Lorsqu'il s'agit de stockage décentralisé, on ne peut s'empêcher de penser à un vieux problème : pour que les données ne soient pas perdues et soient accessibles à tout moment, le coût doit grimper en flèche. Regardons les solutions actuelles : Arweave exige que chaque nœud stocke le fichier complet, ce qui coûte cher et manque de flexibilité ; Filecoin, bien qu'il se targue d'être économique, plus la configuration est faible, plus le risque augmente, et la probabilité de perte de données s'accroît.

L'équipe Walrus a imaginé une approche différente. Ils ont conçu une algorithme appelé "Red Stuff", basé sur une solution de codage à effacement 2D dans un environnement tolérant aux fautes byzantines. Cela peut sembler complexe, mais la logique est en réalité assez élégante.

Lors du téléchargement, Red Stuff divise le fichier en innombrables petits fragments (Slivers). Chaque nœud de stockage ne doit conserver qu'une partie de ces fragments, plutôt que de transporter une copie complète du fichier. Ainsi, la pression sur le stockage est considérablement réduite. La meilleure partie est que, même si deux tiers des fragments disparaissent du réseau, les données originales peuvent toujours être restaurées à partir des fragments restants.

Pour donner une idée plus concrète avec des chiffres : d'autres protocoles nécessitent une redondance de 25 fois pour atteindre une fiabilité de "douze neuf" (99,9999999999%). Avec Red Stuff, Walrus se contente d'une redondance de 4 à 5 fois. En calculant, cela représente une amélioration de près de cent fois en efficacité, ce qui est vraiment impressionnant.

Côté validation, des optimisations ont aussi été faites. Les nœuds de stockage soumettent périodiquement une preuve cryptographique pour prouver qu'ils détiennent bien ces fragments, sans avoir besoin de transmettre tout le fichier à chaque fois. Cela réduit considérablement le coût de validation, et la scalabilité du système s'en trouve améliorée. Avec cette logique, les vieux problèmes du stockage décentralisé — coûts élevés, faible efficacité, difficulté de validation — semblent avoir trouvé de nouvelles solutions.