Rumah  >  Artikel  >  Chainlink Memperkenalkan Aliran Data pada Rangkaian Avalanche untuk Meningkatkan Pengendalian Data untuk Aplikasi Terdesentralisasi

Chainlink Memperkenalkan Aliran Data pada Rangkaian Avalanche untuk Meningkatkan Pengendalian Data untuk Aplikasi Terdesentralisasi

PHPz
PHPzasal
2024-06-28 07:18:391046semak imbas

Chainlink telah memperkenalkan produk inovatif yang dinamakan Aliran Data pada Rangkaian Avalanche dengan kerjasama GMX, platform dagangan niaga hadapan kekal. Produk baharu ini bertujuan untuk merevolusikan pengendalian data untuk aplikasi terdesentralisasi seperti GMX.

Chainlink Unveils Data Streams on Avalanche Network to Enhance Data Handling for Decentralized Applications

Chainlink telah memperkenalkan produk baharu yang dipanggil Data Streams pada Avalanche Network dengan kerjasama GMX, platform dagangan niaga hadapan yang kekal.

Produk ini bertujuan untuk merevolusikan pengendalian data untuk aplikasi terdesentralisasi seperti GMX.

Dengan Strim Data Chainlink, GMX akan dapat menyediakan data pasaran masa nyata, frekuensi tinggi yang penting untuk pertukaran niaga hadapan terdesentralisasinya.

Chainlink Data Streams memperkenalkan model "berasaskan tarik", yang berbeza daripada tradisionalnya sistem oracle "berasaskan push".

Dengan oracle berasaskan tolak, data dikemas kini secara rutin pada selang waktu yang ditetapkan atau apabila parameter tertentu dipenuhi.

Sebaliknya, produk Data Streams menggunakan model "berasaskan tarik" yang mendapatkan semula data pasaran luar rantaian atas permintaan dengan kependaman minimum.

Oracle berasaskan push tradisional sangat sesuai untuk pelbagai aplikasi, tetapi ia boleh kurang cekap dalam senario yang memerlukan kemas kini data pantas.

Sebagai contoh, dalam kes GMX, di mana pedagang memerlukan akses segera kepada data harga mentah dan frekuensi tinggi, model aliran Data berasaskan tarikan memastikan data disahkan pada rantaian hanya apabila perlu, seperti semasa pelaksanaan sesuatu perdagangan.

Pendekatan berasaskan tarikan amat berfaedah untuk platform seperti GMX, di mana pedagang memerlukan akses segera kepada data harga mentah frekuensi tinggi.

Model baharu bukan sahaja meningkatkan kelajuan dan kecekapan pengambilan data tetapi juga mengekalkan piawaian keselamatan tinggi yang penting untuk kewangan onchain.

Menurut Johann Eid, Ketua Pegawai Perniagaan di Chainlink Labs, “Data Streams ialah pengubah permainan untuk protokol DeFi yang memerlukan produk DeFi yang sangat pantas dan berkemampuan tinggi dengan jaminan keselamatan yang kukuh kewangan onchain, menawarkan kelajuan dan daya tahan yang tidak dapat ditandingi.”

Pengedaran Strim Data pada Rangkaian Avalanche adalah sebahagian daripada strategi Chainlink yang lebih luas untuk mengembangkan penawaran produknya merentasi landskap blockchain pada tahun 2024.

Awal tahun ini, Chainlink mengumumkan penyepaduan dengan Celo untuk menyediakan rangkaian lapisan-2 Ethereum dengan Protokol Saling Operasi CCIP.

Selain itu, ciri Automasi Chainlink dan protokol CCIP telah dilancarkan pada rangkaian Gnosis, membolehkan pengguna memunggah tugas pengkomputeran berat ke rangkaian Chainlink, yang berpotensi mengurangkan bayaran gas dengan sehingga 90%.

Chainlink juga membuat kemajuan dalam tokenisasi aset. Perkongsian terkenal dengan Arta TechFin, firma pengurusan aset yang berpangkalan di Hong Kong, diumumkan untuk mengiktiraf hartanah, kelas aset tidak cair secara tradisinya. Perkongsian itu akan menurunkan kos urus niaga dan membuka kunci kecairan, menjadikan pelaburan hartanah komersial boleh diakses oleh pelbagai pelabur yang lebih luas. Tokenisasi T-Bond Syscoin

Tag

Atas ialah kandungan terperinci Chainlink Memperkenalkan Aliran Data pada Rangkaian Avalanche untuk Meningkatkan Pengendalian Data untuk Aplikasi Terdesentralisasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn