Множество технічних рішень на ранніх етапах проекту фактично не мають суттєвої різниці. Коли масштаб застосунку невеликий, кількість користувачів мала, а обсяг даних обмежений, більшість рішень працюють без проблем.

Проблема виникає, коли застосунок поступово зростає: безнадійний борг не раптово вибухає, а повільно накопичується. До досягнення критичної точки всі проблеми концентруються і вибухають одночасно.

Прикладом є зберігання даних. Багато проектів мають деяке стандартне ставлення до даних — спочатку запускають функціонал, питання зберігання, довгострокові витрати, можливість міграції — все це відтягується на потім. Спочатку проблем не видно, але з ростом складності застосунку ці «незраховані раніше борги» починають ставати справжньою головною проблемою.

Мене особливо зацікавила ідея Walrus — саме підхід до обробки таких прихованих витрат. Вони не йдуть шляхом «жорсткого скорочення короткострокових витрат», а зосереджуються на розподілі ризиків на рівні архітектури, перетворюючи точкову залежність у системну стабільність. Спочатку це може здаватися менш привабливим, але такий підхід краще відповідає довгостроковій експлуатації.

З іншого боку, якщо уявити всю систему як виробничу лінію, багато рішень орієнтовані на швидкість запуску продукту. Walrus ж не про це — а про те, щоб, коли ця лінія працює 24/7 і обладнання починає зношуватися, зберегти той самий рівень якості виробництва.

На початку це не було проблемою, але з ростом масштабу бізнесу вже неможливо це ігнорувати. Особливо у сфері AI, де моделі оновлюються, застосунки ітеративно вдосконалюються, але якщо рівень даних нестабільний і легко переривається, вся система починає часто «зависати». Це дуже поширена, але довгостроково руйнівна проблема.