원저자: @sankin_eth

원본 편집: Wu Shuo 블록체인

업계는 14년 동안 발전해 왔으며 초기의 과대 광고에서 실제 적용으로 점차 변화했습니다. 블록체인 데이터 분석은 체인의 매크로, 프로젝트 계약 및 주소의 세 가지 수준에서 수행될 수 있습니다. 온체인 매크로를 사용하면 여러 체인의 측정항목을 비교할 수 있습니다. 프로젝트 계약에는 비즈니스 논리에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 주소 분석은 다차원 라벨링을 수행할 수 있습니다. 앞으로 주목해야 할 몇 가지 방향은 비트코인 ​​레이어 2 확장 계획, 이더리움 서약 데이터 및 계정 추상 다중 서명 주소입니다. 전반적으로 블록체인 데이터 시장은 발전할 여지가 큽니다.

소개

비트코인의 정식 도입을 산업 탄생의 원년으로 본다면, 블록체인 산업의 14년 발전 과정을 통해 단순한 과대광고와 추측에서 점차 실용적인 응용 시나리오를 갖춘 기술적 개념으로 진화해 왔으며, 특히 탈중앙화 금융(DeFi) 개념이 사용자에게 인식되고 수용된 후에는 체인에 가치가 반환되고 체인의 데이터는 점차 투자자와 개발자의 초점이 됩니다.

2009년 1월 3일 The Times 1면 기사 헤드라인 - 은행에 대한 2차 구제금융 위기에 처한 총리

현재 인터넷 빅데이터의 양과 비교하면 블록체인의 데이터 규모는 여전히 상대적으로 제한적이고 원본 데이터도 상대적으로 단일하다.그러나 실제 분석 및 해석 과정에서는 데이터 입력 끝이 상대적으로 자유롭고 많은 분석가와 개발자는 이해하기 쉽지 않은 바이트코드를 구문 분석하고 사용하는 데 많은 시간을 소비해야 하는 경우가 많습니다. 업무 경험을 통해 저자는 블록체인 데이터를 비즈니스 수준에서 분류하여 다음을 더 잘 이해할 수 있다고 믿습니다.

• 온체인 매크로

• 프로젝트 계약

• 주소 분석

블록체인 네트워크는 매크로에서 마이크로까지 세 가지 수준으로 나눌 수 있으며, 네트워크 수준은 여러 프로토콜로 구성되며 각 프로토콜은 여러 주소의 활동으로 구성됩니다. 현재 소비자를 위한 블록체인 데이터 분석 제품의 대부분은 이 세 가지 수준의 특정 시나리오에 중점을 둡니다. 다음으로 각 레벨에 해당하는 비즈니스 로직과 애플리케이션 형태에 대해 자세히 설명하겠습니다.

온체인 매크로

네트워크 수준 관점에서 보면 다음과 같이 더 세분화될 수 있습니다.

• 비트코인(UTXO 모델)

• 이더리움 기반 EVM(이더리움 가상 머신)

• 기타 비 EVM 아키텍처 퍼블릭 체인(예: Rust 언어로 개발된 Solana, 모듈식 퍼블릭 체인 Cosmos 생태계, Libra를 상속하는 Move 언어 시스템 등).

일반적으로 비교를 위해 사용자 수, 거래 수, 거래 가치 및 거래 수수료의 4가지 지표를 검토하고 이를 기반으로 2차 분석을 수행할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 간단한 예입니다.

사용자 수와 계약을 배포하는 트랜잭션을 기반으로 네트워크에서 개발자의 활동을 평가합니다.

• 트랜잭션 처리 시 네트워크 성능을 판단하기 위해 트랜잭션 시간 간격을 통해 초당 트랜잭션 수(TPS)를 계산합니다.

• 거래 금액과 거래 수의 비율을 계산하여 각 거래의 평균 금액을 구합니다. 가치가 낮은 거래가 너무 많으면 실제로 네트워크에 부담이 됩니다.

• 네트워크의 인기를 평가하기 위해 일정 기간 동안의 총 거래 수수료를 관찰하십시오.거래 수와 달리 거래 수수료의 최저점은 사용자가 거래의 긴급성이 낮다는 것을 나타냅니다.

데이터 소스: 듄

데이터 사용자의 경우 네트워크 수준 데이터는 많은 퍼블릭 체인 중에서 선택할 때 도움을 줄 수 있으며, 자신의 상황에 따라 개발 또는 사용에 더 적합한 퍼블릭 체인을 선택하고 참여할 수 있는 최고의 기회를 잡을 수 있습니다.

프로젝트 계약

프로젝트 프로토콜의 분류는 DeFi, 게임, NFT(Non-Fungible Token), DID(Decentralized Identity) 등을 포함하여 매우 광범위합니다. 새로운 카테고리도 등장하고 있으므로 여기서는 구체적인 카테고리를 확장하지 않겠습니다. 프로젝트 계약 데이터 분석에 대한 몇 가지 경험에 대해:

일반적으로 완전한 계약은 여러 비즈니스 계약으로 구성되며, 대부분 문서에 대한 심층적인 읽기가 필요하며(문서를 명확하고 시기적절하게 업데이트하는 것이 중요함) 프로젝트를 더 잘 이해하기 위해 자신의 용도와 결합됩니다.

