Hafsa K

Sesuatu yang saya pikirkan akhir-akhir ini adalah betapa rapuhnya sebagian besar dunia virtual ketika perusahaan mencoba membangun sesuatu yang serius di dalamnya.

Sebuah merek membuka toko virtual, mengadakan acara, membangun ruang, mungkin bahkan menciptakan keberadaan jangka panjang di dunia digital. Semuanya terlihat baik untuk sementara waktu. Kemudian platform diperbarui, infrastruktur berubah, atau dunia diluncurkan kembali dalam versi baru, dan tiba-tiba banyak pekerjaan itu harus dibangun kembali atau dipindahkan.

Pengguna tidak selalu melihat bagian ini, tetapi tim di balik layar menghabiskan upaya besar untuk memindahkan aset, memulihkan kepemilikan, atau memperbaiki ruang setelah pembaruan. Terkadang hal-hal hilang. Terkadang catatan kepemilikan perlu diperbaiki secara manual. Dan terkadang perusahaan menyerah untuk membangun kembali.

Izinkan saya menjelaskan ini dengan cara yang paling sederhana yang saya bisa, karena bagian ini dari Walrus juga membingungkan saya pada awalnya. Walrus hanya masuk akal bagi saya setelah saya berhenti berpikir tentang penyimpanan dengan cara yang biasa.

Biasanya, ketika kita berpikir tentang server, kita menganggap stabilitas diperlukan. Satu server gagal dan segalanya rusak. Dua gagal dan orang-orang panik. Infrastruktur biasanya dirancang untuk menjaga mesin tetap hidup selama mungkin.

Walrus membalikkan pemikiran itu.

Di sini, node yang offline adalah hal yang biasa. Mesin terputus, operator memulai ulang perangkat keras, jaringan mengalami gangguan, orang-orang memperbarui pengaturan, penyedia pergi, yang baru bergabung. Semua itu adalah perilaku yang diharapkan, bukan keadaan darurat.

Biarkan saya menjelaskan ini dengan perlahan, seperti cara saya menjelaskannya jika kita hanya berbicara secara normal tentang mengapa lembaga keuangan tidak terburu-buru untuk masuk ke blockchain publik meskipun teknologinya terlihat bagus.

Masalahnya biasanya bukan kecepatan. Dan itu juga bukan biaya sebenarnya.

Ini adalah paparan.

Di sebagian besar rantai publik, semuanya muncul sementara masih terjadi. Transaksi duduk di area tunggu publik sebelum mereka final. Siapa pun yang mengawasi jaringan melihat aktivitas terbentuk secara real time.

Bagi pengguna kripto sehari-hari, itu baik-baik saja. Tidak ada yang mempelajari pergerakan dompet Anda kecuali Anda sudah besar. Tetapi pada saat modal serius atau aset teratur terlibat, visibilitas menjadi berisiko.

Sebagian besar orang menilai dunia virtual berdasarkan momen-momen besar. Peluncuran besar, konser, hari perdagangan yang besar, lonjakan lalu lintas yang masif. Itulah yang menarik perhatian. Tetapi sejujurnya, setelah melihat bagaimana platform digital berhasil atau gagal seiring waktu, saya mulai memperhatikan hal lain.

Hari-hari tenang.

Hari-hari normal ketika tidak ada yang istimewa terjadi dan sistem hanya harus terus bekerja tanpa drama. Tidak ada pembaruan besar. Tidak ada hype. Hanya pemain yang masuk, memeriksa inventaris, mungkin memperdagangkan sesuatu yang kecil, berjalan di sekitar ruang yang telah mereka bangun.

Biarkan saya menjelaskan penyimpanan Walrus dengan cara yang paling sederhana yang saya bisa, karena ini adalah bagian yang paling banyak orang salah paham pada awalnya, termasuk saya.

Kebanyakan dari kita tumbuh dengan berpikir penyimpanan bekerja seperti ini: Anda menyimpan file di suatu tempat dan itu hanya tetap di sana. Mungkin seseorang membuat cadangan, mungkin server mereplikasi data, tetapi begitu itu diunggah, rasanya permanen.

Walrus tidak berfungsi seperti itu sama sekali.

Di Walrus, penyimpanan hanya ada selama seseorang membayar untuk itu. Saat pembayaran berhenti, penyedia penyimpanan tidak lagi berkewajiban untuk menyimpan data Anda.

One thing I’ve slowly realized while studying how different blockchains behave is this: most public chains don’t just show transactions. They show intentions.

And intentions are often more sensitive than the transaction itself.

