Plusieurs projets continuent de dépendre d'AWS S3, Google Cloud ou IPFS pour le stockage des données utilisateur. Avec la montée en puissance du réseau principal Walrus, les développeurs commencent à se poser une question concrète — passer à Walrus en vaut-il vraiment la peine ? Faut-il tout changer au niveau du code ?

En réalité, la migration n’est pas aussi compliquée qu’on pourrait le penser, à condition de bien comprendre pourquoi on veut la faire.

**Les trois facteurs qui motivent la migration**

Le coût est le plus évident. L’objectif de Walrus est de proposer un tarif inférieur à $0.005/GB/mois, alors que le standard d’AWS S3 tourne autour de $0.023/GB, ce qui représente une différence de coût significative. En plus du prix, le stockage décentralisé permet d’éviter le risque de censure unique, et est plus adapté à la distribution de contenu à l’échelle mondiale. Si votre dApp fonctionne déjà sur Sui, utiliser Walrus permet une collaboration transparente entre calcul et stockage — une intégration que les solutions cloud traditionnelles ne peuvent pas offrir.

Bien sûr, la migration ne se fait pas gratuitement. Il faut d’abord estimer la taille de vos données, vos modes d’accès, et évaluer si votre équipe dispose des compétences techniques pour s’adapter rapidement à la nouvelle solution.

**Les données pour appuyer la décision**

Prenons l’exemple d’un dApp social : 10 To de contenu utilisateur ajoutés chaque mois (mélange d’images et de vidéos). Actuellement, vous utilisez AWS S3.

En gros, le coût de stockage avec Walrus serait d’environ 50$, contre 230$ avec S3. Ce ne sont que les coûts de stockage, sans compter le trafic. Sur une année, cela permet d’économiser plus de 3 300$. Plus la quantité de données est grande, plus l’économie est importante — si le trafic mensuel est également élevé, les économies peuvent être encore plus significatives.

**La migration peut se faire progressivement**

Il n’est pas nécessaire de tout recommencer d’un coup. La plupart des projets peuvent adopter une approche par étapes : commencer par déplacer une partie des données pour tester, puis, après avoir accumulé de l’expérience, effectuer une transition complète. Cela réduit les risques et laisse du temps à l’équipe pour apprendre et ajuster.