ERPC ajoute Jet Analytics au RPC Solana

ELSOUL LABO B.V. (Siège: Amsterdam, Pays-Bas; PDG: Fumitake Kawasaki) et Validators DAO, les opérateurs de ERPC, sont heureux d'annoncer le lancement de Jet Analytics & Indexé RPC Solana RPC. Cette mise à jour introduit de nouvelles méthodes prises en charge qui facilitent la récupération des données historiques, le remblayage, la récupération après les incidents et la construction d'une infrastructure analytique ERPC Jetstreamer mise en œuvre.

Avec cette mise à jour, les développeurs utilisent ERPC Solana RPC peuvent fonctionner non seulement avec les données collectées à partir du présent, mais aussi avec les données historiques conservées dans ERPC des indices. Il est ainsi plus facile de développer des applications, de remblayer les données manquantes, de récupérer après les incidents, d'analyser les activités passées, de surveiller les systèmes et de valider le comportement historique.

Les méthodes supportées sont: getTransactionsForAddress, getTransfersByAddress, jetTopPrograms, jetSlotStats, jetTpsTimeseries, jetEpochSummaryet jetProgramStats. Ce sont Jet Analytics & Indexé RPC méthodes fournies par ERPC Jetstreamer-des index auto-organisés et passerelle.

Cette mise à jour est disponible sur l'ensemble ERPC Solana RPC des plans. Les utilisateurs existants peuvent essayer Jet Analytics & Indexé RPC de leur niveau actuel ERPC API clé et endpoint Solana RPC sans souscrire à un plan spécifique distinct.

ERPC Tableau de bord: https://dashboard.erpc.global/ Site officiel d'ERPC: https://erpc.global/

Jet Analytics Peut être essayé directement de Docs à l'intérieur ERPC Tableau de bord

Dans ERPC Tableau de bord, les développeurs peuvent gérer Solana RPC utilisation et plans tout en ouvrant Solana RPC La documentation par l'intermédiaire du flux Docs pour examiner chaque Jet Analytics & Indexé RPC méthode. Demander les formats, les paramètres, les structures de réponse et les notes d'utilisation peuvent être vérifiés à partir de la documentation, ce qui permet aux développeurs de commencer à tester immédiatement.

Jet Analytics ajoute l'accès aux données historiques et l'analyse indexée aux données existantes Solana RPC les flux de travail. Les développeurs peuvent vérifier leur ERPC Solana RPC et utiliser le même API clé, tableau de bord et flux de documentation pour récupérer les transactions historiques, les transferts de jetons, les statistiques de programme, les statistiques de créneaux horaires, TPS les tendances et les résumés d'époque.

Il est donc plus facile d'utiliser les données historiques ERPC Solana RPC plate-forme pour le développement d'applications en début de phase, infrastructure analytique, supplémentation d'indexeur existante, récupération après incidents, vérification des périodes passées, vues d'historique orientées vers l'utilisateur et resynchronisation du système de surveillance.

Renforcement de l'accès aux données historiques Par l'intermédiaire Jetstreamer Mise en œuvre

Solana RPC est largement utilisé comme infrastructure pour récupérer l'état actuel et les informations récentes. Cependant, dans les opérations de développement et d'analyse d'applications dans le monde réel, l'état actuel seul n'est souvent pas suffisant. Les développeurs ont souvent besoin de récupérer les transactions passées, l'historique de niveau d'adresse, les transferts de jeton, l'activité d'exécution pour des programmes spécifiques, le nombre de transactions par emplacement et l'activité de niveau époque après coup.

Lors du démarrage d'une nouvelle application, les développeurs ont besoin non seulement de données collectées à partir de maintenant, mais aussi de données qui se sont déjà produites avant le début du développement. Les portefeuilles, les explorateurs, les applications de trading, les plateformes d'analyse, les systèmes de surveillance, les robots et les agents IA ne peuvent pas comprendre pleinement l'activité antérieure de l'utilisateur, l'historique des transactions, le mouvement de jeton, l'utilisation du programme ou les données de comparaison pour la détection d'anomalies si elles commencent seulement à recueillir des données à partir du moment présent.

