Автор: 0x декодирование
Отрасль развивалась 14 лет и постепенно перешла от первоначальной шумихи к практическому применению. Анализ данных блокчейна может осуществляться на трех уровнях: макрос в цепочке, соглашение о проекте и адрес. Макрос внутри цепочки позволяет сравнивать показатели разных цепочек. Соглашения по проектам требуют глубокого понимания бизнес-логики. Анализ адреса может выполнять многомерную маркировку. Несколько направлений, на которые стоит обратить внимание в будущем, — это план расширения Bitcoin Layer 2, данные залога Ethereum и абстрактный адрес учетной записи с мультиподписью. В целом рынок блокчейн-данных имеет огромные возможности для развития.
Введение
Если формальное внедрение Биткойна рассматривать как первый год зарождения отрасли, с 14-летним процессом развития индустрии блокчейнов, то оно постепенно превратилось из простой шумихи и спекуляций в техническую концепцию со сценариями практического применения, особенно Децентрализованный После того, как концепция финансов (DeFi) признана и принята пользователями, ценность возвращается в цепочку, и данные в цепочке постепенно становятся в центре внимания инвесторов и разработчиков.
Название статьи на первой полосе The Times от 3 января 2009 г. – Канцлер на пороге второй помощи банкам
Хотя по сравнению с текущим объемом больших данных в Интернете, масштаб данных блокчейна по-прежнему относительно ограничен, а исходные данные относительно едины. Однако в реальном процессе анализа и интерпретации, поскольку входные данные относительно свободны и свободны. содержит большое количество данных. Многим аналитикам и разработчикам часто приходится тратить много времени на анализ и использование байт-кода, который нелегко понять. Исходя из опыта работы, автор считает, что данные блокчейна можно классифицировать с бизнес-уровня, чтобы лучше понять:
Внутрисетевой макрос
проектное соглашение
адресный анализ
Сеть блокчейна можно разделить на три уровня: от макро до микро. Уровень сети состоит из нескольких протоколов, и каждый протокол состоит из действий нескольких адресов. Большинство текущих продуктов анализа данных блокчейна для потребителей ориентированы на конкретный сценарий на этих трех уровнях. Далее автор подробно расскажет о бизнес-логике и формах приложений, соответствующих каждому уровню.
Внутрисетевой макрос
С точки зрения сетевого уровня его можно подразделить на:
Биткойн (модель UTXO)
Виртуальная машина Ethereum (EVM) на базе Ethereum
Другие публичные сети без архитектуры EVM (например, Solana, разработанная на языке Rust, модульная публичная экосистема Cosmos, языковая система Move, унаследованная от Libra, и т. д.).
Обычно в качестве сравнения мы можем изучить четыре показателя: количество пользователей, количество транзакций, стоимость транзакции и комиссию за транзакцию, и на этой основе провести вторичный анализ. Вот несколько простых примеров:
Оценивать активность разработчика в сети по количеству пользователей и транзакций, развертывающих контракт;
Количество транзакций в секунду (TPS) рассчитывается на основе временного интервала между транзакциями, чтобы судить о производительности сети при обработке транзакций;
Рассчитайте соотношение суммы транзакции и количества транзакций, чтобы получить среднюю сумму каждой транзакции. Слишком много транзакций с низкой стоимостью фактически являются бременем для сети;
Наблюдайте за общими комиссиями за транзакции за определенный период времени, чтобы оценить популярность сети. В отличие от количества транзакций, снижение комиссий за транзакции указывает на то, что у пользователей меньше срочности в торговле.
Источник данных: Дюна
Для пользователей данных данные сетевого уровня могут помочь при выборе среди множества публичных цепочек. Они могут выбрать более подходящую публичную цепочку для разработки или использования в соответствии со своими обстоятельствами и воспользоваться лучшей возможностью для участия.
