加密數據規模問題

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Kerman Kohli
07-24
本文為機器翻譯
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現在是 2024 年，你會認為獲取加密數據很容易，因為有了 Etherscan、Dune 和Nansen ，你可以隨時查看想要的數據。嗯，有點兒像。

規模

你看，在正常的 web2 領域，當你的公司有 10 名員工和 100,000 名客戶時，你產生的數據量可能不超過 100 GB（處於上風）。這個數據規模足夠小，你的 iPhone 可以處理你的任何問題並存儲所有內容。然而，一旦你有 1,000 名員工和 100,000,000 名客戶，你處理的數據量可能現在有數百 TB，甚至 PB。

這從根本上來說是一個完全不同的挑戰，因為你要處理的規模需要更多的考慮。要處理數百 TB 的數據，你需要一個分佈式計算機集群來發送作業。在發送這些作業時，你必須考慮：

這些都是在處理跨多臺機器的大數據計算時需要考慮的事項。規模會產生一些問題，而這些問題對於那些不使用它的人來說是看不見的。數據是這樣的領域之一，規模越大，需要的基礎設施就越多，才能正確管理它。對大多數人來說，這些問題是看不見的。要處理這種規模，您還面臨著其他挑戰：

有趣的是，在 web2 中，每個人都希望數據公開。在 web3 中，終於可以公開了，但很少有人知道如何做必要的工作來理解它。一個欺騙性的事實是，通過一些幫助，你可以相當輕鬆地從全局數據集中獲取你的數據集，這意味著“本地”數據很容易，但“全局”數據很難獲得（與每個人和每件事有關的東西）。

碎片化

好像事情已經不具有挑戰性了，因為你必須處理的規模。現在有一個新的維度讓加密數據變得具有挑戰性，那就是由於市場的經濟激勵，加密數據會不斷分裂。例如：

由於你無法量化你不知道的東西，碎片化可能特別具有挑戰性。你永遠不會知道世界上存在的所有 L2 以及總共會出現的虛擬機。一旦它們達到足夠的規模，你就能跟上，但這是另一個故事了。

開放，但不可互操作

我認為最後一個問題讓很多人感到驚訝，那就是數據是開放的，但不能輕易實現互操作。你看，團隊拼湊起來的所有智能合約就像一個大型數據庫中的小型數據庫。我喜歡把它們看作模式。所有的數據都在那裡，但開發智能合約的團隊通常知道如何將它們拼湊在一起。如果你願意，你可以花時間自己去理解它，但你必須對所有潛在的模式進行數百次這樣的操作——而且，在沒有交易另一方買家的情況下，你怎麼能不花大筆錢就做到這一點呢？

如果覺得這個太抽象了，我來舉個例子。你說“這個用戶使用橋樑的頻率是多少？”。雖然這看起來是一個問題，但裡面嵌套了很多問題。讓我們來分解一下：

上述每個挑戰都很難解決，而且需要大量的資源。

結果

那麼這一切會導致什麼呢？好吧，我們今天的生態系統狀況是……

我希望本文能幫助您瞭解加密數據領域的現實情況。如果您面臨這些問題或想了解如何克服這些問題，請聯繫我們 - 我和我的團隊正在解決這些問題。

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