Traditionnellement, ce genre de remblayage a porté un lourd fardeau opérationnel. Généralités RPC L'utilisation est centrée sur l'état actuel et la récupération récente des données, de sorte que la récupération des données d'archives plus anciennes rapidement et la façon de les transformer en un format facile à appliquer nécessite souvent un indexeur dédié, nœud d'archive, base de données personnalisée, et processus de re-fetch à long terme. En conséquence, de nombreuses équipes pourraient commencer à recueillir des données à partir du présent, mais elles avaient du mal à commencer à élaborer des applications avec des données antérieures déjà disponibles.

ERPC a désormais intégré Jetstreamer- basé sur l'indice auto-organisé dans son Solana RPC l'infrastructure pour améliorer le caractère pratique de la récupération des données historiques. Cela permet aux développeurs d'utiliser des données historiques conservées dans ERPC les indices de remblayage, de re-fetching, de récupération et d'analyse, plutôt que de ne compter que sur des données nouvellement recueillies à partir du moment actuel.

L'accès aux données historiques change le point de départ du développement de l'application

Un accès plus rapide aux données historiques ne signifie pas simplement que l'information plus ancienne peut être vue. La capacité de commencer le développement avec les données antérieures déjà disponibles affecte la conception de l'application, la qualité analytique, l'expérience utilisateur et la récupération opérationnelle.

Par exemple, les portefeuilles et les explorateurs doivent récupérer les transactions passées et les transferts de jeton pour une adresse et afficher une activité antérieure aux utilisateurs. Les plateformes analytiques doivent comprendre quels programmes ont été fortement invoqués au cours d'une période donnée, combien de transactions ont été traitées dans chaque créneau et comment TPS Les changements survenus au fil du temps, non seulement pour le présent, mais aussi pour les périodes passées.

L'accès historique aux données est également important lorsqu'un indexeur ou une base de données interne subit un incident inattendu. Si les données sont perdues en raison de la corruption de la base de données, de l'ingestion des temps d'arrêt, des bogues de déploiement, de la défaillance du stockage ou d'une migration incorrecte, la possibilité de récupérer les données passées facilite le remplissage de la période manquante et la restauration du service dans son état précédent.

Pour les applications Solana, l'arrivée de données en temps réel n'est qu'une partie du pipeline de données. Les étapes subséquentes de la confirmation, de l'entreposage, de la supplémentation, de la réobtention, de l'analyse et de la surveillance sont également essentielles. ERPC Jet Analytics & Indexé RPC est une extension conçue pour prendre en charge ces flux de données historiques en aval et la récupération opérationnelle.

Accès aux transactions historiques au niveau de l'adresse Avec getTransactionsForAddress

getTransactionsForAddress est un indice RPC méthode de récupération des transactions liées à une adresse spécifique. En spécifiant l'adresse cible et en combinant des conditions telles que slot, blockTime, signature et statut, les développeurs peuvent récupérer des données historiques de niveau adresse.

Cette méthode prend en charge deux modes de récupération: transactionDetails: "signatures" et transactionDetails: "full". En mode signatures, il retourne les lignes index telles que signature, slot, transaction Index, erreur, mémo, blockTime et confirmationStatus. En mode complet, il effectue la même recherche d'index et le combine avec la recherche de détails de transaction pour également retourner transaction, méta et version.

Pour les portefeuilles, les explorateurs, les systèmes de surveillance, le soutien aux utilisateurs, les vérifications de l'historique des transactions et le rapprochement interne, l'accès rapide aux transactions passées liées à une adresse précise est important. Cette méthode est également utile lorsqu'un nouveau produit doit afficher l'historique passé, lorsqu'un indexeur existant a besoin d'une supplémentation, ou lorsqu'un historique d'adresse doit être reconstruit après un incident.

