Siempre he sido bastante escéptico respecto al concepto de "datos fuera de la cadena", con la sensación de que mientras los datos no estén en la cadena, la seguridad y la confianza se ven comprometidas. Hasta que estudié detenidamente la forma en que Walrus lo implementa, esa intuición empezó a cambiar lentamente.

Ahora entiendo que el problema real no es dónde se almacenan los datos, sino si la cadena puede imponer restricciones sobre ellos.

Piensa en aplicaciones de alta frecuencia o en escenarios con lógica compleja; poner todos los datos en la cadena sería una autoinfligida penalización en eficiencia. Aunque el rendimiento de Sui es potente, no puede soportar una presión de datos de crecimiento ilimitado. La genialidad de Walrus radica en esto: no niega la necesidad de datos fuera de la cadena, sino que diseña mecanismos para que la cadena pueda verificar si los datos fuera de la cadena han sido manipulados. Una vez que este razonamiento tiene sentido, toda la solución se vuelve muy pragmática y orientada a la ingeniería.

Desde otra perspectiva, Walrus en realidad traslada el foco de la "confianza" desde "dónde están los datos" a "el mecanismo de verificación". No necesitas preocuparte por si los datos están en la cadena, sino por si han sido alterados o reemplazados. Cuando este enfoque funciona, los datos fuera de la cadena dejan de ser una solución de compromiso forzada y se convierten en una división de recursos más racional.

Este cambio de percepción también mejoró mi opinión sobre el enfoque de Walrus. No busca dar excusas a los desarrolladores para ser perezosos, sino que ayuda a toda la ecosistema a usar los recursos verdaderamente limitados en los lugares adecuados. En cierto sentido, este proyecto ayuda a la ecosistema de Sui a deshacerse de cargas innecesarias, permitiendo que las aplicaciones crezcan de forma más natural. Este enfoque de diseño, que "parece menos radical pero en realidad es muy útil", es también la razón por la que siempre he estado atento a esta dirección.