Introdução
Criptomoedas e NFTs ajudaram a levar a tecnologia blockchain para o mainstream nos últimos anos, impulsionado pelo potencial de retornos financeiros astronômicos. À medida que mais usuários se familiarizam com o blockchain, a atenção e os recursos começaram a mudar em direção a outros casos de uso para aplicativos descentralizados ou DAPPs. Dapps são construídos em blockchains e são os Use a camada de caixa Para a infraestrutura do Web3, oferecendo uma ampla gama de serviços. À medida que os DAPPs aumentam de popularidade, a necessidade de análise de blockchain está se tornando cada vez mais aparente. Este weblog discute alguns casos de uso emergentes para análises de blockchain em tempo actual e algumas considerações importantes para os desenvolvedores que construem DAPPs.
DAPPS e análise de blockchain
Os DAPPs são como os usuários se envolvem com a infraestrutura de blockchain subjacente, com os DAPPs mais comuns, permitindo que os usuários comprem e vendam criptografia e NFTs. Desenvolvimento substancial no espaço nos últimos anos viu outros Dapps, incluindo Defi, Gaming, Social e muitos outrosexplodir em popularidade. No entanto, analisar os dados gerados no blockchain por esses DAPPs é desafiador. O apelo da blockchain – a saber, acesso aberto, acesso sem permissão, privacidade e transparência – torna os dados na cadeia relativamente básicos, com apenas detalhes simples da transação registrados. Os dados na cadeia devem ser vinculados aos conjuntos de dados fora da cadeia relevantes, o que pode exigir operações de junção complexas que levam ao aumento da latência de dados. Esses desafios levaram a análises de blockchain que geralmente são adaptadas para usuários individuais e suas necessidades específicas, a fim de limitar o esforço e as despesas de unir vários conjuntos de dados em escala.
Existem várias empresas que permitem que os usuários analisem dados na cadeia, como Dune Analytics, Nansen, Ocean Protocol e outros. Muitos desses serviços, bem como os DAPPs que podem apoiar, são construídos em bancos de dados transacionais (OLTP), como PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB e outros. Embora os bancos de dados OLTP ofereçam ótimo desempenho para cargas de trabalho transacionais, ele se torna desafiador e ineficiente atender às demandas de análise de DAPPs que precisam analisar quantidades cada vez maiores de dados. Esses bancos de dados lutam para atender aos resultados de baixa latência durante períodos de alta demanda, quando muitos usuários estão consultando dados simultaneamente. Os desenvolvedores precisam suportar o mesmo desempenho de alto desempenho, mas com uma base de usuários significativamente maior. A análise de blockchain em tempo actual ativa as consultas de subsegundos subsegundos, mesmo à medida que o número de usuários simultâneos cresce e o tamanho dos dados aumenta. Enquanto a Blockchain Analytics ainda está em sua infância, vimos vários casos de uso intrigantes para análises de blockchain em tempo actual.
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Análise de preços de NFT e criptografia
Embora os dados do blockchain estejam abertos para qualquer um ver, pode ser difícil tornar esses dados na cadeia consumíveis para análise. Cada contrato inteligente particular person pode ter um esquema de dados diferente, tornando a agregação de dados desafiadora ao analisar centenas ou até milhares de contratos. As trocas de Crypto/NFT e serviços de análise permitem que os usuários analisem os dados de contrato inteligente relevantes usando algumas abordagens diferentes. Um método é criar uma nova tabela de banco de dados para cada função de contrato inteligente. Embora isso reduz a complexidade de lidar com diferentes esquemas, cada contrato inteligente pode ter mais de 30 funções e há dezenas de milhares de contratos inteligentes. Outras empresas armazenam todos os dados do contrato inteligente em uma tabela e depois usam estruturas de agregação para simplificar o armazenamento de dados.
Independentemente da abordagem, essas empresas normalmente expõem os dados aos usuários, permitindo que eles escrevam consultas SQL personalizadas. Eles permitem que os usuários monitorem transações e descobrem tendências em tempo actual em diferentes blockchains e tokens para tomar melhores decisões de investimento. Informações como o número de detentores de uma NFT específica ou as coleções mais populares da NFT se tornam muito mais fáceis de consultar em tempo actual. Juntamente com as empresas listadas na seção anterior, existem várias outras plataformas, como Messari, Métricas de Coin e NFTGO, que permitem aos usuários rastrear e analisar várias criptomoedas e NFTs. Essas plataformas aliviam a tarefa demorada de recuperar dados de várias cadeias e tornar os dados relevantes facilmente acessíveis e consultáveis. Em um mercado que pode ser fortemente influenciado por fatores externos, como regulamentos governamentais, influência da mídia social e outros preços dos ativos, é imperativo que os investidores tenham a capacidade de analisar e reagir em tempo actual.
Jogos
Os jogos de blockchain cresceram rapidamente nos últimos anos, e o A indústria se manteve forteapesar da recente queda no mercado de criptografia. Jogos de jogos 52% de todas as carteiras ativas exclusivasaumentando 2000% do primeiro trimestre de 2021 para 2022. Esses jogos “play-to-learn” fornecem aos jogadores tokens que representam itens exclusivos do jogo, como novos personagens, skins e outros itens. Gerenciar que o ecossistema se torna desafiador à medida que a popularidade de um jogo cresce e os desenvolvedores precisam common o suprimento de token em escala, em tempo actual. Dezenas de milhares de jogadores podem estar abrindo caixas de saque, pacotes de compra ou níveis de derrota, todos ganhando NFTs ao mesmo tempo.
