加密数据规模问题

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Kerman Kohli
07-24
本文为机器翻译
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现在是 2024 年，你会认为获取加密数据很容易，因为有了 Etherscan、Dune 和Nansen ，你可以随时查看想要的数据。嗯，有点儿像。

规模

你看，在正常的 web2 领域，当你的公司有 10 名员工和 100,000 名客户时，你产生的数据量可能不超过 100 GB（处于上风）。这个数据规模足够小，你的 iPhone 可以处理你的任何问题并存储所有内容。然而，一旦你有 1,000 名员工和 100,000,000 名客户，你处理的数据量可能现在有数百 TB，甚至 PB。

这从根本上来说是一个完全不同的挑战，因为你要处理的规模需要更多的考虑。要处理数百 TB 的数据，你需要一个分布式计算机集群来发送作业。在发送这些作业时，你必须考虑：

这些都是在处理跨多台机器的大数据计算时需要考虑的事项。规模会产生一些问题，而这些问题对于那些不使用它的人来说是看不见的。数据是这样的领域之一，规模越大，需要的基础设施就越多，才能正确管理它。对大多数人来说，这些问题是看不见的。要处理这种规模，您还面临着其他挑战：

有趣的是，在 web2 中，每个人都希望数据公开。在 web3 中，终于可以公开了，但很少有人知道如何做必要的工作来理解它。一个欺骗性的事实是，通过一些帮助，你可以相当轻松地从全局数据集中获取你的数据集，这意味着“本地”数据很容易，但“全局”数据很难获得（与每个人和每件事有关的东西）。

碎片化

好像事情已经不具有挑战性了，因为你必须处理的规模。现在有一个新的维度让加密数据变得具有挑战性，那就是由于市场的经济激励，加密数据会不断分裂。例如：

由于你无法量化你不知道的东西，碎片化可能特别具有挑战性。你永远不会知道世界上存在的所有 L2 以及总共会出现的虚拟机。一旦它们达到足够的规模，你就能跟上，但这是另一个故事了。

开放，但不可互操作

我认为最后一个问题让很多人感到惊讶，那就是数据是开放的，但不能轻易实现互操作。你看，团队拼凑起来的所有智能合约就像一个大型数据库中的小型数据库。我喜欢把它们看作模式。所有的数据都在那里，但开发智能合约的团队通常知道如何将它们拼凑在一起。如果你愿意，你可以花时间自己去理解它，但你必须对所有潜在的模式进行数百次这样的操作——而且，在没有交易另一方买家的情况下，你怎么能不花大笔钱就做到这一点呢？

如果觉得这个太抽象了，我来举个例子。你说“这个用户使用桥梁的频率是多少？”。虽然这看起来是一个问题，但里面嵌套了很多问题。让我们来分解一下：

上述每个挑战都很难解决，而且需要大量的资源。

结果

那么这一切会导致什么呢？好吧，我们今天的生态系统状况是……

我希望本文能帮助您了解加密数据领域的现实情况。如果您面临这些问题或想了解如何克服这些问题，请联系我们 - 我和我的团队正在解决这些问题。

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