La réponse comprend paginationToken, qui peut être utilisé pour récupérer la page suivante. Il comprend également: windowStart, permettant aux clients de vérifier la plus ancienne slot actuellement conservée dans l'index. Cela aide les applications client à concevoir la récupération des données historiques tout en comprenant quelle plage est disponible à partir de l'endpoint.

Données historiques de transfert de jetons avec getTransfersByAddress

getTransfersByAddress est un indice RPC méthode pour récupérer les données de transfert SPL Token v1 liées à une adresse de propriétaire spécifique. En combinant les conditions d'entrée, d'entrée ou de sortie, l'adresse de la contrepartie, la menthe, le montant, le blockTime et les créneaux horaires, les développeurs peuvent récupérer les données historiques de transfert de jeton requises par les portefeuilles et les systèmes d'analyse.

Chaque ligne comprend des champs tels que signature, slot, blockTime, type, deUserComptabilité, àUserComptabilité, deTokenComptabilité, àTokenComptabilité, menthe, montant, décimales, uiMontant, fraisMontant, fraisUiMontant, transaction Idx, instructionIdx et instructionIdx. Si une seule transaction comprend plusieurs appels de programme Token, chaque appel est traité comme une ligne séparée.

Les solMode option permet aux développeurs de choisir entre le mode fusionné, où wSOL est traité de la même façon que natif SOL, et le mode séparé, où le wSOL menthe reste distinguable. Le mode fusionné peut être plus facile pour l'affichage portefeuille et portefeuille, tandis que le mode séparé est utile pour les cas d'utilisation analytique qui doivent distinguer SOL et wSOL les flux.

Les données de transfert de jetons sont importantes pour les portefeuilles, les portefeuilles, l'historique des transactions, la comptabilité, la surveillance, les alertes, l'analyse des flux de fonds, la vérification bot et le soutien aux utilisateurs. Cette méthode est également utile pour reconstruire les mouvements d'actifs pour une période donnée ou combler les lacunes dans un indexeur.

Comprendre l'utilisation du programme avec jetTopProgrammes

jetTopPrograms récupère un classement des programmes par invocation dans une fenêtre de temps spécifiée. En spécifiant depuis, jusqu'à, includeVotes, et limite, les développeurs peuvent récupérer invocations, erreurs, et total cus pour chaque programme.

Dans le cas de Solana, il est utile de comprendre quels programmes ont été largement utilisés au cours d'une période donnée pour l'analyse du réseau, l'analyse des applications, l'étude des tendances de charge, la sélection des applications de bot et de trading et la surveillance de la découverte des cibles. Les comptes de transactions ne montrent pas à eux seuls quels programmes ont été réellement invoqués, combien d'unités de calcul ont été consommées ou combien d'erreurs se sont produites.

Avec jetTopPrograms, les développeurs peuvent inspecter l'activité de programme Solana pour une période spécifique à un niveau de détail plus élevé. Il peut servir à la recherche de nouveaux domaines d'application, à la découverte de programmes notables, à l'identification de programmes à forte charge, à la comparaison des périodes passées et à la compréhension des tendances globales des activités du réseau.

Analyse de programme de série chronologique avec jetProgrammeStats

jetProgramStats récupère les invocations, les erreurs et le total cus pour un ID de programme spécifique. En spécifiant programmeIdBase58, puisque, jusqu'à, et seauSec, les développeurs peuvent examiner les tendances d'utilisation pour un programme cible au fil du temps.

Cette méthode est utile pour vérifier la croissance de l'utilisation du programme, l'augmentation des erreurs, les changements de consommation des unités de calcul, l'activité avant et après un événement, l'utilisation après le lancement et les pics d'invocation anormales. La vision de l'activité au niveau du programme comme une série chronologique permet de comprendre les changements qui ne sont pas visibles à partir d'un seul nombre agrégé.