Vimos empresas implementarem análises em tempo actual para fornecer recomendações de produtos da NFT para jogos de blockchain baseados em cartões, sugerindo pacotes relevantes para cada usuário. Esses jogos também mostram preços ao vivo para diferentes NFTs, permitindo que os usuários tenham informações atualizadas sobre o preço de seus cartões de propriedade e daqueles no mercado. Os jogos também utilizam análises em tempo actual para ler contratos inteligentes para “marcar” competições no jogo com base em eventos do mundo actual. Essas pontuações são atualizadas em tempo actual nas tabelas de classificação, mostrando o desempenho de dezenas de milhares de usuários por vez.
Os ativos de jogos de blockchain permitem a propriedade completa do jogador e a verificação do valor de um itens. Os itens estão vinculados à blockchain subjacente através das NFTs, que podem ser negociadas diretamente com outros usuários. Os desenvolvedores precisarão implementar recursos analíticos robustos em tempo actual para fornecer uma experiência de jogo perfeita e um gerenciamento bem-sucedido de inventário de itens no jogo. Recomendações personalizadas para jogadores que compram itens no jogo melhorarão a experiência do jogador e exigirão a capacidade de analisar a atividade do usuário em tempo actual para obter a intenção do usuário, em escala.
Oráculos
Oráculos blockchain são serviços que conectam contratos inteligentes com dados fora da cadeia, fornecendo uma conexão entre dados na cadeia e sistemas externos. Eles aumentam a utilidade dos contratos inteligentes, expandindo seu escopo para interagir com fontes existentes fora de uma blockchain. O Oracle mais comum usado hoje é um oráculo de entrada ou entrada que traz dados fora da cadeia para uma blockchain; Por exemplo, muitas trocas de criptografia usam dados de preços fora da cadeia e trazem na cadeia para exibir informações de preço para os usuários. ChainLink é o Oracle mais standard, fornecendo uma variedade de feeds, como feeds de preços, dados climáticos e outros.
Oracles ingere dados e junte os dados de várias fontes de dados e precisa fornecer acesso de dados de baixa latência e alto rendimento para alcançar a escala e o desempenho necessários para seus aplicativos. Os Oracles também são utilizados por sua capacidade de executar cálculos complexos fora da cadeia, o que seria proibitivamente lento e caro na cadeia. Para continuar o exemplo de jogo da seção anterior, a computação fora da cadeia pode ser usada para introduzir aleatoriedade na lógica de um jogo, criando uma jogabilidade mais dinâmica e emocionante. Ou, por outro exemplo, um contrato inteligente pode ser acionado por uma entrega de materials de construção; O contrato precisaria de uma maneira de filtrar e pesquisar nos campos nos dados do ticket de entrega, e os contratos precisariam ser executados em segundos para confirmar a conclusão do contrato. Mesmo na tecnologia Web2, isso requer recursos robustos de análise em tempo actual; Com a computação fora da cadeia, o Oracles agora pode fornecer esses mesmos recursos para contratos inteligentes.
Considerações importantes para análise de blockchain em tempo actual
As plataformas atuais para análises de blockchain geralmente têm como alvo usuários individuais executando um pequeno número de consultas e limitam o número de consultas simultâneas que podem ser processadas. Isso é útil, mas à medida que as necessidades de análise se expandem, os desenvolvedores precisarão de uma plataforma que possa acompanhar as expectativas de desempenho. Algumas das principais considerações para a construção de um DAPP com recursos de análise em tempo actual são:
Consultas rápidas e eficientes
- À medida que a base de usuários de um DAPP cresce, sua plataforma de análise em tempo actual associada deve lidar com mais de 1000 consultas simultâneas com desempenho sustentado. Os recursos de computação devem escalar conforme necessário para suportar alta simultaneidade nos períodos de pico, enquanto ainda fornece a latência da consulta subsegunda.
Ingestão de esquemas
- Os dados para DAPPs vêm de uma variedade de fontes, variando de várias blockchains a um número quase infinito de fontes fora da cadeia. Para tornar esses dados facilmente consultáveis, é comum construir pipelines de ETL difíceis de manter. Os bancos de dados que suportam a ingestão de esquemas, por outro lado, podem representar dados semiestruturados, objetos e matrizes aninhados, tipos mistos e nulos, facilitando a ingestão muito mais para dados com formas variadas e evitando a necessidade de preparação de dados.
Junta -se e SQL
- Como mencionado, os dados para DAPPs vêm de uma infinidade de fontes ligadas e fora da cadeia. A união de dados dessas fontes díspares pode ser desafiadora e demorada; As plataformas que usam linguagens de programação comuns como o SQL – com junções – ajudarão bastante a permitir análises indolores.
Desenvolvimento rápido e iteração
- O ambiente DAPP ainda está evoluindo e os desenvolvedores precisam responder rapidamente às necessidades do usuário e à dinâmica do mercado. Novos projetos de moedas e NFT podem aumentar rapidamente a popularidade ou novos casos de uso podem se desenrolar. As soluções devem dar aos desenvolvedores a simplicidade operacional e a capacidade de iterar rapidamente.
Apesar da relativa infância da análise de blockchain, existem muitos desenvolvedores e DAPPs que estão entrando no setor com idéias e abordagens criativas. De fato, os dados do blockchain são perfeitamente configurados para recursos de análise mais desenvolvidos: a estrutura de dados, a integridade e a rastreabilidade são essenciais para a tecnologia – esses recursos são alguns dos maiores obstáculos para a análise de dados convencionais.
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