Crypto

3 cas d’utilisation pour l’analyse de la blockchain en temps réel – Expliquant

Introduction

Les crypto-monnaies et les NFT ont contribué à généraliser la technologie de la blockchain au cours des dernières années, en raison du potentiel de rendements financiers astronomiques. Au fur et à mesure que de plus en plus d’utilisateurs se familiarisent avec la blockchain, l’attention et les ressources ont commencé à se déplacer vers d’autres cas d’utilisation pour les applications décentralisées, ou dApps. Les dApps sont construites sur des blockchains et sont les couche de cas d’utilisation pour l’infrastructure web3, offrant une large gamme de services. À mesure que les dApps gagnent en popularité, le besoin d’analyse de la blockchain devient de plus en plus évident. Ce blog traite de certains cas d’utilisation émergents pour l’analyse de blockchain en temps réel et de certaines considérations clés pour les développeurs qui créent des dApps.

dApps et Blockchain Analytics

Les dApps sont la façon dont les utilisateurs interagissent avec l’infrastructure de blockchain sous-jacente, les dApps les plus courantes permettant aux utilisateurs d’acheter et de vendre des cryptos et des NFT. Un développement substantiel dans l’espace au cours des dernières années a vu d’autres dApps, y compris DeFi, les jeux, les réseaux sociaux et beaucoup d’autres, exploser en popularité. Cependant, analyser les données générées sur la blockchain par ces dApps est un défi. L’attrait de la blockchain – à savoir l’accès ouvert, l’accès sans autorisation, la confidentialité et la transparence – rend les données en chaîne relativement basiques, avec seulement de simples détails de transaction enregistrés. Les données en chaîne doivent être liées à des ensembles de données hors chaîne pertinents, ce qui peut nécessiter des opérations JOIN complexes qui entraînent une latence accrue des données. Ces défis ont conduit à des analyses de blockchain qui sont généralement adaptées aux utilisateurs individuels et à leurs besoins spécifiques afin de limiter les efforts et les dépenses nécessaires pour joindre plusieurs ensembles de données à grande échelle.




Source des images

Il existe plusieurs sociétés qui permettent aux utilisateurs d’analyser les données en chaîne, telles que Dune Analytics, Nansen, Ocean Protocol, etc. Beaucoup de ces services, ainsi que les dApps qu’ils peuvent prendre en charge, sont construits sur des bases de données transactionnelles (OLTP) telles que PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB et autres. Alors que les bases de données OLTP offrent d’excellentes performances pour les charges de travail transactionnelles, il devient difficile et inefficace de répondre aux demandes d’analyse des dApps qui doivent analyser des quantités toujours croissantes de données. Ces bases de données ont du mal à fournir des résultats à faible latence pendant les périodes de forte demande, lorsque de nombreux utilisateurs interrogent simultanément des données. Les développeurs doivent prendre en charge les mêmes performances élevées, mais avec une base d’utilisateurs beaucoup plus large. L’analyse de la chaîne de blocs en temps réel permet aux utilisateurs d’effectuer des requêtes en moins d’une seconde, même lorsque le nombre d’utilisateurs simultanés augmente et que la taille des données augmente. Alors que l’analyse de la blockchain en est encore à ses balbutiements, nous avons vu plusieurs cas d’utilisation intrigants pour l’analyse de la blockchain en temps réel.

Contenu intégré : https://www.youtube.com/embed/QgrYj7wJQ50

Analyse des prix NFT et Crypto

Bien que les données de la blockchain soient ouvertes à tous, il peut être difficile de rendre ces données en chaîne consommables pour l’analyse. Chaque contrat intelligent individuel peut avoir un schéma de données différent, ce qui rend l’agrégation des données difficile lors de l’analyse de centaines, voire de milliers de contrats. Les services d’échange et d’analyse Crypto/NFT permettent aux utilisateurs d’analyser les données pertinentes des contrats intelligents à l’aide de quelques approches différentes. Une méthode consiste à créer une nouvelle table de base de données pour chaque fonction de contrat intelligent. Bien que cela réduise la complexité de la gestion de différents schémas, chaque contrat intelligent peut avoir plus de 30 fonctions et il existe des dizaines de milliers de contrats intelligents. D’autres entreprises stockent toutes les données des contrats intelligents dans une table, puis utilisent des cadres d’agrégation pour simplifier le stockage des données.



