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Casos de uso habituales del streaming en blockchain
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Casos de uso del streaming con tecnología blockchain
En resumen: La transmisión de datos mediante blockchain impulsa una amplia gama de aplicaciones de producción, desde la supervisión en tiempo real de carteras y paneles de control de DeFi hasta sistemas de cumplimiento normativo, indexadores personalizados y plataformas de análisis. Cualquier aplicación que necesite reaccionar ante eventos en la cadena de bloques a medida que se producen, mantener una base de datos sincronizada de datos de la cadena de bloques o procesar grandes volúmenes de registros históricos se beneficia de una arquitectura de transmisión basada en notificaciones push. Los casos de uso más comunes se clasifican en cinco categorías: supervisión en tiempo real, indexación de datos, análisis e inteligencia empresarial, cumplimiento normativo y seguridad, y backends de aplicaciones.
La explicación sencilla
El streaming no es una categoría de producto. Es un modelo de infraestructura. Un canal de datos en streaming envía datos de la cadena de bloques a tus sistemas de forma automática a medida que se generan, sustituyendo el trabajo manual y repetitivo de consultar puntos finales RPC y combinar datos de múltiples fuentes. El valor del streaming queda patente cuando se analizan las aplicaciones que permite y los problemas que resuelve en cada una de ellas.
Todos los casos de uso que se describen a continuación comparten un requisito común: la aplicación necesita que los datos de la cadena de bloques se le entreguen de forma fiable, en orden, sin lagunas y con una latencia mínima. Los detalles sobre qué datos se necesitan, cómo se filtran y adónde se envían varían según el caso de uso, pero el patrón de infraestructura subyacente es el mismo.
¿Qué es la transmisión de datos en blockchain?
La transmisión de datos de blockchain es un patrón de infraestructura que envía los datos de la cadena de bloques a tus sistemas a medida que se generan, en lugar de que tengas que recuperarlos repetidamente. Un canal de transmisión envía bloques, transacciones, registros y rastros en orden y sin interrupciones, de modo que tu aplicación pueda reaccionar ante los eventos en cuestión de segundos. Para obtener una definición más detallada, consulta ¿Qué es la transmisión de datos en blockchain? y cómo se compara con
¿Es mejor el streaming que las consultas para obtener datos de blockchain?
Las consultas preguntan repetidamente a un RPC endpoint si ha habido algún cambio, mientras que la transmisión en tiempo real te envía los cambios en el momento en que se producen. Para la mayoría de los casos de uso en producción que requieren fiabilidad y baja latencia, la transmisión en tiempo real es la mejor opción. La tabla compara ambos enfoques.
Factor
Encuestas
Streaming
Datos flow
Te ajustas a un horario
El proveedor interviene en cada evento
Latencia
Limitado por el intervalo de sondeo
Near en tiempo real
Eventos a los que no he podido asistir
Puede ocurrir en caso de fallos o límites de velocidad
Entrega garantizada, sin interrupciones
Carga de RPC
Intenso y repetitivo
Reducido y filtrado
Ideal para
Controles sencillos y poco frecuentes
Supervisión, indexación y análisis a gran escala
Supervisión y alertas en tiempo real
El caso de uso más inmediato del streaming consiste en monitorizar la cadena de bloques en busca de eventos específicos y reaccionar ante ellos en tiempo real. Un proveedor de monederos streams filtra los datos de las transacciones según las direcciones de sus usuarios, lo que permite enviar notificaciones push instantáneas cuando un usuario recibe un ingreso o cuando se confirma una transacción pendiente. Un protocolo DeFi streams sus propios eventos de contrato para detectar cuándo las posiciones se acercan a los umbrales de liquidación, lo que activa bots de mantenimiento automatizados o alertas a los usuarios en cuestión de segundos. Un operador de puente streams los eventos de depósito en la cadena de origen para iniciar las acuñaciones correspondientes en la cadena de destino con un retraso mínimo.
