عند الحديث عن التخزين اللامركزي، لا يمكننا الهروب من مشكلة قديمة: إذا أردت عدم فقدان البيانات وتوافرها في أي وقت، فسترتفع التكاليف بشكل كبير. لننظر إلى الحلول الحالية، مثل Arweave التي تتطلب أن يحتفظ كل عقدة بنسخة كاملة من الملف، مما يستهلك الكثير من المال ويفتقر إلى المرونة؛ وFilecoin التي تروج بأنها رخيصة، لكن كلما كانت التهيئة أقل، زادت المخاطر، واحتمالية فقدان البيانات تزداد مع ذلك.

فريق Walrus فكر بطريقة مختلفة. لقد قاموا بتصميم خوارزمية تسمى "Red Stuff"، والتي تعتمد على مفهوم ترميز الحذف ثنائي الأبعاد في بيئة تحمل أخطاء بزيانتيان. قد يبدو الأمر معقدًا، لكن المنطق وراءه أنيق جدًا.

عند رفع الملف، يقوم Red Stuff بتقسيمه إلى عدد لا يحصى من القطع الصغيرة (Slivers)، بحيث يحتاج كل عقدة تخزين إلى الاحتفاظ بجزء فقط منها، بدلاً من حمل نسخة كاملة من الملف. وبهذا، تقل عبء التخزين بشكل كبير. والأهم من ذلك، حتى لو اختفى ثلثا القطع في الشبكة، يمكن استعادة البيانات الأصلية من القطع المتبقية.

ولنجعل الأمر أكثر وضوحًا، باستخدام الأرقام: البروتوكولات الأخرى تحتاج إلى 25 ضعفًا من البيانات الزائدة لتحقيق موثوقية تصل إلى "اثني عشر تسعًا" (99.9999999999%). أما Walrus باستخدام Red Stuff، فتكفيه نسبة تكرار تتراوح بين 4 إلى 5 أضعاف. وبحساب بسيط، فإن الكفاءة ترتفع تقريبًا بمئة مرة، وهذا فرق كبير جدًا.

وفي جانب التحقق، تم تحسينه أيضًا. فالعقدة تخضع لاختبارات دورية من خلال تقديم إثباتات مشفرة تؤكد أنها تمتلك تلك القطع، دون الحاجة إلى نقل الملف بالكامل في كل مرة للتحقق. وبهذا، تنخفض تكاليف التحقق بشكل كبير، ويزداد قابلية التوسع للنظام بشكل عام. من خلال هذه المنهجية، يبدو أن المشاكل القديمة في التخزين اللامركزي — مثل التكاليف العالية، الكفاءة المنخفضة، وصعوبة التحقق — قد وجدت لها حلولًا جديدة.