On a typical public chain, when someone sends a transaction, it doesn’t go straight into a block. It first sits in a public mempool, basically a waiting room everyone can watch. Bots, validators, traders, analytics firms, everyone monitors it.

So before a transaction even settles, the market already sees something is about to happen.

For casual transfers, this isn’t a big deal. But once serious money or regulated assets are involved, this becomes a real operational problem.

Imagine a fund moving assets to reposition exposure. Or an issuer restructuring assets before a distribution. Or a custody shift between entities. On transparent chains, people watching the network can detect these moves early and start reacting.

Price moves, speculation starts, competitors adjust. Strategy leaks before execution finishes.

That’s the part Dusk Network tries to fix by default.

Dusk’s design assumes financial activity shouldn’t expose strategy unless disclosure is required. So transactions are structured in a way that hides actionable details during processing, while still allowing verification and compliance access when necessary.

The two pieces doing most of this work are called Phoenix and Hedger.

Phoenix is Dusk’s confidential transaction model. Instead of publishing transaction data openly, the details are cryptographically shielded. Validators and observers don’t see amounts or participant data in usable form while the transaction is moving through the network.

Then Hedger comes in at consensus level. Validators still confirm transactions are correct, but they don’t need to see exploitable information to do so. They verify proofs, not business data.

The practical result is simple:

Pending transactions don’t reveal strategy.
Large transfers don’t signal intent before settlement.
Validators can’t extract tradeable information.

And this matters mainly for institutional workflows, not retail usage.

If you’re managing funds, issuing regulated assets, or restructuring holdings, transaction timing itself is sensitive information. Public chains accidentally turn operational moves into market signals.

Dusk removes that default leakage.

But privacy here doesn’t mean information disappears forever. Financial systems still need auditability. Regulators, auditors, or approved counterparties may legally need access.

Dusk handles this through selective disclosure. Information can be shared with authorized parties when required. So the transactions stay confidential publicly, but they remain auditable under proper access.

This feels closer to how traditional settlement systems work. Trades aren’t broadcast publicly before settlement, but records exist for authorized oversight.

Still, protocol design alone doesn’t guarantee adoption.

Some parts of Dusk infrastructure are already live, including confidential transactions and smart contract support for regulated assets. But institutional deployment depends on external realities.

A few constraints are unavoidable:

Legal approval moves slowly.
Custody and reporting systems need integration.
Institutions don’t change settlement infrastructure quickly.

Even if the technology works, operational adoption takes time.

Another detail worth noticing is validator behavior. On many chains today, validators or searchers profit from watching pending transactions and reordering them. That creates incentives to exploit transaction visibility.

Since Dusk validators don’t see exploitable data, that opportunity largely disappears at protocol level.

And stepping back, what stands out to me is that Dusk treats privacy as operational control, not ideology. Transactions reveal what they must reveal, when disclosure is required, not before.

That matters if blockchain infrastructure wants to serve regulated finance rather than just open trading markets.

Whether this approach sees broad use depends less on technology and more on alignment between infrastructure providers, regulators, and institutions willing to adopt new settlement models.

The tools exist. Deployment depends on decisions outside the protocol itself.

#Dusk $DUSK @Dusk_Foundation

Satu hal yang saya lihat terjadi berulang kali di permainan digital dan dunia virtual adalah kekecewaan hening yang dirasakan orang-orang ketika sebuah permainan ditutup. Server offline, dan tiba-tiba semuanya yang Anda miliki di dunia itu menghilang. Barang-barang yang Anda kumpulkan, skin yang Anda beli, tanah yang Anda bayar, kemajuan yang Anda bangun selama berbulan-bulan atau bertahun-tahun, semua hilang karena perusahaan yang menjalankan permainan memutuskan untuk melanjutkan.

Dan sejujurnya, sebagian besar pemain menerima ini sebagai hal yang normal karena begitulah cara kerja permainan selama ini. Tetapi ketika Anda mulai menghabiskan uang dan waktu nyata di dalam ruang digital, kehilangan segalanya setiap kali sebuah proyek berakhir mulai terasa salah.

Ketika saya pertama kali memperhatikan bagaimana transaksi berperilaku di Dusk, itu terasa sedikit aneh dibandingkan dengan apa yang biasa dilakukan orang di rantai lainnya.

Anda mengirimkan transaksi, dan itu tidak langsung terjadi. Ada jeda singkat. Tidak ada yang rusak, hanya saja tidak ada pengalaman super cepat yang biasanya diiklankan oleh rantai.

Tapi kemudian bagian yang menarik muncul. Setelah transaksi dikonfirmasi, itu saja. Tidak ada konfirmasi tambahan. Tidak perlu menunggu untuk merasa aman. Penyelesaian sudah final.

