In der Welt der Blockchain ist Daten der "Öl" – ohne verlässliche Daten werden DeFi-Kredite die Zinsen falsch berechnen und Verträge bei der Liquidierung große Probleme verursachen. Früher haben wir Daten über sogenannte "Push-Orakel" wie Chainlink erhalten, jetzt hat PythNetwork ein "Pull-Modell" eingeführt, das die Regeln der Datenlieferkette grundlegend verändert. Heute erkläre ich es in einfachen Worten: Was unterscheidet diese beiden Modelle wirklich voneinander und warum ist Pyths Ansatz besser für den heutigen Kryptomarkt geeignet.


Zuerst muss man das alte System verstehen: Die "Zeitungsverteiler"-Methode der traditionellen Orakel, die zwar funktioniert, aber immer weniger ausreicht
Früher waren die gängigen Orakel (zum Beispiel Chainlink) auf ein "Push-Modell" angewiesen – um es ungeschickt auszudrücken: Sie zwangen einfach Daten auf Sie. Wie das genau funktioniert, wird klar, wenn man ein Beispiel betrachtet:
Zum Beispiel, wenn eine DeFi-Plattform den Preis von ETH wissen möchte, sucht Chainlink eine Menge „Datenjournalisten“ (dritte Parteien), die den ETH-Preis von verschiedenen Börsen abgreifen und einen Konsenspreis zusammenfassen, den sie dann wie Zeitungen regelmäßig (zum Beispiel alle 10 Minuten) auf die Blockchain senden, egal ob die Plattform es benötigt oder nicht. Wenn der Preis um mehr als 1% schwankt, wird sogar eine zusätzliche Lieferung hinzugefügt.

Dieser Ansatz war in der Frühphase ziemlich nützlich, schließlich wurde die reale Daten endlich auf die Blockchain gebracht. Aber jetzt werden die DeFi-Methoden immer komplexer, mit unbefristeten Verträgen und Optionen, und die Probleme des „Zeitungslieferns“ werden offensichtlich:
Erstens „Geldverschwendung“, zum Beispiel, wenn eine Kreditplattform den Preis nur einmal pro Tag aktualisieren muss, der Orakel aber alle 10 Minuten sendet, wird die gesamte Gasgebühr auf unnötige Updates verschwendet; zweitens „hinterherhinken“, die Märkte steigen und fallen, und wenn die „Zeitung“ ankommt, hat sich der Preis längst geändert, und man könnte wegen der Verzögerung falsch liquidiert werden; drittens „Zweitdaten“, die Knoten sind nur Transportarbeiter, und wenn die Quelldaten falsch sind oder die Knoten selbst manipulieren, wird alles durcheinander.


Schauen wir uns Pyths neue Methode an: „Cloud-Datenzentrum“ nach Bedarf nutzen, Daten selbst abrufen.
Pyth verfolgt überhaupt nicht das „Zeitungsliefer“-Modell, sondern hat ein „Cloud-Datenzentrum“ aufgebaut, das Anwendungen ermöglicht, „selbst Daten abzurufen“, in drei Schritten erledigt:
Erster Schritt, finde „große Quellen“ und lade sie direkt ein. Pyth sucht keine Drittanbieter-Knoten, sondern lädt direkt Börsen wie Binance und Cboe ein – diese Institutionen sind selbst im Handel tätig und haben die ursprünglichsten, ersten Daten, wie Echtzeit-Transaktionspreise und Orderbuchinformationen, sodass sie nicht umschlagen müssen.
Zweiter Schritt, berechne den Preis in Echtzeit außerhalb der Kette. Diese Quelldaten werden in Pyths eigene Kette (Pythnet) zusammengefasst, und zwar mit einer „Subsekunden“-Geschwindigkeit (schneller als ein Augenblick), um die Preise in Echtzeit zu überprüfen und den Durchschnittspreis zu berechnen, sodass die Daten genau und aktuell sind.
Dritter Schritt, Anwendungen müssen Daten selbst „abrufen“. Wenn eine Optionsplattform den Echtzeitpreis von ETH benötigt, muss sie nicht auf eine Benachrichtigung warten, sondern kann direkt die Pyth-API aufrufen, um die neuesten Daten „abzurufen“ und nur für den einmaligen Gebrauch bezahlen, ohne Verwendung keine Kosten.

Durch diese Änderung sind die Vorteile sofort maximiert:
Erstens, Geld sparen und effizient sein, unnötige Updates werden komplett gestrichen, die Gasgebühren können um mehr als die Hälfte gesenkt werden, und das Netzwerk wird nicht überlastet; zweitens, die Daten sind schnell genug, wenn man abruft, ist es der Preis „in diesem Moment“, beim Hochfrequenzhandel und zur Vermeidung von Liquidationen hat man keine Angst mehr vor Verzögerungen; drittens, die Vertrauenswürdigkeit ist hoch, die Daten kommen direkt von den Börsen zur Anwendung, ohne dass Zwischenhändler dazwischenfumeln, die Wahrscheinlichkeit von Fehlern oder Manipulationen ist viel geringer.


Es ist nicht entweder oder! Beide Modelle haben ihre eigenen Anwendungsbereiche.
Glaub nicht, dass Pyth gekommen ist, damit das traditionelle Push-Modell nutzlos wird – tatsächlich haben beide Modelle ihre eigenen geeigneten Szenarien:
Zum Beispiel haben einige Indexfonds und einfache Kreditplattformen keine hohen Anforderungen an die Echtzeitdaten und möchten einen „einheitlichen Preis im gesamten Netz“, sodass das traditionelle Push-Modell, das regelmäßig Daten liefert, ausreichend ist, ohne viel Aufwand; aber bei Dingen wie unbefristeten Verträgen, Optionen und Hochfrequenz-Arbitrage, wo schon eine Sekunde Preisunterschied viel Geld kosten kann, braucht man so etwas wie Pyths „on-demand“ schnelle Daten, sonst kann man nicht richtig spielen.

Jetzt geht DeFi zunehmend in Richtung „professionell und hochfrequent“, und es gibt immer mehr institutionelle Akteure, deren Anforderungen an Daten nur höher werden. Pyths dieses Zug-Modell schließt genau die Lücke von „schnell, genau, sparsam“ und wirkt wie ein „Datenbeschleuniger“ für hochentwickelte DeFi-Methoden.


Am Ende des Tages geht es bei Pyth nicht nur um die Art der Datenübertragung, sondern auch um die „Hoheit“ der Datenversorgungskette.
Früher war es so, dass der Orakel „gibt dir, was es will, wann immer es will“, und die Anwendungen konnten nur passiv empfangen; jetzt gibt Pyth die Hoheit zurück an die Anwendungen – „Ich bestimme, welche Daten ich will und wann ich sie will“, man muss nicht mehr für unnötige Dienste bezahlen und auch nicht mehr auf verzögerte Daten warten.

Diese Welle der Veränderung in der Datenversorgungskette zielt tatsächlich darauf ab, dass die Blockchain komplexere Finanzmethoden unterstützen kann. Egal ob Institutionen Großhandelsgeschäfte machen oder Einzelhändler mit Hochfrequenzverträgen spielen, mit einem zuverlässigen „Zug-Modell“-Orakel wird die Wahrscheinlichkeit, in eine Falle zu tappen, viel geringer. Wenn du in DeFi ständig durch verzögerte Daten in Schwierigkeiten gerätst, schau dir Projekte an, die Pyth nutzen – schließlich sind schnelle Daten der Schlüssel zu schnellem Geldverdienen und Vermeidung von Fallen!

@Pyth Network #PythRoadmapand $PYTH