Estos casos de uso de monitorización comparten un requisito fundamental: cero eventos perdidos. Si el sistema no detecta ni un solo evento de depósito, el usuario no recibe la notificación correspondiente. Si no detecta un evento de umbral de liquidación, la posición no se liquida y el protocolo asume una deuda incobrable. Las arquitecturas basadas en sondeos corren el riesgo de perder eventos durante fallos de conexión, superación de los límites de frecuencia o retrasos en el procesamiento. La transmisión en tiempo real con entrega garantizada asegura que cada evento relevante llegue a su destino exactamente una vez.
El seguimiento de tokens es otra aplicación habitual de monitorización. Las plataformas de intercambio y los creadores de mercado transmiten eventos de transferencia desde contratos ERC-20 para realizar un seguimiento de los movimientos de tokens entre carteras, detectar transferencias de gran volumen (alertas de «ballenas») y actualizar los sistemas de contabilidad internos. Las plataformas de NFT transmiten eventos de transferencia desde contratos ERC-721 y ERC-1155 para actualizar los registros de propiedad, activar listados en el mercado y mantener los historiales de procedencia. En ambos casos, el filtro de transmisión reduce el volumen de datos de «todas las transacciones de la cadena» a «solo los eventos relacionados con los contratos y las direcciones que me interesan», lo que hace que el procesamiento posterior sea más manejable.
Indexación personalizada y sincronización de bases de datos
El streaming es la base de cualquier indexador de blockchain moderno. Un indexador necesita un flujo fiable y ordenado de datos de bloques que pueda procesar para convertirlos en registros estructurados de una base de datos. El canal de streaming se encarga de la extracción y la entrega de datos, mientras que el indexador se ocupa de la transformación y la carga. Esta separación de funciones permite que el desarrollador del indexador se centre exclusivamente en la lógica de negocio (cómo descodificar eventos, en qué tablas escribir, qué métricas derivadas calcular) en lugar de en cuestiones de infraestructura (cómo conectarse a los nodos, gestionar los reintentos, detectar reorganizaciones o gestionar los límites de tasa).
Los servicios de seguimiento de carteras utilizan la transmisión en tiempo real para mantener una base de datos sincronizada con los saldos de tokens, los historiales de transacciones y los valores de las posiciones en múltiples cadenas para cada usuario. En lugar de consultar la cadena de bloques bajo demanda cuando un usuario abre la aplicación (lo cual sería lento y costoso), el servicio preindexa todos los datos relevantes mediante la transmisión en tiempo real, de modo que la aplicación pueda atender las consultas desde su propia base de datos con tiempos de respuesta inferiores a un segundo.
Los exploradores de bloques son quizás el caso de uso más completo en materia de indexación. Servicios como Etherscan procesan cada bloque de todas las cadenas compatibles, descodifican cada transacción, indexan cada registro de eventos y almacenan todo ello en una base de datos consultable. Crear un explorador de bloques desde cero requiere un canal de datos capaz de gestionar todo el volumen de la cadena en tiempo real, al tiempo que se completa el historial completo. El streaming ofrece ambas capacidades a través de una única interfaz.
Análisis e inteligencia empresarial
Las plataformas de análisis utilizan la transmisión de datos para crear conjuntos de datos en tiempo real e históricos destinados a la inteligencia empresarial. El equipe de crecimiento de un protocolo DeFi podría transmitir todos los eventos de intercambio (Swap) de sus contratos DEX a un almacén de datos y, a continuación, crear paneles de control que muestren el volumen de operaciones por par, el número de operadores únicos al día, las tendencias en los ingresos por comisiones y las tasas de utilización de la liquidez. Estos paneles de control combinan datos en tiempo real (el volumen registrado hasta el momento de hoy) con datos históricos (las tendencias de los últimos 90 días) en una vista unificada.
Las empresas de investigación transmiten datos de blockchain en tiempo real para realizar análisis cuantitativos: patrones de extracción de MEV, dinámica de los precios del gas, comportamiento de los validadores, flujos de capital entre cadenas y métricas de adopción de protocolos. El canal de transmisión envía datos sin procesar a la infraestructura de investigación, donde los científicos de datos los transforman, analizan y modelan utilizando herramientas habituales como SQL, Python y plataformas de BI. Al transmitir datos filtrados (solo los eventos y tipos de transacciones relevantes para la cuestión de investigación), el canal minimiza los costes de almacenamiento y procesamiento.
