在2024年，获取加密数据似乎比以往任何时候都更加便捷，工具如 Etherscan、Dune 和 Nansen 使得数据查询变得轻而易举。然而，表面上的便利掩盖了数据规模带来的复杂挑战。

数据规模的根本性变化

在传统的 Web2 环境中，当你的公司拥有 10 名员工和 100,000 名客户时，产生的数据量可能不超过 100 GB。这样的数据量对于现代智能手机而言微不足道。然而，随着员工人数增至 1,000 人，客户量跃升至 1 亿，数据量也可能达到数百 TB 甚至 PB。这种规模的增长带来了全新的挑战，需要更复杂的计算和存储基础设施。

处理数百 TB 的数据需要分布式计算集群来执行任务。在这个过程中，必须考虑以下问题：

• 任务失败的处理：如果某个计算节点未能完成任务会发生什么？
• 任务分配的平衡：如何确保任务在各个节点之间公平分配？
• 结果整合：如何将多个节点的计算结果整合并确保数据的准确性？

这些问题在大数据计算中尤为重要，而它们的复杂性随着数据规模的增大而加剧。处理这种规模的数据还面临其他挑战：

• 专业人才的短缺：需要具备专业知识的人才来操作大规模计算集群。
• 高昂的成本：存储和处理海量数据的成本非常高。
• 前瞻性的规划：需要准确预测未来的数据需求并进行合理的基础设施规划。

数据碎片化的挑战

在 Web3 时代，数据碎片化成为了一个新的挑战。加密市场的经济激励导致数据源的分裂。例如：

• 区块链的多样化：目前有近 50 个 L2 解决方案上线，还有数百个在筹备中。每个 L2 都需要单独的索引和配置，标准化程度无法保证。
• 虚拟机的多样性：除了 EVM，还出现了 SVM、Move VM 等其他虚拟机。每种虚拟机都带来了全新的数据模型，需要深入理解。
• 账户原语的复杂化：智能合约钱包、托管钱包等新型账户原语带来了新的数据解释难题，真实用户可能被隐藏在中继提交的地址后面。

碎片化使得数据的全面量化变得更加困难。我们永远无法完全掌握所有 L2 和虚拟机的情况，这使得数据管理变得更加复杂。

开放性与互操作性的困境

最后，尽管数据是开放的，但实现互操作性仍然困难重重。智能合约像是一个大型数据库中的小型数据库，各个数据模式之间的连接复杂且不易理解。如果你想理解这些模式，你需要投入大量的时间和资源。以桥梁的使用频率为例，你需要解决以下问题：

• 识别所有存在的桥梁：以及相关链的信息。
• 理解每个桥梁的智能合约：了解其操作机制。
• 建立统一的模型：将所有单独的模式整合在一起。

这些挑战需要大量的资源和精力来解决。

结果与展望

这些挑战导致了当前生态系统中的几个问题：

• 活动量的虚高：实际用户数量可能被虚假指标掩盖，市场参与者难以准确判断真实情况。
• 链上身份的真实性问题：准确的数据对维护真实的链上身份至关重要，否则身份可能会被歪曲。

希望这篇文章能够帮助你理解加密数据领域的现实挑战。如果你对数据管理有更多的疑问或想要深入了解，请继续关注我们的更新。