проектное соглашение
Классификация протоколов проекта очень широка, включая DeFi, Game, Non-Fungible Token (NFT), Decentralized Identity (DID) и т. д. Также появляются новые категории, поэтому я не буду здесь подробно останавливаться на конкретной категории, но давайте поговорим. о некотором опыте анализа данных проектных соглашений:
Обычно полное соглашение состоит из нескольких деловых контрактов, большинство из которых требуют углубленного прочтения документов (важно четкое и своевременное обновление документов) и совместного использования вами для лучшего понимания проекта.
Бизнес-логика продуктов в одной области будет сходиться. Например, основной деятельностью всех DEX является торговля и ликвидность. После понимания основного продукта будет относительно легко анализировать другие проекты во всей области. Или с точки зрения самой стороны проекта, они знакомы со своими собственными данными, но всегда хотят узнать больше о конкурентах и текущем состоянии отрасли. В настоящее время данные в вертикальных полях очень ценны.
Большинство текущих проектов содержат много данных вне сети, таких как информация о команде и финансировании, данные социальных сетей, данные о работе веб-сайта пользователя, информация о внутренних заказах и т. д. Некоторые из них являются общедоступными, а некоторые - закрытыми, что имеет ограничения при анализе проектов. . Однако по мере развития отрасли в цепочку постепенно будет помещаться все больше бизнес-данных, поскольку одна из целей пользователей, использующих блокчейн, — быть более открытыми и прозрачными.
Источник данных: Дюна
Типичным примером является то, что в DeFi Summer SushiSwap бросил вызов UniSwap. Объем транзакций и количество транзакций в цепочке этих двух компаний когда-то были одинаковыми. Однако углубленный анализ показывает, что количество независимых пользователей UniSwap намного выше, чем число независимых пользователей. Причина в том, что механизм выпуска Sushi Token стимулировал приток средств, но позже, поскольку экономическая модель была неустойчивой, средства вернулись обратно. Унисвап. Аналогичная ситуация в настоящее время отражена в данных OpenSea и Blur. У первой в основном розничные транзакции, а у второй — преимущественно транзакции профессиональных пользователей. (Примечание! Здесь нет оценочного суждения о проекте, а есть объяснение различий в поведении пользователей, которые могут быть отражены в данных.)
Источник данных: Дюна
адресный анализ
Судя по более популярным публичным цепочкам архитектуры EVM, адреса в настоящее время делятся на два типа: внешние учетные записи (EOA) и контактные учетные записи (CA). Относительно существующих форм деятельности адресно-информационной продукции автор считает, что основными из них являются:
Панель управления активами (в основном используется в кошельках для отображения статуса актива)
Записи транзакций (в основном используются для отображения значков и доказательств вознаграждений, таких как airdrop или DID)
Система тегов (многомерные теги для рекомендаций или контроля рисков)
Источник данных: ДеБанк
Здесь мы в основном говорим о размерах этикеток. Метки в настоящее время очень важны в продуктах с потребительскими данными. Например, для пользователей значение 0xd8dA6BF26964aF9D7eEd9e03E53415D37aA96045 невозможно понять с первого взгляда, но если оно отображается как Vitalik.eth (основатель Ethereum), его можно распознать сразу. Конечно, это лишь один из многих размеров этикетки. Автор обобщает несколько аспектов адресных этикеток:
Тег сущности (кого он представляет)
Теги поведения (что вы сделали)
Тег статуса (текущий или прошлый статус)
Прогнозирующие метки (что, скорее всего, будет сделано в будущем)
Другие теги (определяемые пользователем и трудноклассифицируемые теги)
Источник данных: ОКЛинк
В настоящее время большинство продуктов данных просто отображают метки объектов, а затем отображают поток средств с помощью меток поведения и статуса. Например, когда инициируется транзакция, возраст адреса контрагента, активов и т. д. и количество объектов транзакции отображаются, чтобы напомнить пользователям о необходимости обратить внимание на риски; или на основе прошлого пользователя. Поведение транзакции рекомендует аналогичные элементы. Например, адрес, который участвует в чеканке нескольких NFT, может порекомендовать ему, какой NFT используется. сегодня создано большинством адресов, что может сэкономить время поиска пользователей. Расширенная поддержка данных может предоставить продуктам более мощные алгоритмические услуги.
