Alto costo de almacenamiento y datos fácilmente eliminados: estos problemas han afectado a muchas plataformas de contenido y empresas de IA. La aparición del proyecto Walrus ofrece una solución interesante a estos problemas.

En lugar de confiar todos los archivos a un proveedor de servicios en la nube centralizado, Walrus ha optado por otro camino: distribuir las tareas de almacenamiento entre numerosos nodos en la red, mediante una arquitectura distribuida para reducir costos y riesgos. La genialidad de este diseño radica en simplificar la tarea de "almacenamiento de archivos grandes".

A nivel técnico, Walrus utiliza un esquema de codificación innovador (denominado oficialmente Red Stuff, con un artículo relacionado ya publicado). La lógica central de este esquema es sencilla: dividir un archivo grande en muchas pequeñas partes y almacenarlas dispersamente en diferentes nodos. Incluso si algunos nodos pierden datos, el sistema puede recuperar rápidamente el archivo completo mediante codificación redundante, sin necesidad de mantener múltiples copias completas de respaldo. El resultado es un ahorro en espacio de almacenamiento y una reducción en los costos de transmisión en la red. Para plataformas de distribución de videos, bibliotecas de modelos de IA o negocios que requieren despliegue global distribuido, esta es una solución bastante amigable.

¿Y qué papel juega el token WAL en este ecosistema? Simplemente, como un "pase". Los usuarios pagan con WAL para almacenar datos; los operadores de nodos que proporcionan hardware y ancho de banda reciben recompensas en WAL; y diversos parámetros de gobernanza del ecosistema también se ajustan mediante votaciones con tokens. La idea oficial es que WAL pueda soportar de manera estable los costos de almacenamiento y, a través de mecanismos de incentivos, garantizar la disponibilidad de los datos en los nodos a largo plazo.

¿Quién usará realmente este sistema? Las plataformas de contenido necesitan ofrecer servicios eficientes de distribución de videos, las empresas de IA necesitan almacenar enormes conjuntos de datos de entrenamiento, y las plataformas de comercio electrónico transfronterizo requieren copias de seguridad redundantes en múltiples ubicaciones globales. En estos escenarios, Walrus puede ser un complemento potente al almacenamiento en la nube tradicional, o incluso una "solución de respaldo descentralizada".