Pour les applications commerciales, DeFi, NFT, jeux, DePIN, IA x Crypto, systèmes de surveillance et tableaux de bord analytiques, il est important de savoir quand l'activité autour d'un programme spécifique a augmenté, pendant quelle période les erreurs ont augmenté, et comment la consommation d'unité de calcul a changé. jetProgramStats facilite l'accès à ce type d'analyse au niveau du programme par l'intermédiaire de ERPC Solana RPC les flux de travail.

Visibilité de traitement par lot avec jetSlotStats

jetSlotStats récupère transaction count, vote transaction count, non vote transaction count et block time pour une seule slot ou plage de slots. Il prend en charge à la fois la recherche mono-lot par slot et la recherche de gamme en utilisant de Slot et à Slot.

Dans l'analyse de Solana, il est important de comprendre combien de transactions ont été traitées par créneau et combien étaient des transactions de vote par rapport aux transactions non-votes. L'examen du nombre total de transactions ne fait pas de distinction entre l'activité axée sur l'application et l'activité de vote liée au consensus.

Avec jetSlotStats, les développeurs peuvent inspecter les conditions de traitement pour une slot ou une période spécifique à la granularité de niveau de slot. Il peut être utilisé pour les enquêtes sur les incidents, les analyses de rendement, les analyses d'activités par emplacement, les vérifications de la plage de remplissage, la vérification des données manquantes et la collecte de données de base du système de surveillance.

TPS Trend Retrieval avec jetTpsTimeseries

jetTpsTimeseries récupère total tps et non vote tps par seau pour une fenêtre de temps spécifiée. En spécifiant depuis, vers et seauSec, les développeurs peuvent examiner le débit de transaction Solana comme une série chronologique.

TPS peut être trompeur lorsqu'on considère qu'il s'agit d'un numéro unique. Il fluctue en fonction de l'heure de la journée, de la charge de réseau, de l'activité d'application, du ratio de transaction des votes et des conditions de congestion. jetTpsTimeseries sépare le total TPS et non-vote TPS, ce qui facilite la compréhension plus réaliste des activités axées sur l'application.

Pour les tableaux de bord analytiques, la surveillance du réseau, la recherche, l'analyse des charges d'infrastructure, la comparaison des activités d'application et la vérification du trafic pour des périodes spécifiques, la manutention TPS comme une série chronologique est importante. jetTpsTimeseries permet aux développeurs de récupérer les tendances historiques de débit à travers le ERPC RPC les flux de travail.

Agrégation de niveau Époque Avec jetEpochRésumé

jetEpochSummary récupère les informations agrégées pour une époque spécifiée, y compris les slots, non vote txs, vote txs, total txs, first block time, last block time, distinct programs et program invocations.

L'agrégation au niveau de l'époch est utile pour comprendre l'activité du réseau Solana sur une plus grande unité de temps que les créneaux ou transactions individuels. Les développeurs peuvent vérifier combien de créneaux sont présents dans l'index pour une époque, combien de votes et de transactions non-votes ont été traités, et combien de programmes distincts ont été invoqués.

Ceci est utile pour la recherche, les rapports, l'analyse de réseau, l'examen des tendances à long terme de l'utilisation, la comparaison des activités d'application au fil du temps et la prévision de la charge d'infrastructure. jetEpochSummary rend ce genre d'analyse à grande échelle plus facile à commencer sans récupérer un grand nombre de transactions individuelles.

Des améliorations de vitesse de getTransaction à l'accès élargi aux données historiques

ERPC récemment amélioré la performance de récupération des transactions historiques autour Solana RPCAutres getTransaction. getTransaction est une méthode fondamentale pour récupérer des détails pour une seule signature de transaction et est fréquemment utilisé par les explorateurs, portefeuilles, systèmes d'indexation, plateformes d'analyse, systèmes de surveillance, backend API, et les flux de travail de l'historique des transactions.