La atribución en cadena es un caso de uso analítico cada vez más extendido. Los equipos de marketing de los proyectos de criptomonedas recopilan datos de transacciones para atribuir la actividad en cadena (intercambios, acuñaciones, depósitos) a canales de captación o campañas específicos. Al relacionar las direcciones de monedero con los puntos de contacto de las campañas, los equipos pueden medir el retorno de la inversión (ROI) de sus iniciativas de crecimiento con precisión en cadena.
Cumplimiento normativo, seguridad y riesgo
Los equipos de cumplimiento normativo de las plataformas de intercambio, los depositarios y las entidades financieras utilizan el análisis en tiempo real para supervisar la actividad de los monederos en busca de patrones sospechosos. Los sistemas de lucha contra el blanqueo de capitales (AML) analizan en tiempo real los datos de las transacciones y aplican modelos de detección basados en reglas o en aprendizaje automático para señalar aquellas transacciones que coincidan con patrones de riesgo conocidos: transferencias de gran cuantía a servicios de mezcla, movimientos rápidos de fondos entre varios monederos, interacciones con direcciones sancionadas o momentos inusuales en los que se realizan las transacciones.
La supervisión de la seguridad está estrechamente relacionada con esto. Los auditores de contratos inteligentes y los equipos de seguridad de los protocolos transmiten en directo los eventos de los contratos y los datos de rastreo para detectar los intentos de explotación en el momento en que se producen. Cuando un atacante comienza a vaciar un fondo común o a aprovechar una vulnerabilidad de reentrada, la transmisión en tiempo real permite al e equipe a de seguridad detectar el ataque en cuestión de bloques e, incluso, intervenir (detener el contrato o adelantarse a las transacciones restantes del atacante) antes de que el daño sea irreparable.
Los protocolos de seguros transmiten datos relevantes para las reclamaciones con el fin de automatizar la evaluación de las pólizas. Un producto de seguros DeFi podría transmitir actualizaciones del oráculo de precios y cambios en el TVL del protocolo para determinar cuándo se ha activado un evento cubierto por la póliza, iniciando así el proceso de reclamación de forma automática sin necesidad de revisión manual.
Backends de aplicaciones y microservicios
Muchas aplicaciones Web3 utilizan el streaming como columna vertebral de su arquitectura de backend. En lugar de que cada microservicio consulte la cadena de bloques de forma independiente (lo que duplica las llamadas RPC y conlleva el riesgo de que los datos sean incoherentes), un canal central de streaming alimenta un bus de eventos o una cola de mensajes compartidos. Los servicios individuales se suscriben a los eventos que les interesan y los procesan de forma independiente. Esta arquitectura basada en eventos se escala de forma ordenada, mantiene la coherencia de los datos y reduce el uso general de RPC.
Las aplicaciones de videojuegos transmiten eventos contractuales relevantes para el juego (creación de objetos, intercambios, resultados de combates) para actualizar el estado del juego en tiempo real near . Los protocolos sociales transmiten eventos de publicación de contenido para alimentar los feeds. La infraestructura de pagos streams transmite transacciones de liquidación para actualizar los saldos del libro mayor. En cada caso, el canal de transmisión sustituye lo que, de otro modo, sería una frágil red de bucles de sondeo y conexiones WebSocket por una única fuente de datos fiable.
¿Cuáles son los casos de uso más habituales del streaming basado en blockchain?
Los casos de uso del streaming se agrupan en cinco categorías. La tabla resume cada una de ellas, los datos que suelen requerir y un ejemplo representativo. La indexación y el análisis, en particular, dependen de ello, tal y como se explica en el apartado «¿Qué es la indexación en blockchain?».
Categoría
Lo que hace falta
Ejemplo
Supervisión en tiempo real
Eventos y registros filtrados
Notificaciones de ingresos en el monedero
Indexación personalizada
Bloques y recibos solicitados
Base de datos de seguimiento de carteras
Análisis y BI
Eventos filtrados en un almacén
Cuadros de mando de volumen de DEX
Cumplimiento normativo y seguridad
Datos de transacciones y de seguimiento
Detección de AML y de vulnerabilidades
Servidores de aplicaciones
Envío de eventos de webhook
Microservicios basados en eventos
¿Puede el streaming proporcionar tanto datos en tiempo real como datos históricos?
