Il y a un phénomène particulièrement intéressant — lorsque les gens évaluent des projets d'infrastructure, ils regardent généralement uniquement l'immédiat. "Y a-t-il cette demande maintenant ?" devient la question principale. Mais souvent, la conception la plus ingénieuse consiste justement à avoir anticipé et préparé le terrain avant même que vous ne criez "il nous faut ça".

Prenons le stockage par exemple, cela semble banal à première vue. "Ce n’est rien d’autre que stocker des données, qu’y a-t-il d’extraordinaire ?" Cette remarque n’est pas fausse, mais le problème survient lorsqu’une application tourne depuis un an ou plus : ce qui commence à vous poser problème n’est pas la vitesse, mais cette pile de données historiques.

Vous commencez à hésiter, à craindre de modifier une logique centrale de peur de briser la confiance déjà établie, et chaque changement peut facilement entraîner des erreurs. À ce moment-là, on comprend que la qualité de la conception se mesure à sa capacité à gérer élégamment cette accumulation historique "qu’on ne peut pas effacer".

Le modèle d’objet Walrus, par exemple, est essentiellement conçu pour anticiper ce genre de scénario. Les objets ne sont pas remplacés, mais évoluent sur place ; l’historique n’est pas écrasé, mais s’accumule continuellement. Une application de taille moyenne effectue 3 à 6 mises à jour d’état par jour, ce qui représente environ 30-40 Go en un an. Ces données ne peuvent pas être simplement supprimées, mais doivent être utilisées avec confiance.

Je pense que des outils comme Walrus ne sont pas des suppléments de luxe. Au contraire, ils appartiennent à cette catégorie de protocoles dont il devient difficile d’entrer à un niveau inférieur une fois que vous en percevez la véritable valeur.