Muchos proyectos todavía dependen de AWS S3, Google Cloud o IPFS para gestionar el almacenamiento de datos de los usuarios. Con la llegada de la mainnet de Walrus, los desarrolladores empiezan a plantearse una cuestión realista: ¿vale la pena cambiar a Walrus? ¿Es necesario hacer cambios importantes en el código?

En realidad, la migración no es tan complicada como parece, pero el primer paso es entender claramente por qué se quiere hacer.

**Tres factores que impulsan la migración**

El coste es lo más evidente. El objetivo de Walrus es ofrecer precios por debajo de $0.005/GB/mes, mientras que el nivel estándar de AWS S3 ronda los $0.023/GB, por lo que la diferencia de costes es clara. Además del precio, el almacenamiento descentralizado puede evitar riesgos de censura en puntos únicos y es más amigable con la distribución global de contenidos. Si tu dApp ya funciona en Sui, usar Walrus también permite que el cálculo y el almacenamiento trabajen de manera integrada y sin fisuras, algo que no se puede conseguir con las soluciones en la nube tradicionales.

Por supuesto, la migración no es gratuita. Es necesario calcular el volumen de datos, los patrones de acceso y evaluar si el equipo tiene la base técnica suficiente para adaptarse rápidamente a la nueva solución.

**Hablar con datos**

Tomemos como ejemplo una dApp social que añade 10TB de contenido subido por usuarios cada mes (mezcla de imágenes y vídeos). Actualmente usa AWS S3.

Haciendo una estimación rápida, el coste de almacenamiento mensual con Walrus sería aproximadamente $50, mientras que con S3 sería unos $230. Esto solo incluye el almacenamiento, sin contar el tráfico. A nivel anual, solo en almacenamiento se pueden ahorrar más de $3,300. Cuanto mayor sea el volumen de datos, mayor será el ahorro; si además el tráfico mensual también es alto, el ahorro puede ser aún mayor.

**La migración puede hacerse poco a poco**

No es necesario empezar desde cero de una sola vez. La mayoría de los proyectos pueden adoptar un enfoque por fases, trasladando primero una parte de los datos para probar y, tras ganar experiencia, hacer la transición completa. Esto reduce riesgos y da tiempo al equipo para aprender y ajustar.