Source des images

Quelle que soit l’approche, ces entreprises exposent généralement les données aux utilisateurs en leur permettant d’écrire des requêtes SQL personnalisées. Ils permettent aux utilisateurs de surveiller les transactions et de découvrir les tendances en temps réel sur différentes chaînes de blocs et jetons afin de prendre de meilleures décisions d’investissement. Des informations telles que le nombre de détenteurs d’un NFT particulier ou les collections NFT les plus populaires deviennent beaucoup plus faciles à interroger en temps réel. Outre les sociétés répertoriées dans la section précédente, il existe plusieurs autres plates-formes telles que Messari, Coin Metrics et NFTGo qui permettent aux utilisateurs de suivre et d’analyser diverses crypto-monnaies et NFT. Ces plates-formes allègent la tâche fastidieuse de récupération de données à partir de plusieurs chaînes et rendent les données pertinentes facilement accessibles et interrogeables. Dans un marché qui peut être fortement influencé par des facteurs externes tels que les réglementations gouvernementales, l’influence des médias sociaux et d’autres prix d’actifs, il est impératif que les investisseurs aient la capacité d’analyser et de réagir en temps réel.

Jeux

Le jeu blockchain a connu une croissance rapide ces dernières années, et le l’industrie a tenu bon, malgré le récent ralentissement du marché de la cryptographie. Comptes de jeu pour 52% de tous les portefeuilles actifs uniques, augmentant de 2 000 % du premier trimestre 2021 à 2022. Ces jeux « jouer pour gagner » fournissent aux joueurs des jetons qui représentent des éléments uniques dans le jeu, tels que de nouveaux personnages, des skins et d’autres éléments. La gestion de cet écosystème devient difficile à mesure que la popularité d’un jeu augmente et que les développeurs doivent réguler l’offre de jetons à grande échelle, en temps réel. Des dizaines de milliers de joueurs peuvent ouvrir des boîtes de butin, acheter des packs ou vaincre des niveaux, tous gagnant des NFT en même temps.

Nous avons vu des entreprises mettre en œuvre des analyses en temps réel pour fournir des recommandations de produits NFT pour les jeux blockchain basés sur des cartes, suggérant des packs pertinents pour chaque utilisateur. Ces jeux affichent également les prix en direct pour différents NFT, permettant aux utilisateurs d’avoir des informations à la seconde près sur le prix de leurs cartes détenues et de celles sur le marché. Les jeux utilisent également des analyses en temps réel pour lire des contrats intelligents afin de «noter» des compétitions dans le jeu basées sur des événements du monde réel. Ces scores sont ensuite mis à jour en temps réel sur des classements, présentant les performances de dizaines de milliers d’utilisateurs à la fois.


web3_gaming
Source des images

Les actifs de jeu Blockchain permettent la propriété complète du joueur et la vérification de la valeur d’un élément. Les éléments sont liés à la blockchain sous-jacente via des NFT, qui peuvent être échangés directement avec d’autres utilisateurs. Les développeurs devront mettre en œuvre de solides capacités d’analyse en temps réel pour offrir une expérience de jeu transparente et une gestion réussie de l’inventaire des éléments du jeu. Des recommandations personnalisées pour les joueurs qui achètent des articles dans le jeu amélioreront l’expérience du joueur et nécessiteront la capacité d’analyser l’activité des utilisateurs en temps réel pour en déduire l’intention des utilisateurs, à grande échelle.

Oracles

Les oracles de la blockchain sont des services qui connectent des contrats intelligents avec des données hors chaîne, fournissant une connexion entre les données en chaîne et les systèmes externes. Ils augmentent l’utilité des contrats intelligents en élargissant leur portée pour interagir avec des sources existantes en dehors d’une blockchain. L’oracle le plus couramment utilisé aujourd’hui est un Oracle Input ou Inbound qui apporte des données hors chaîne sur une blockchain ; par exemple, de nombreux échanges cryptographiques utilisent des données de prix hors chaîne et les mettent en chaîne pour afficher des informations sur les prix aux utilisateurs. Maillon de chaîne est l’Oracle le plus populaire, fournissant une gamme de flux tels que des flux de prix, des données météorologiques et autres.


