Nhiều giải pháp kỹ thuật ban đầu thực ra không có nhiều khác biệt trong giai đoạn đầu của dự án. Khi quy mô ứng dụng nhỏ, số lượng người dùng ít, lưu lượng dữ liệu hạn chế, hầu hết các giải pháp đều có thể vận hành tốt.

Vấn đề là, khi ứng dụng dần mở rộng, các khoản nợ xấu không phải bùng phát đột ngột mà tích tụ từ từ. Đến một điểm tới hạn, mọi vấn đề sẽ đồng loạt bộc phát.

Lưu trữ dữ liệu chính là ví dụ điển hình. Nhiều dự án có thái độ khá mặc định đối với dữ liệu — trước tiên đưa chức năng lên, cách xử lý lưu trữ, chi phí dài hạn bao nhiêu, có thể di chuyển dữ liệu không, tất cả đều để sau. Ban đầu không thấy vấn đề gì, nhưng khi độ phức tạp của ứng dụng tăng vọt, những "khoản nợ chưa tính toán rõ ràng ban đầu" bắt đầu trở thành rắc rối thực sự.

Lý do tôi quan tâm đến Walrus chủ yếu là vì cách tiếp cận xử lý các loại chi phí tiềm ẩn này. Nó không theo con đường "cắt giảm chi phí ngắn hạn bằng các biện pháp quyết liệt hơn", mà thay vào đó là phân tán rủi ro từ cấp kiến trúc, biến phụ thuộc vào điểm đơn lẻ thành tính ổn định của hệ thống. Ban đầu có thể không hấp dẫn lắm, nhưng cách làm này thực ra phù hợp hơn với logic vận hành lâu dài.

Hiểu theo góc độ khác: nếu so toàn bộ hệ thống như một dây chuyền sản xuất, nhiều giải pháp hướng tới tốc độ phía trước, mục tiêu là đưa sản phẩm ra thị trường nhanh chóng. Walrus quan tâm không phải điều đó, mà là — khi dây chuyền này hoạt động 24/7, thiết bị bắt đầu xuống cấp, liệu có thể duy trì cùng chất lượng sản xuất không?

Ban đầu không phải là vấn đề, nhưng khi quy mô kinh doanh mở rộng, không thể tránh khỏi. Đặc biệt trong lĩnh vực AI, mô hình có thể cập nhật, ứng dụng có thể lặp lại, nhưng nếu tầng dữ liệu không ổn định, dễ bị gián đoạn, toàn bộ hệ thống sẽ thường xuyên gặp sự cố. Đây là một cái bẫy dễ bỏ qua nhưng ảnh hưởng lâu dài rất lớn.