Setelah menghabiskan waktu menggali bagaimana ini sebenarnya bekerja, alasannya menjadi cukup sederhana. Dusk tidak mengejar angka kecepatan. Ini dibangun agar penyelesaian dapat diprediksi dan aman, terutama untuk aktivitas keuangan yang diatur.

Let me explain this the way I wish someone had explained it to me the first time I tried to understand Walrus storage.

At first, I thought storing data meant saving a file somewhere and making copies so it doesn’t disappear. That’s how most of us imagine storage. You upload something, multiple copies exist, and if one server fails, another still has it.

Walrus doesn’t work like that.

Instead, Walrus turns your data into many small pieces where no single piece matters on its own. And that’s the whole trick behind why the system survives failures without needing perfect nodes.

When an app uploads data to Walrus, the file becomes what the protocol calls a blob. But before that blob is stored, it goes through a math process called erasure coding. You don’t need to know the math itself. What matters is what it achieves.

Instead of making copies of the same file, Walrus breaks the blob into fragments and then creates extra coded fragments from them. These fragments are then spread across storage nodes in the network.

Here’s the important part.

To get the original data back, you don’t need every fragment. You only need enough of them.

So no fragment is special.

If some nodes go offline, retrieval still works because the system can rebuild the original data using whatever fragments remain available. The fragments are interchangeable.

This is why people sometimes hear “Walrus storage is redundant” and assume it just means duplication. But it’s smarter than that. It’s not storing full copies everywhere. It’s storing mathematically related pieces that can rebuild the original.

That design changes how both writes and reads behave.

When data is first uploaded, the system needs to do coordination work. Fragments must be created, assigned to storage nodes, and nodes must accept responsibility for storing them. WAL payments also need to cover how long those nodes will keep fragments.

So uploads feel heavier because the protocol is organizing storage responsibility across many providers before saying, “Okay, your data is stored.”

Reads are different.

Once fragments are already distributed and nodes are storing them, retrieval becomes much simpler. The client just asks nodes for fragments and reconstructs the blob once enough pieces arrive.

There is no negotiation happening during reads. The coordination already happened earlier.

This is why reading feels lighter. It’s just reconstruction, not coordination.

But this system still has limits, and this is where people sometimes misunderstand Walrus.

Interchangeable fragments do not mean permanent storage.

Fragments only stay available while storage is funded. Nodes are paid through WAL to keep storing data. Verification checks also run to confirm that nodes still hold fragments they promised to store.

If payments stop or commitments expire, nodes are no longer required to keep fragments. Over time, enough fragments may disappear, and reconstruction becomes impossible.

So durability depends on two things: enough fragments surviving, and storage remaining funded.

Walrus guarantees storage commitments while payments are active and verification passes. But it does not manage storage lifecycle for applications.

Applications still need to monitor when storage expires and renew funding if data is still important. If they don’t, fragments slowly disappear as obligations end.

Storage providers also have real constraints. Disk space and bandwidth are limited. They cannot store everything forever without payment. Verification and retrieval also cost resources, so storage remains an active service, not passive archiving.

In practice, Walrus works well for teams that understand this lifecycle. Uploads distribute fragments across nodes, retrieval reconstructs data efficiently, and redundancy tolerates failures.

But tooling for monitoring expiration and automating renewals is still improving. Many builders are only now realizing that decentralized storage needs operational planning, just like cloud infrastructure does.

The part that stands out to me is how recovery becomes a math problem instead of a trust problem. You don’t depend on one node or one copy surviving. You depend on enough fragments existing somewhere.

And once you see that, the system starts making sense.

Walrus storage isn’t about keeping perfect copies alive forever. It’s about making sure no single piece matters, so the data survives even when parts of the system don’t.

#walrus $WAL @WalrusProtocol

Setelah menghabiskan waktu untuk melihat dengan cermat bagaimana aplikasi berperilaku di Walrus, satu pola terus berulang. Tim sering mengatakan bahwa unggahan terasa lebih berat dari yang diharapkan, tetapi pembacaan terasa sederhana dan lancar. Pada awalnya, itu terdengar seperti masalah kinerja, tetapi sebenarnya hanya bagaimana protokol dirancang.

Setelah saya mulai memecahnya langkah demi langkah, perbedaannya terasa sangat masuk akal. Menulis data ke Walrus dan membaca data dari Walrus melakukan dua pekerjaan yang sangat berbeda di balik layar.

Dan bagian berat terjadi pada saat penulisan, bukan pada saat pembacaan.