Jet Analytics & Indexé RPC élargit encore cette direction. Les getTransaction l'amélioration de la vitesse permet une récupération détaillée pour une transaction spécifique. En revanche, RPC permet aux développeurs de rechercher, d'agréger et de paginer plusieurs types de données historiques, y compris les données de niveau d'adresse, les transferts de jetons, l'activité de programme, les statistiques de créneaux, TPS les séries chronologiques et les résumés d'époque.

Les applications Solana doivent non seulement inspecter une seule transaction en détail, mais aussi récupérer l'activité au cours des périodes passées et alimenter ces données dans des bases de données d'application, des tableaux de bord, des systèmes de surveillance, des plateformes d'analyse et des agents IA. ERPC combine des améliorations à des méthodes fondamentales telles que getTransaction avec des méthodes indexées telles que Jet Analytics & Indexé RPC améliorer le caractère pratique de l'accès aux données historiques.

Utiliser la gamme d'indices actuellement conservée lors de la vérification de la disponibilité

Jet Analytics & Indexé RPC est fourni par ERPC- les index auto-organisés. Par conséquent, la plage des données historiques disponibles pour chaque paramètre dépend de la plage actuellement conservée dans l'indice. getTransactionsForAddress et getTransfersByAddress retour windowStart, qui indique la plus ancienne slot actuellement conservée dans l'index.

Les développeurs peuvent utiliser windowStart déterminer la plage disponible à partir de l'endpoint. Lors de la conception du remblayage historique des données, du re-fetching et des flux de récupération, il est important de combiner la période cible, paginationToken, triCommander, limite, filtres et windowCommencer pour récupérer la plage nécessaire en étapes.

Jet Analytics est une extension pour faire des transactions historiques, des transferts symboliques, des statistiques d'exécution de programmes, des statistiques de créneaux horaires, TPS les tendances et les regroupements d'époque plus faciles à gérer. Les demandes doivent combiner la norme RPC, getTransaction, indexé RPC, WebSocket, Geyser gRPC et ShredStream selon leur cas d'utilisation.

Cas d'utilisation pour les explorateurs, les portefeuilles, les indexeurs, les plateformes d'analyse, la surveillance et les agents IA

Jet Analytics & Indexé RPC peut être utilisé dans de nombreux scénarios d'application Solana.

Les explorateurs et les portefeuilles peuvent l'utiliser pour les transactions historiques au niveau de l'adresse, les transferts de jeton, les vérifications des transactions passées et les vues d'historique orientées vers l'utilisateur. Demandes de négociation et DeFi les systèmes peuvent l'utiliser pour inspecter les flux de fonds historiques pour des adresses ou des menthes précises, l'activité de programme, les tendances de réussite et d'échec des transactions et la vérification opérationnelle.

Les indexeurs et les plateformes d'analyse peuvent l'utiliser pour le remblayage initial, le remplissage des périodes manquantes, la réagrégation des périodes passées, le rapprochement avec les bases de données existantes et la récupération après les incidents. Les systèmes de surveillance peuvent utiliser des statistiques de créneaux horaires, TPS les séries chronologiques, les statistiques des programmes et les résumés d'époque pour établir les niveaux de référence, détecter les anomalies, analyser les tendances de charge et surveiller les changements d'activité pour des programmes spécifiques.

Les données historiques sont également importantes pour les agents IA et les systèmes d'exploitation automatisés. Quand un agent IA récupère l'état actuel Solana RPC et le combine avec les activités passées, l'historique des transactions, les transferts de jetons, les statistiques du programme, et TPS tendances Jet Analytics & Indexé RPC, il peut fournir des rapports, un suivi, des notifications, des enquêtes et un soutien au développement dans un meilleur contexte.

