في مجال الأصول الرقمية ، تعتبر دقة البيانات ووقتها الحقيقي أمرًا بالغ الأهمية. مؤخرًا ، أتيحت لي الفرصة لتجربة مشروع متكامل مع آلة أوراكل Pyth ، مما غير رأيي بشكل كبير حول البيانات داخل السلسلة.

في وقت ما، كنت أشك في البيانات الموجودة داخل السلسلة، معتقدًا أنها تتحديث ببطء، خاصةً عندما تكون السوق متقلبة بشدة، كانت غير موثوقة أكثر. ومع ذلك، فإن أداء Pyth قد غير تمامًا فهمي.

ما يثير الإعجاب حقًا هو أنه خلال فترة انهيار السوق، توقفت تحديثات البيانات في العديد من المنصات، بينما ظلت Pyth مستقرة، واستمرت في تقديم معلومات الأسعار في الوقت الفعلي. وبعد ذلك علمنا أن Pyth تتعاون مباشرة مع صانعي السوق والبورصات للحصول على بيانات من الدرجة الأولى، لذا من غير المستغرب أن تكون موثوقة للغاية.

الآن، عند تقييم مشروع ما، سأركز أولاً على نوع آلة أوراكل المستخدمة. إذا كانت Pyth، فإن مستوى ثقتي سيرتفع بشكل كبير. في بيئة الأصول الرقمية المليئة بعدم اليقين، فإن مصدر البيانات الموثوق هو بلا شك أفضل وسيلة للتحكم في المخاطر.

على الرغم من أن البنية التحتية الأساسية مثل Pyth قد لا تكون بارزة مثل الرموز الشهيرة، إلا أنها المفتاح الحقيقي لدفع تقدم الصناعة. بعد كل شيء، حتى أكثر التطبيقات تقدمًا، إذا لم تكن هناك بيانات دقيقة تدعمها، فإنها لن تتمكن من تحقيق قيمتها الحقيقية.

تطلّعًا إلى المستقبل، أتوقع أن هناك المزيد من المشاريع ستختار استخدام آلة أوراكل Pyth. فبعد كل شيء، من لا يريد أن يعتمد مشروعه على قاعدة بيانات أكثر موثوقية؟ هذا لا يفيد فقط في تطوير المشروع نفسه، ولكنه سيجلب أيضًا المزيد من الاستقرار والمصداقية للنظام البيئي للأصول الرقمية بأسره.