很多技術方案在項目早期其實分不出什麼差別。應用規模小、用戶基數少、數據流量有限的時候，大多數方案都能跑得動。

問題在於，當應用逐漸做大的時候，壞帳不是一下子暴雷，而是慢慢積壓。到了某個臨界點，一切問題集中爆發。

數據存儲就是最典型的例子。很多項目對數據的態度有點默認——先把功能上線，存儲怎麼搞、長期成本多少、能不能遷移，這些都往後排。初期看不出問題，但隨著應用複雜度飆升，這些"當初沒算清楚的帳"就開始變成真正的麻煩。

我之所以對Walrus感興趣，主要是它處理這類隱性成本的思路。它沒有走"用更激進手段砍短期費用"這條路，反而是從架構層面分散風險，把單點依賴變成系統級的穩定性。初看可能不夠性感，但這種做法其實更符合長期運行的邏輯。

換個角度理解：如果把整套系統比作生產線，不少方案追求的是前端速度，目標是產品快速上線。Walrus關心的不是這個，而是——當這條生產線24小時運轉、設備開始老化的時候，能不能還維持同樣的產出品質？

早期這不是問題，但一旦業務規模上去，就無法回避。特別是在AI應用這塊，模型可以更新、應用可以迭代，但數據層如果不穩定、容易中斷，整個系統就得頻繁掉鏈子。這是一個很容易被忽視但長期影響巨大的坑。