Solana RPC, WebSocket, Geyser gRPC, ShredStream et indexé RPC dans le même flux de travail

ERPC fournit Solana RPC, WebSocket, Geyser gRPC, ShredStream, VPS et serveurs bare metal comme l'infrastructure opérationnelle spécialisée Solana. Avec l'ajout de Jet Analytics & Indexé RPC, non seulement la livraison des données en temps réel, mais aussi les données historiques, les données agrégées et les données analytiques peuvent être traitées plus facilement au moyen des mêmes Solana RPC les flux de travail.

Les applications Solana ne peuvent pas compter uniquement sur des abonnements en temps réel. Ils ont également besoin getTransaction pour confirmer les événements détectés en temps réel, indexés RPC pour remblayer les périodes passées, les données historiques pour les écrans orientés vers l'utilisateur, les statistiques de slot et TPS les calendriers pour la surveillance des données de référence et l'analyse des activités de programme.

ERPC traite ces fonctions non pas comme des fonctionnalités autonomes fragmentées, mais comme des chemins de données réellement requis par les applications Solana. Les développeurs peuvent vérifier leur Solana RPC à partir du ERPC Tableau de bord et utiliser Docs pour tester chaque méthode tout en validant le chemin de récupération des données requis par leur charge de travail.

Tous disponibles ERPC Solana RPC Plans

Jet Analytics & Indexé RPC est disponible sur tous ERPC Solana RPC des plans. Les utilisateurs existants peuvent essayer les nouvelles méthodes à partir de leur endpoint Solana RPC sans souscrire à un plan spécifique distinct.

Les ERPC Tableau de bord permet aux utilisateurs de vérifier Solana RPC utilisation, gestion du plan, API clés et flux de documentation. Les Jet Analytics & Indexé RPC les méthodes ont été ajoutées à Jet Analytics & Indexé RPC section des Solana RPC Documentation, où les développeurs peuvent examiner les formats de demandes, les paramètres et les structures de réponse tout en testant les méthodes.

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Élargir l'accès aux données historiques et l'analyse comme l'infrastructure spécialisée Solana

ERPC améliore Solana RPC pas comme un simple API en tant qu'infrastructure soutenant la qualité d'exécution des applications Solana. Dans Solana, HTTP RPC, WebSocket, Geyser gRPC, ShredStream, SWQoS, le placement du serveur, la qualité de validateur, les itinéraires réseau, les performances de traitement des nœuds, l'indexation et l'accès historique aux données affectent directement la vitesse d'application, la stabilité, la récupération et la capacité d'analyse.

L'ajout de Jet Analytics & Indexé RPC élargit la gamme de données disponibles pour les applications Solana. En faisant l'état actuel, événements en temps réel, transactions historiques, transferts de jetons, activité de programme, statistiques de créneaux horaires, TPS les séries chronologiques et les résumés d'époque disponibles dans le même flux de développement, ERPC aide les développeurs à réduire le fardeau initial de combiner plusieurs services d'infrastructure et à se concentrer plus directement sur la conception des applications, la validation et la récupération opérationnelle.

ELSOUL LABO a été approuvé pour cinq années consécutives depuis 2022 sous le gouvernement néerlandais. WBSO Programme de soutien à la recherche et au développement. La société poursuit la recherche et le développement Solana RPC l'infrastructure, les opérations de validation, la fourniture de données en temps réel, l'accès aux données historiques et les opérations et le soutien au développement des agents IA. Ces résultats se reflètent dans ERPC, SLV, SLV AI, et le centre de données spécialisé en Solana AS200261.

Avec ERPC Jet Analytics & Indexé RPC, développeurs utilisant Solana RPC peut gérer non seulement les données courantes, mais aussi les données historiques, les données agrégées, les données analytiques et les données de récupération dans le même flux de travail. En combinant l'accès en temps réel aux données, la récupération historique, le remblayage, la récupération et l'analyse sur la même plateforme, les développeurs peuvent plus facilement construire et exploiter des portefeuilles, des explorateurs, des applications de trading, DeFi produits, indexeurs, plateformes d'analyse, systèmes de surveillance et agents IA.

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