@APRO Oracle Dacă construiești cu APRO chiar acum, poți simți de ce „feed-uri, frecvență și cost” a devenit centrul neglijent al conversației. DeFi s-a concentrat mai mult pe perpetue, opțiuni și logică de lichidare, iar chiar și întârzieri mici în prețuri pot deveni bani reali. Documentele APRO descriu două modele de livrare—Data Push și Data Pull—astfel încât constructorii pot alege între actualizări continue și dovezi la cerere în loc să pretindă că un singur model se potrivește fiecărui produs. APRO de asemenea declară că susține 161 de feed-uri de prețuri pe 15 rețele astăzi.
Aceasta se întâmplă și într-un moment în care „date de înaltă frecvență” nu mai este o expresie de specialitate. Apare în motoarele de risc, în experimentele cu active din lumea reală și în orice sistem care dorește să reacționeze rapid fără a transforma fiecare mișcare a prețului într-o tranzacție pe lanț. Explicația proprie a APRO despre Data Pull se bazează pe această compromis: extrage datele când ai nevoie, evită costurile continue pe lanț în restul timpului. Această formulare, mai mult decât orice campanie de marketing, este motivul pentru care construcțorii continuă să întrebe aceleași trei întrebări: care feed-uri, cu ce frecvență și cine plătește?
Începe cu selecția feed-ului și încearcă să fii plicticos. #APRO publică ID-urile feed-urilor, numărul de zecimale și lanțurile suportate, iar lista include atât perechi cripto, cât și cote pentru active din lumea reală. Muncă tehnică de conectare a unui feed este de obicei rar partea dificilă. Partea dificilă este să îți asumi responsabilitatea atunci când piața se mișcă în moduri pe care utilizatorii nu le-au anticipat, sau atunci când un activ cu lichiditate scăzută oferă o cotă perfect „validă” care pare greșită. O disciplină simplă ajută: adaugă un feed doar atunci când poți numi acțiunea utilizatorului care depinde de el și când știi ce vei face dacă acel feed devine temporar nesigur. Asta economisește timp mai târziu, în special atunci când utilizatorii cer explicații repede.
Apoi decide dacă feed-ul ar trebui să ajungă implicit sau la cerere. În modelul Data Push al APRO, operatorii de noduri trimit actualizări pe lanț atunci când sunt îndeplinite pragurile de preț sau intervalele de heartbeat. În modelul Data Pull, aplicația extrage datele de raport — preț, timestamp, semnături — de la API-ul Live al APRO și le trimite pentru verificare pe lanț doar atunci când are nevoie de ele. Ghidul de începere chiar avertizează că valabilitatea raportului poate dura până la 24 de ore, ceea ce este o amintire discretă că „verificabil criptografic” nu este același lucru cu „proaspăt suficient pentru cazul meu de utilizare.”
Frecvența este acolo unde intențiile bune devin obiceiuri costisitoare. Unele echipe tind să aleagă „cât mai repede posibil”, apoi descoperă că au construit atât un consumator de buget, cât și o problemă de fiabilitate. O abordare mai calmă este să tratezi frecvența ca pe o decizie de design produs: care este întârzierea maximă pe care o poți tolera pentru fiecare acțiune a utilizatorului și ce se întâmplă dacă nu o poți îndeplini? Pentru polling, practica recomandată este să potrivești cadența polling-ului cu frecvența cu care se modifică datele de bază și să folosești backoff exponențial atunci când apar erori, în loc să reîncerci agresiv. Dacă poți face streaming acolo unde contează și polling acolo unde nu contează, de obicei obții cel mai bun rezultat din ambele lumi.
Controlul costurilor începe cu recunoașterea unde cad acestea. Notele APRO despre costurile pe lanț spun că fiecare publicare prin modelul Data Pull necesită taxe de gaz și taxe de serviciu, iar aceste costuri pe lanț sunt de obicei transferate utilizatorilor finali atunci când solicita date în cadrul tranzacțiilor. Aceasta poate fi corectă — utilizatorii plătesc atunci când folosesc serviciul — dar poate crea și incentive urâte: robocuții pot provoca daune, utilizatorii cu acces ridicat pot declanșa în mod neintenționat calea costisitoare, iar butoanele de „reîmprospătare” devin mici explozive. Răspunsul practic este de obicei simplu: limitează ce poate cheltui o singură acțiune, debuncează repetările și marchează costurile pe lanț.
Cheltuielile off-chain necesită, de asemenea, limite, pentru că apelurile API sunt o linie de cheltuieli acum, nu zgomot de fundal. Ghidul API al APRO cere anteturi de autentificare și un timestamp în milisecunde care trebuie să fie strâns sincronizat cu timpul serverului, ceea ce îți îndeamnă spre clienți disciplinați, nu scripturi de tip „trage și uită”. În mod mai general, modelele de facturare cloud se traduc clar: setează bugete, setează praguri de alertă și automatizează răspunsurile atunci când pragurile sunt depășite. Chiar dacă nu dezactivezi automat nimic, având alerte legate de modele reale de utilizare forțează conversația potrivită înainte ca factura să apară.
În cele din urmă, nu îndesa responsabilitatea către oracle. Pagina de responsabilități a dezvoltatorilor APRO este clară: dezvoltatorii trebuie să răspundă pentru riscurile integrității pieței și pentru riscurile codului aplicației, menționând tipuri de manipulare precum spoofing-ul și tranzacțiile de tip wash, recomandând măsuri precum dispozitivele de oprire automată. Pare o declarație secă, dar în realitate este un stimulent pentru proiectare: dacă aplicația ta depinde de date de înaltă frecvență, ar trebui să ai și o scepticism de înaltă frecvență. Alegerea feed-urilor, a frecvenței și controlul costurilor nu sunt sarcini separate. Sunt o singură decizie de proiectare despre ce încredere ai, ce poți permite și cum te comporti atunci când datele sunt corecte din punct de vedere tehnic, dar practic periculoase.
