Recentemente, embora o mercado de Token não esteja a ter um bom desempenho, a análise de dados na cadeia continua a manter a sua importância. Este artigo irá focar-se em um tema central: a construção de um pipeline de dados.
No domínio do Web3, muitas equipas não carecem de dados, mas sim de um canal de dados na cadeia que seja estável, eficiente e escalável. A Chainbase propôs uma solução direta: conectar várias cadeias através de uma API pública, permitindo a sincronização em tempo real ou em lote, e ainda a importação dos dados para o armazém de dados do utilizador com um único clique.
Este método divide a capacidade de processamento de dados em três módulos principais: conjunto de APIs (incluindo interfaces REST e de streaming), mecanismo de sincronização de dados e ferramentas de gestão. Sua principal vantagem reside na capacidade de escrever diretamente em sistemas de armazenamento como S3, Postgres ou Snowflake as informações de eventos na cadeia, registos de transações, saldos de contas, dados de NFT e métricas DeFi, de acordo com uma estrutura de tabela predefinida. Isso simplifica enormemente o processo de uso posterior de ferramentas de BI, sistemas de gestão de risco, pontos de dados e treinamento de modelos de IA, evitando efetivamente o trabalho complicado de construir indexadores próprios, configurar tarefas agendadas e manter processos ETL.
As características de engenharia da solução manifestam-se principalmente nos seguintes aspectos:
1. Sincronização instantânea: suporta a importação única de dados históricos, e, em seguida, realiza atualizações incrementais com base nos novos blocos, sem a necessidade de gerenciar manualmente a altura do bloco e a lógica de reexecução.
2. Fluxo de dados em tempo real: capaz de escrever eventos na cadeia em tempo real no sistema de backend ou armazém de dados, fornecendo suporte de dados oportuno para controle de risco, alarmes em tempo real e atualização de perfis de usuários.
3. Design modular: utilização de interfaces de dados padronizadas (conector Sink), permitindo a troca flexível entre sistemas de armazenamento como S3, Postgres, Snowflake, reduzindo os custos de desenvolvimento ao mudar de armazém de dados.
4. Análise automática: a funcionalidade de decodificação automática de ABI com logs de contratos inteligentes reduz a complexidade do processamento de dados.
Esta solução de pipeline de dados oferece uma forma mais eficiente e confiável de integração de dados para projetos Web3, ajudando as equipas a se concentrarem mais no desenvolvimento da lógica de negócios central e na análise profunda dos dados, sem precisar se preocupar demasiado com os detalhes técnicos do processamento de dados subjacentes.
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UnluckyValidator
· 08-20 00:46
chainbase é realmente bom
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SnapshotDayLaborer
· 08-20 00:41
O instantâneo fresco e gelado chegou.
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RugpullSurvivor
· 08-20 00:35
Análise de dados por melhor que seja, se a moeda não subir, tudo é conversa fiada.
Recentemente, embora o mercado de Token não esteja a ter um bom desempenho, a análise de dados na cadeia continua a manter a sua importância. Este artigo irá focar-se em um tema central: a construção de um pipeline de dados.
No domínio do Web3, muitas equipas não carecem de dados, mas sim de um canal de dados na cadeia que seja estável, eficiente e escalável. A Chainbase propôs uma solução direta: conectar várias cadeias através de uma API pública, permitindo a sincronização em tempo real ou em lote, e ainda a importação dos dados para o armazém de dados do utilizador com um único clique.
Este método divide a capacidade de processamento de dados em três módulos principais: conjunto de APIs (incluindo interfaces REST e de streaming), mecanismo de sincronização de dados e ferramentas de gestão. Sua principal vantagem reside na capacidade de escrever diretamente em sistemas de armazenamento como S3, Postgres ou Snowflake as informações de eventos na cadeia, registos de transações, saldos de contas, dados de NFT e métricas DeFi, de acordo com uma estrutura de tabela predefinida. Isso simplifica enormemente o processo de uso posterior de ferramentas de BI, sistemas de gestão de risco, pontos de dados e treinamento de modelos de IA, evitando efetivamente o trabalho complicado de construir indexadores próprios, configurar tarefas agendadas e manter processos ETL.
As características de engenharia da solução manifestam-se principalmente nos seguintes aspectos:
1. Sincronização instantânea: suporta a importação única de dados históricos, e, em seguida, realiza atualizações incrementais com base nos novos blocos, sem a necessidade de gerenciar manualmente a altura do bloco e a lógica de reexecução.
2. Fluxo de dados em tempo real: capaz de escrever eventos na cadeia em tempo real no sistema de backend ou armazém de dados, fornecendo suporte de dados oportuno para controle de risco, alarmes em tempo real e atualização de perfis de usuários.
3. Design modular: utilização de interfaces de dados padronizadas (conector Sink), permitindo a troca flexível entre sistemas de armazenamento como S3, Postgres, Snowflake, reduzindo os custos de desenvolvimento ao mudar de armazém de dados.
4. Análise automática: a funcionalidade de decodificação automática de ABI com logs de contratos inteligentes reduz a complexidade do processamento de dados.
Esta solução de pipeline de dados oferece uma forma mais eficiente e confiável de integração de dados para projetos Web3, ajudando as equipas a se concentrarem mais no desenvolvimento da lógica de negócios central e na análise profunda dos dados, sem precisar se preocupar demasiado com os detalhes técnicos do processamento de dados subjacentes.