inteligente para evitar que um único ponto se torne um gargalo.