Dans la pile technologique Web3, Sui est généralement compris comme un processeur, tandis que Walrus représente un disque de stockage. Cette analogie semble bonne, mais elle met aussi en évidence un piège architectural clé — vous ne pouvez jamais violer la nature intrinsèque du matériel.
Un disque dur est naturellement comme ça : une grande capacité de stockage, un débit élevé, mais une vitesse de lecture/écriture aléatoire lente et une latence longue. Ce n’est pas un défaut, c’est un choix physique de conception. Où se situe le problème ? Beaucoup de développeurs venant du Web2, habitués à des réponses en millisecondes comme Redis, ou à un retour rapide de bases de données haute performance, pensent instinctivement à stocker aussi dans Walrus des données dynamiques à haute fréquence d’interaction. Par exemple, synchroniser l’état en temps réel d’un jeu en ligne multijoueur dans un Blob de Walrus. Ce n’est pas une innovation, c’est une catastrophe.
La lecture dans Walrus doit passer par une adressage réseau, un téléchargement par segments, une récupération par code de correction d’erreurs — tout ce processus physique. Donc, la latence ne peut pas être en millisecondes, une estimation optimiste serait en secondes. Que se passerait-il si on stockait des données chaudes ici ? L’expérience utilisateur serait gravement impactée, c’est une première conséquence. Plus grave encore, la modification fréquente de ces petits fichiers entraînerait des coûts astronomiques en Gas — car chaque écriture est en substance une transaction sur la chaîne Sui.
Quelle est la bonne approche ? Une séparation stricte entre chaud et froid. Toute donnée nécessitant une réponse en sous-seconde, ou toute donnée susceptible de changer plus d’une fois par jour, doit être interdite d’écriture directe dans Walrus. Ces données devraient rester dans des objets sur la chaîne Sui (en tant que RAM), ou être gérées par un indexeur traditionnel. La responsabilité de Walrus est très simple : faire de l’archivage. Stocker ces instantanés statiques, une fois générés, qui ne seront plus modifiés.
Même le protocole le plus puissant ne peut pas résister à une mauvaise utilisation. Respecter les différences de propriétés physiques de chaque couche, c’est la clé pour une architecture réellement robuste.
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Dans la pile technologique Web3, Sui est généralement compris comme un processeur, tandis que Walrus représente un disque de stockage. Cette analogie semble bonne, mais elle met aussi en évidence un piège architectural clé — vous ne pouvez jamais violer la nature intrinsèque du matériel.
Un disque dur est naturellement comme ça : une grande capacité de stockage, un débit élevé, mais une vitesse de lecture/écriture aléatoire lente et une latence longue. Ce n’est pas un défaut, c’est un choix physique de conception. Où se situe le problème ? Beaucoup de développeurs venant du Web2, habitués à des réponses en millisecondes comme Redis, ou à un retour rapide de bases de données haute performance, pensent instinctivement à stocker aussi dans Walrus des données dynamiques à haute fréquence d’interaction. Par exemple, synchroniser l’état en temps réel d’un jeu en ligne multijoueur dans un Blob de Walrus. Ce n’est pas une innovation, c’est une catastrophe.
La lecture dans Walrus doit passer par une adressage réseau, un téléchargement par segments, une récupération par code de correction d’erreurs — tout ce processus physique. Donc, la latence ne peut pas être en millisecondes, une estimation optimiste serait en secondes. Que se passerait-il si on stockait des données chaudes ici ? L’expérience utilisateur serait gravement impactée, c’est une première conséquence. Plus grave encore, la modification fréquente de ces petits fichiers entraînerait des coûts astronomiques en Gas — car chaque écriture est en substance une transaction sur la chaîne Sui.
Quelle est la bonne approche ? Une séparation stricte entre chaud et froid. Toute donnée nécessitant une réponse en sous-seconde, ou toute donnée susceptible de changer plus d’une fois par jour, doit être interdite d’écriture directe dans Walrus. Ces données devraient rester dans des objets sur la chaîne Sui (en tant que RAM), ou être gérées par un indexeur traditionnel. La responsabilité de Walrus est très simple : faire de l’archivage. Stocker ces instantanés statiques, une fois générés, qui ne seront plus modifiés.
Même le protocole le plus puissant ne peut pas résister à une mauvaise utilisation. Respecter les différences de propriétés physiques de chaque couche, c’est la clé pour une architecture réellement robuste.