Sí. El mismo proceso que permite « streams » (recibir) nuevos bloques en tiempo real también puede completar el historial, de modo que puedes rellenar una base de datos con datos anteriores y mantenerla actualizada sin necesidad de cambiar de herramienta. Por eso, los equipos suelen combinar la transmisión en tiempo real con una actualización única del historial, una distinción que se explica en «Datos de blockchain en tiempo real frente a datos históricos y cómo acceder a los datos históricos de blockchain».
Cómo « Quicknode »Streams da respuesta a estos casos de uso
Quicknode Streams Admite todos los casos de uso descritos anteriormente a través de un canal de datos configurable y basado en el envío activo. Los filtros de JavaScript te permiten realizar búsquedas por direcciones específicas, firmas de eventos, selectores de funciones o cualquier otra propiedad de la transacción, lo que garantiza que tu destino solo reciba los datos relevantes para tu caso de uso. Los múltiples tipos de conjuntos de datos (bloques, transacciones, recibos, registros y trazas) abarcan todo el espectro, desde la supervisión ligera de eventos hasta la indexación completa de toda la cadena. La entrega a webhooks permite el funcionamiento en tiempo real de los backends de las aplicaciones, mientras que la entrega a PostgreSQL, Snowflake, Amazon S3 y Azure Storage da soporte a los flujos de trabajo de análisis, indexación y cumplimiento normativo.
Streams Se integra con las funciones de « Quicknode » para el procesamiento sin servidor sobre datos en streaming, lo que permite el enriquecimiento, la agregación, el envío de notificaciones y otra lógica de negocio sin necesidad de implementar infraestructura adicional. El almacén de clave-valor permite que « streams » consulte y actualice el estado externo (como las listas de direcciones vigiladas) durante el procesamiento, lo que da soporte a casos de uso de monitorización dinámica que evolucionan con el tiempo. Los rellenos históricos y el streaming en tiempo real funcionan a través del mismo canal, por lo que cada caso de uso se beneficia de una arquitectura unificada que gestiona tanto los datos pasados como los actuales.
¿Cuál es la diferencia entre el streaming y un RPC endpoint?
Un servidor RPC ( endpoint ) responde a las solicitudes individuales cuando se le pide. El streaming envía de forma continua un flujo filtrado de datos nuevos a tu destino. Muchas aplicaciones utilizan ambas opciones: RPC para consultas bajo demanda y streaming para datos continuos. Descubre cómo funcionan las solicitudes RPC.
¿Necesito el streaming para crear un indexador?
Necesitas un flujo de datos en bloques fiable y ordenado, que es precisamente lo que ofrece el streaming. Se encarga de la extracción, la ordenación, los reintentos y la gestión de la reorganización, de modo que tu indexador pueda centrarse en decodificar eventos y escribir registros.
¿Qué datos se pueden transmitir desde una cadena de bloques?
Entre los conjuntos de datos más habituales se encuentran los bloques, las transacciones, los recibos, los registros de eventos y los rastros. Los filtros te permiten limitar el flujo de datos a direcciones específicas, firmas de eventos o selectores de funciones, de modo que solo recibas lo que necesitas.
¿Puede el streaming detectar el MEV o los abusos?
Sí. Los equipos de seguridad analizan en tiempo real los eventos de los contratos y los datos de rastreo para detectar intentos de explotación dentro de los bloques, y los investigadores analizan los datos para estudiar patrones como el MEV. Descubre qué es el MEV en la cadena de bloques.
¿A dónde se pueden enviar los datos transmitidos?
Entre los destinos habituales se incluyen webhooks para los backends de las aplicaciones y las bases de datos, o soluciones de almacenamiento como PostgreSQL, Snowflake, Amazon S3 y Azure Storage para el análisis de datos, la indexación y el cumplimiento normativo.