личное мнение
Напоследок автор хотел бы поговорить о трех направлениях, которые меня больше волнуют с точки зрения бизнес-данных в ближайшие 1-2 года:
Биткойн Layer 2 (включая данные, генерируемые другими планами расширения)
Стейкинг Ethereum (данные цепочки маяков)
Абстракция учетной записи (абстракция учетной записи и данные адреса с мультиподписью на основе предложения ERC-4337)
Биткойн, уровень 2
Биткойн-сообщество имеет разные взгляды на порядковые номера, схему, которая присваивает номера наименьшим единицам сети Биткойн, «sat», но ее популярность увеличила воображение и доходы майнеров (комиссии за транзакции) в экосистеме Биткойн. Судя по пространству блоков и количеству транзакций, однажды Ordinals заставили комиссию за транзакцию превысить доход от блока, но сеть Биткойн явно не в состоянии привлечь больше пользователей для завершения транзакций с активами. Даже если история одноранговых платежей Биткойн будет заменена консенсусом в области цифрового золота, вычислительная мощность сети Биткойн столкнется с огромными проблемами, поскольку вознаграждение за блок уменьшится вдвое. Сокращение доходов и усиление конкуренции неизбежно приведут к исчезновению некоторой вычислительной мощности. Когда вознаграждение за блок станет практически незначительным, комиссии за транзакции станут основным источником дохода для майнеров. Если объем сетевых транзакций и комиссии не будут стабильно расти, реальность такова, что доходы майнеров будут нестабильными, что повлияет на разнообразие и надежность сети. В этом случае особенно важно будущее надежное расширение. В настоящее время решение Lightning Network признано большим количеством консенсуса в сообществе.
Стейкинг Эфириума
Можно сказать, что данные Beacon Chain являются хранилищем с наименьшей стоимостью во всей экосистеме Ethereum и являются одним из сервисов данных, которые несут больше всего средств. Однако из-за различных структур уровня консенсуса и уровня исполнения существующая платформа данных имеет. еще не продемонстрировали четко взаимосвязь потоков капитала между ними, текущая ставка залога Ethereum составляет около 20%, что является относительно низким показателем в механизме консенсуса POS, особенно после того, как Шанхай обновил и открыл вывод залогов, чистый приток залогов. медленно растет, поэтому автор Считается, что эта часть рынка, как ожидается, поглотит осажденные средства в долгосрочной перспективе и имеет огромные возможности для развития.
Источник данных: beaconcha.in.
Абстракция аккаунта
С точки зрения текущего анализа данных, большинство протоколов проекта используют только адреса EOA в качестве учетных записей пользователей. Однако с точки зрения безопасности активов и порогов использования программируемые учетные записи предлагаются для абстракции. С точки зрения бизнеса CA служит логикой пост-анализа пользователей. Произошли некоторые изменения. Центр сертификации не может активно инициировать транзакции в EVM, поэтому ему требуется EOA в качестве инициирующего адреса для вызова центра сертификации и последующего вызова других центров сертификации. Этот EOA может быть другим адресом или не может быть одним из нескольких центров сертификации. -подписные адреса, для этих транзакций изменится логика анализа. Конечно, ERC-4337 все еще находится в стадии разработки, поэтому большинство разработчиков услышали о нем только в статьях и на конференциях и еще не начали его использовать. Это также довольно ранний вертикальный путь в бизнесе по передаче данных в цепочке.
Источник данных: Дюна
Наконец, я хотел бы провести простую аналогию. Если рынок данных отрасли в конечном итоге составит 8% от общего размера отрасли, то текущая рыночная стоимость составит 1 триллион (у нас будет рыночная капитализация в 1 триллион). за два полных года с начала 2020 года до конца 2021 года) Индустрия шифрования, которая пережила 10-кратный рост с минимума в 200 миллиардов до 2 триллионов), может вместить примерно 80 миллиардов, что по-прежнему имеет очень большой пространство для роста пользователей и капитала в будущем. Отслеживание данных только завершило децентрализацию хранения данных, расчет данных, проверку данных, обработку данных и многие другие этапы требуют большего творчества.