동일 분야 상품의 비즈니스 로직이 수렴될 것입니다. 예를 들어 모든 DEX의 핵심 비즈니스는 거래와 유동성이므로, 주요 상품을 이해한 후에는 전체 분야의 다른 프로젝트를 분석하는 것이 상대적으로 쉬울 것입니다. 혹은 프로젝트 당사자 입장에서 볼 때, 자신의 데이터에 익숙하지만 항상 경쟁업체와 업계 현황에 대해 더 알고 싶어하는데, 이때 수직적 분야의 데이터는 매우 귀중합니다.

현재 대부분의 프로젝트에는 팀 및 자금 정보, 소셜 미디어 데이터, 사용자 웹사이트 운영 데이터, 내부 주문 정보 등 많은 오프체인 데이터가 포함되어 있습니다. 일부는 공개되고 일부는 비공개이므로 프로젝트 분석에 한계가 있습니다. . 그러나 산업이 발전함에 따라 블록체인을 사용하는 사용자의 목적 중 하나가 더욱 개방적이고 투명해지기 때문에 점점 더 많은 비즈니스 데이터가 체인에 저장될 것입니다.

데이터 소스: 듄

전형적인 예는 DeFi Summer에서 SushiSwap이 UniSwap에 도전한 것입니다. 두 체인의 거래량과 거래 수는 한때 비슷했지만, 심층 분석에 따르면 UniSwap의 독립 사용자 수가 훨씬 더 많은 것으로 나타났습니다. SushiSwap의 대다수를 차지하는 SushiSwap의 경우입니다. 거래와 유동성은 소수의 사용자에게서 나왔습니다. 그 이유는 Sushi Token의 발행 메커니즘이 자금 유입을 촉진했지만 나중에 경제 모델이 지속 가능하지 않아 자금이 다시 SushiSwap으로 흘러갔기 때문입니다. 유니스왑. 현재 오픈씨(OpenSea)와 블러(Blur)의 데이터에서도 비슷한 상황이 나타나고 있는데, 전자는 소매 거래가 대부분인 반면, 후자는 전문 사용자 거래가 대부분이다. (참고! 여기에는 프로젝트에 대한 가치 판단이 없지만 데이터에 반영될 수 있는 사용자 행동의 차이에 대한 설명이 있습니다.)

데이터 소스: 듄

주소 분석

더 널리 사용되는 EVM 아키텍처 퍼블릭 체인을 보면 주소는 현재 EOA(외부 소유 계정)와 CA(연락처 계정)의 두 가지 유형으로 나뉩니다. 주소 데이터 제품의 기존 비즈니스 형태와 관련하여 저자는 주요 비즈니스 형태가 다음과 같다고 생각합니다.

• 자산 대시보드(주로 지갑에서 자산 상태를 표시하는 데 사용됨)

• 거래 기록(주로 에어드랍이나 DID 등 뱃지나 보상 증빙을 표시하는 데 사용됨)

• 태그 시스템(추천 또는 위험 제어를 위한 다차원 태그)

데이터 출처: DeBank

여기서는 주로 라벨의 차원에 대해 이야기합니다. 현재 소비자 데이터 제품에서 라벨은 매우 중요한데, 예를 들어 사용자 입장에서는 0xd8dA6BF26964aF9D7eEd9e03E53415D37aA96045의 의미를 얼핏 이해하기 어려울 수 있지만, Vitalik.eth(이더리움 창립자)로 표시하면 바로 인식할 수 있습니다. 물론 이것은 많은 라벨 차원 중 하나일 뿐입니다. 저자는 주소 라벨의 여러 측면을 요약합니다.

• 엔터티 태그(누구를 나타내는지)

• 행동 태그(당신이 한 일)

• 상태 태그(현재 또는 과거 상태)

• 예측 라벨(미래에 수행될 가능성이 있는 작업)

• 기타 태그(사용자 정의 태그 및 분류가 어려운 태그)

데이터 소스: OKLink

현재 대부분의 데이터 상품은 단순히 엔터티 태그를 표시한 후 행위 및 상태 태그를 통해 자금의 흐름을 표시하는데, 심층적인 마이닝만으로는 충분하지 않습니다.예를 들어 거래가 시작될 때 상대방의 주소, 자산, 사용자에게 위험에 주의를 환기시키기 위해 거래 객체의 개수가 표시되거나 사용자의 과거를 기반으로 거래 행동이 유사한 항목을 추천합니다. 예를 들어 여러 NFT 발행에 참여하는 주소는 어떤 NFT가 진행되고 있는지 추천할 수 있습니다. 오늘 가장 많은 주소를 발행하여 사용자 검색 시간을 절약할 수 있습니다. 풍부한 데이터 지원으로 제품에 더욱 강력한 알고리즘 서비스를 제공할 수 있습니다.