web3_oracles

Source des images

Les oracles ingèrent des données et joignent des données à partir de plusieurs sources de données et doivent fournir un accès aux données à faible latence et à haut débit pour atteindre l’échelle et les performances requises pour leurs applications. Les oracles sont également utilisés pour leur capacité à effectuer des calculs complexes hors chaîne, ce qui serait excessivement lent et coûteux en chaîne. Pour continuer l’exemple de jeu de la section précédente, le calcul hors chaîne peut être utilisé pour introduire un caractère aléatoire dans la logique d’un jeu, créant ainsi un gameplay plus dynamique et passionnant. Ou pour un autre exemple, un contrat intelligent peut être déclenché par une livraison de matériaux de construction ; le contrat aurait besoin d’un moyen de filtrer et de rechercher dans les champs des données du ticket de livraison, et les contrats devraient être exécutés en quelques secondes pour confirmer l’achèvement du contrat. Même sur la technologie Web2, cela nécessite de solides capacités d’analyse en temps réel ; avec l’informatique hors chaîne, les oracles peuvent désormais fournir ces mêmes capacités aux contrats intelligents.

Considérations clés pour l’analyse de la blockchain en temps réel

Les plates-formes actuelles d’analyse de la blockchain ciblent généralement les utilisateurs individuels exécutant un petit nombre de requêtes et limitent le nombre de requêtes simultanées pouvant être traitées. C’est utile, mais à mesure que les besoins d’analyse augmentent, les développeurs auront besoin d’une plate-forme capable de répondre aux attentes en matière de performances. Certaines des considérations clés pour créer une dApp avec des capacités d’analyse en temps réel sont :

Requêtes rapides et efficaces

  • À mesure que la base d’utilisateurs d’une dApp augmente, sa plate-forme d’analyse en temps réel associée doit gérer plus de 1000 requêtes simultanées avec des performances soutenues. Les ressources de calcul doivent évoluer selon les besoins pour prendre en charge une simultanéité élevée aux périodes de pointe, tout en offrant une latence de requête inférieure à la seconde.

Ingestion sans schéma

  • Les données pour les dApps proviennent de diverses sources, allant de plusieurs chaînes de blocs à un nombre presque infini de sources hors chaîne. Pour rendre ces données facilement interrogeables, il est courant de créer des pipelines ETL difficiles à maintenir. Les bases de données prenant en charge l’ingestion sans schéma, d’autre part, peuvent représenter des données semi-structurées, des objets et des tableaux imbriqués, des types mixtes et des valeurs nulles, ce qui facilite grandement l’ingestion de données de formes variées et évite le besoin de préparation des données.

JOIN et SQL

  • Comme mentionné, les données pour les dApps proviennent d’une pléthore de sources sur et hors chaîne. Joindre des données provenant de ces sources disparates peut s’avérer difficile et prendre du temps ; les plates-formes qui utilisent des langages de programmation courants comme SQL – avec les JOIN – contribueront grandement à permettre des analyses sans douleur.

Développement rapide et itération

  • L’environnement dApp est toujours en évolution et les développeurs doivent être en mesure de répondre rapidement aux besoins des utilisateurs et à la dynamique du marché. Les nouvelles pièces et les projets NFT peuvent rapidement gagner en popularité ou de nouveaux cas d’utilisation peuvent se présenter. Les solutions doivent offrir aux développeurs une simplicité opérationnelle et la possibilité d’itérer rapidement.

Malgré l’enfance relative de l’analyse de la blockchain, de nombreux développeurs et dApps entrent dans l’industrie avec des idées et des approches créatives. En fait, les données de la blockchain sont parfaitement configurées pour des capacités d’analyse plus développées : la structure, l’intégrité et la traçabilité des données sont au cœur de la technologie – ces fonctionnalités sont parmi les plus grands obstacles à l’analyse de données conventionnelle.

Rockset peut fournir aux développeurs les capacités nécessaires pour créer une plate-forme d’analyse de blockchain en temps réel rapide et efficace. Nos clients itèrent plus rapidement, créant des applications de données en quelques semaines, et non en mois, quelle que soit la forme de leurs données. Découvrez comment les entreprises en pleine croissance fournissent des requêtes rapides et intrépides à grande échelle à rockset.com.

Back to top button

Adblock Detected

Please consider supporting us by disabling your ad blocker.