Para que el almacenamiento distribuido realmente tenga impacto, la eficiencia en la recuperación de datos es un obstáculo que no se puede evitar. Los enfoques tradicionales utilizan códigos de corrección RS para garantizar la seguridad de los datos, lo que suena bien, pero la realidad es dura: recuperar un conjunto de datos requiere descargar una gran cantidad de fragmentos, realizar cálculos polinomiales, lo que lleva mucho tiempo y consume toda la capacidad de ancho de banda de la red. La eficiencia operativa de toda la red de almacenamiento se ve afectada, y esto es un problema común.

Walrus ha cambiado de enfoque. Su ventaja principal radica en el mecanismo de "recuperación colaborativa de fragmentos" mediante la codificación 2D RedStuff. La lógica de los enfoques tradicionales es: solo se puede recuperar cuando hay suficientes fragmentos, y cuanto más, mejor. Pero Walrus establece un mapeo lógico riguroso entre los fragmentos principales y secundarios, y aprovecha la reversibilidad de las operaciones XOR para que, con solo obtener unos pocos fragmentos principales y secundarios, se pueda completar la recuperación. En otras palabras, la cantidad de fragmentos necesarios se reduce significativamente, y el consumo de ancho de banda disminuye en consecuencia.

Además, Walrus implementa una estrategia de "recuperación cercana". El sistema prioriza la obtención de fragmentos desde los nodos más cercanos al usuario, evitando transferencias de datos a través de diferentes regiones o redes. Esto contrasta claramente con los enfoques tradicionales, que mueven datos desde múltiples nodos remotos. La presión sobre el ancho de banda se alivia, la velocidad de recuperación aumenta y, así, la eficiencia de la red se mejora.