개인적인 의견

마지막으로 저자는 향후 1~2년 동안 비즈니스 데이터 측면에서 제가 더욱 고민하고 있는 세 가지 방향에 대해 이야기하고 싶습니다.

• 비트코인 레이어 2(다른 확장 계획에 의해 생성된 데이터 포함)

• 이더리움 스테이킹(비콘 체인 데이터)

• 계정 추상화(ERC-4337 제안을 기반으로 한 계정 추상화 및 다중 서명 주소 데이터)

비트코인 레이어 2

비트코인 네트워크 sat의 가장 작은 단위에 숫자를 할당하는 방식인 서디널스(Ordinals)에 대해 비트코인 ​​커뮤니티에서는 의견이 엇갈리지만, 그 인기로 인해 비트코인 ​​생태계의 상상력과 채굴자 수입(거래 수수료)이 높아졌다. 블록 공간과 거래 수로 판단하면 Ordinals는 한때 거래 수수료가 블록 수익을 초과하게 만들었지만 비트코인 ​​네트워크는 분명히 자산 거래를 완료하기 위해 더 많은 사용자를 수용할 수 없습니다. 비트코인의 P2P 결제 스토리가 디지털 금 합의로 대체되더라도 블록 보상이 절반으로 줄어들면서 비트코인 ​​네트워크 컴퓨팅 성능은 큰 도전에 직면하게 될 것입니다. 수입 감소와 경쟁 심화로 일부 컴퓨팅 능력이 필연적으로 제거될 것입니다. 블록 보상이 거의 미미할 때 거래 수수료는 채굴자들의 주요 수입원이 될 것입니다. 네트워크 거래량과 수수료가 꾸준히 증가하지 않으면 채굴자의 수입이 불안정해 네트워크의 다양성과 견고성에 영향을 미치는 것이 현실입니다. 이 경우 향후 신뢰 확장이 특히 중요하며, 현재 라이트닝 네트워크의 솔루션은 커뮤니티에서 더 많은 합의를 통해 인정받고 있습니다.

이더리움 스테이킹

비콘체인의 데이터는 전체 이더리움 생태계에서 가장 낮은 가치의 저장소로서 가장 많은 자금을 운반하는 데이터 서비스 중 하나라고 할 수 있지만, 합의 계층과 실행 계층의 구조가 다르기 때문에 기존 데이터 플랫폼은 둘 사이의 자본 흐름 관계는 아직 잘 입증되지 않았습니다. 현재 이더리움의 담보 비율은 약 20%로 POS 합의 메커니즘에서 상대적으로 낮은 비율입니다. 특히 상하이가 담보 출금을 업그레이드하고 공개한 이후 담보 순 유입이 증가했습니다. 서서히 증가하고 있어 저자는 이 부분의 시장이 장기적으로 침전자금을 흡수할 것으로 예상되며 발전 여지가 크다고 믿고 있다.

데이터 소스: beaconcha.in

계정 추상화

현재 데이터 분석 관점에서 볼 때 대부분의 프로젝트 프로토콜은 EOA 주소만을 사용자 계정으로 사용하지만 자산 보안 및 사용 임계값을 고려하여 추상화를 위해 프로그래밍 가능한 계정을 제안합니다. 비즈니스 관점에서 볼 때 CA는 사용자 사후 분석 논리 역할을 합니다. 일부 변경 사항이 발생했습니다. CA는 EVM에서 트랜잭션을 적극적으로 시작할 수 없으므로 CA를 호출한 다음 다른 CA를 호출하려면 시작 주소로 EOA가 필요합니다. 이 EOA는 다른 주소이거나 CA의 다중 주소 중 하나일 수 없습니다. -서명 주소. , 이러한 거래의 경우 분석 논리가 변경됩니다. 물론, ERC-4337은 아직 초안 단계이기 때문에 대부분의 개발자들은 기사나 컨퍼런스를 통해서만 접했을 뿐 실제 사용을 시작하지는 않았습니다.이 역시 온체인 데이터 비즈니스의 상당히 초기 수직적 경로입니다.

데이터 소스: 듄

마지막으로 느슨한 비유를 하자면, 한 산업의 데이터 시장이 결국 전체 산업 규모의 8%를 차지하게 된다면, 현재의 시장 가치는 1조(우리의 시가총액은 1조가 될 것입니다) 2020년 초부터 2021년 말까지 만 2년 동안) 2,000억을 저점으로 2조로 10배 증가한 암호화폐 산업은 약 800억을 수용할 수 있다. 미래의 사용자 및 자본 성장을 위해 데이터 트랙은 데이터 저장의 분산화를 완료했을 뿐입니다. , 데이터 계산, 데이터 검증, 데이터 처리 및 기타 여러 단계에 더 많은 창의성이 필요합니다.