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Quicknode Streams Les filtres peuvent désormais être écrits en Go, et le filtre IA d'Quicknode( Agent ) transforme une instruction en langage naturel en un filtre optimisé. Ces deux fonctionnalités sont disponibles dès aujourd'hui dans l'éditeur de filtres.

Des filtres plus rapides, notamment sur les chaînes rapides

Les filtres Go s'exécutent en cours de traitement et sont 30 % plus rapides, notamment sur les chaînes à haut débit telles que Solana et Robinhood.

Le gain provient du temps d'exécution. L'exécution d'un filtre au sein d'une machine virtuelle isolée entraîne une surcharge liée à l'analyse et à l'exécution à chaque invocation. Les filtres Go contournent la machine virtuelle, ce qui élimine cette surcharge ; or, lorsque les taux de blocs sont élevés, le gain s'amplifie. Plus le filtre est lourd, plus la différence est importante. L'écart est le plus marqué pour les logiques gourmandes en ressources de calcul et les charges utiles de blocs volumineuses.

Filtrez votre flux sans écrire de code

Streams Les filtres sont de plus en plus faciles à configurer et à déployer, grâce aux retours des utilisateurs. Le filtre IA d'Quicknode Agent rédige le filtre à votre place.

Ouvrez l'éditeur de filtres et décrivez ce que vous souhaitez en termes simples :

Le guide « agent » propose un filtre optimisé et annoté, utilisant les champs adaptés au réseau et à l'ensemble de données que vous avez sélectionnés. Il fournit des informations contextuelles sur l'API de filtrage, les schémas de charge utile par chaîne, les fonctionnalités et les bonnes pratiques relatives au stockage clé-valeur, ainsi qu'une bibliothèque de modèles de filtres issus de cas concrets.

Lisez chaque ligne. Modifiez ce que vous voulez.

Migration depuis JavaScript

Si vous effectuez un filtrage avec JavaScript et que vous souhaitez passer à Go pour accélérer le filtrage, utilisez l'option « Migrer vers un filtre Go ». L'IA convertit automatiquement votre logique actuelle en Go.

Vérifiez le code généré, assurez-vous que la logique et les valeurs renvoyées correspondent à votre filtre JavaScript, puis publiez-le.

Pour commencer

1. Ouvrez l'éditeur de filtres « Streams » et sélectionnez « Go » comme langage de filtrage.

2. Décrivez le filtre souhaité ou migrez-en un existant.

3. Vérifiez le résultat et publiez-le.

La documentation disponible à l'adresse quicknode.com/docs/streams/filters propose désormais des exemples en Go et en JavaScript sous forme d'onglets.

Streams déjà en service en production

pay3 a remplacé les adresses de portefeuille par un lien unique partageable pour les paiements en stablecoins. Streams surveille plus de 7 000 adresses enregistrées sur Ethereum, BNB Smart Chain, Solana et Tron, et déclenche un webhook environ deux secondes après la confirmation d’un paiement sur la blockchain. Un seul pipeline, quatre chaînes, aucun outil distinct par chaîne.
Lire l’étude de cas pay3

Defimon surveille les chaînes EVM à la recherche d'exploits et alerte les équipes des protocoles dès qu'un exploit est détecté. Le filtrage par adresse, contrat et type d’événement avant que les données n’atteignent leur pipeline, associé à l’utilisation de listes de surveillance stockées dans un magasin clé-valeur plutôt qu’en mémoire, a permis de réduire le temps de latence entre la création du bloc et sa détection de 2 secondes (avec leur ancienne configuration par sondage) à moins de 0,5 seconde. Ils sont passés de 3 chaînes à 8, de 3-4 ingénieurs à 1, et ont réduit leurs coûts d’infrastructure de 48 000 dollars par an.

Lire l'étude de cas Defimon

Il s'agit dans les deux cas de charges de travail de type « adresse » et « liste d'événements », de même structure que l'exemple des « portefeuilles » ci-dessus. Le filtre IA Agent rédige désormais ce premier jet à votre place, et Go l'exécute 30 % plus rapidement.