数字资产服务的门户：链上数据基础设施-泰格研究

1. 数字资产面临的壁垒：不友好的链上数据 {#rps-1}

数字资产市场正在快速发展。稳定币已经处理了每年数万亿美元的交易，并在支付和汇款领域得到了应用，股票和债券等传统金融资产的代币化也正在加速。这表明区块链技术的作用正在扩展到资产的发行、流通、支付和结算等金融价值链的各个环节。

如今，区块链已不再是讨论可能性的阶段，而是进入了实际基础设施建设的阶段。因此，讨论的焦点也不再是证明技术引入的必要性，而是如何在制度金融中运营这一技术。特别是，如何将区块链基础设施与现有的会计、税务、审计、合规等工作流程整合起来。即使区块链作为新的基础设施运作，制度金融所要求的程序和标准仍然保持不变。

问题在于将区块链基础设施整合到现有金融工作流程中的过程是复杂的。传统金融系统是基于标准化的结构化数据运行的，而链上数据则更接近于需要单独索引、解码和规范化的原始数据。可以比喻为一堆未分类的庞大收据，而不是整齐的会计账簿。

因此，为了利用链上数据，必须有单独的数据管道。需要收集分散的原账本中的交易记录，并根据目的进行提炼。此外，还必须具备稳定存储数十TB数据的基础设施，并能够在需要时快速查询。最终，链上数据虽然对任何人都是公开的，但并不是可以轻易利用的数据。

2. 链上数据基础设施建设的现实与局限 {#rps-2}

然而，在数字资产市场规模和应用范围有限的初期，这种数据可达性问题并没有显著突出。大多数数字资产服务几乎都是针对有限参与者的小规模实验。例如，全球投资银行JP摩根的存款代币项目是为少数机构客户设计的有限支付手段。在参与者和使用目的明确的环境中，处理的交易种类也相对简单，数据的实时性和精确性也并不是那么重要。

当时，对链上数据的要求标准相对宽松。即使所有状态没有实时严格一致，只要经过一段时间后最终的一致性得到满足，运营上也不会出现大问题。换句话说，基于最终一致性(Eventual Consistency)的处理方式在当时是可以接受的。在这种环境下，有限地运营自己的节点或连接外部RPC端点，或简单地集成链上数据API都可以顺利应对。

然而，随着链上环境的扩展，单靠现有方式已难以应对。由于涉及的资产种类多样，交易规模迅速增加，数据的处理范围急剧扩大。因此，数据基础设施所需的技术要求也在不断提升，超越了简单查询的层面，变得更加精细和实时。随着正式运营阶段的到来，基础设施所需的标准也发生了根本性的变化。

3. 制度金融的链上数据基础设施要求 {#rps-3}

为了满足这种提高的要求，评估基础设施的标准也必须改变。泰格研究提出了制度金融可以信任和利用的链上数据基础设施的核心标准：完整性(Completeness)、一致性(Consistency)、稳定性(Stability)三项。这是链上数据作为实际服务的标准账本功能所必须满足的基本要求。

3.1. 完整性(Completeness)：所有交易记录是否都已包含 {#rps-4}

完整性是链上数据基础设施最基本的要求。这是判断区块链账本中记录的交易记录是否被完整收集，并在后续处理过程中是否没有遗漏的标准。在制度金融中，任何一笔交易的遗漏都可能导致余额计算、会计处理、结算结果的变化。

数据的遗漏可能首先发生在收集阶段。区块链将一定时间内发生的交易按区块进行打包并记录在账本中。数据基础设施按顺序收集和处理这些区块。然而，如果由于节点故障或网络问题导致某个区间的区块收集中断，则该区间内的交易记录也可能会遗漏。不过，收集阶段的遗漏相对容易确认和应对。可以通过对遗漏的区块区间进行回填(Backfill)操作来填补数据。

另一个问题是在收集完所有原始区块数据后的处理过程。索引器(Indexer)从原始数据中提取所需的交易记录并转换为可查询的形式。在此过程中，如果数据解析不当，某些记录可能在处理过程中丢失。例如，假设对Solana的代币转移数据进行索引。Solana除了现有的代币标准外，还有扩展标准。如果索引器被设计为仅解析现有标准，则根据扩展标准发行的代币的转移记录可能会被遗漏。

在高性能链上，保持完整性的负担更大。区块生成周期短、交易处理量大时，数据管道在短时间内需要处理的数据量也会随之增加。即使收集和处理逻辑本身没有缺陷，如果实时处理跟不上链的速度，期间发生的交易记录的反映也可能会延迟。最终，完整性不仅要确保数据的全面获取，还必须能够持续应对链的变化和速度。

3.2. 一致性(Consistency)：收集的数据是否准确 {#rps-5}

如果完整性验证数据是否遗漏，那么一致性则是判断收集的数据是否与区块链账本一致的标准。在制度金融中，一致性与完整性同样重要。任何一条数据的错误都可能导致基于该数据的所有计算和判断的扭曲。

在区块链中，数据在账本确认的过程中可能会暂时发生变化。传统金融系统以中央服务器为基础记录和管理数据，而区块链则由多个参与者各自验证区块并通过共识更新账本。在这个过程中，由于网络延迟或验证时点的差异，可能会出现多个区块同时被视为有效的情况。

在这个过程中，最初被处理为有效的区块可能会在最终账本中被排除，并被其他区块替代，这种现象称为区块重组（Reorg）。在这种情况下，包含在该区块中的交易可能会被排除在最终账本之外，或者在后续的其他区块中重新包含。在这种情况下，特定时点收集的数据可能与后续确认的账本状态不同，从而导致一致性问题。
一致性问题也可能出现在节点客户端中。节点客户端是运行区块链节点的核心软件，简单来说，它接近于区块链的操作系统（OS）。如果该软件出现缺陷，可能会在解释和计算账本数据的过程中发生错误。实际上，在以太坊的主要节点客户端中，也曾出现过在交易处理或手续费计算过程中发生错误的案例。这类似于金融服务中客户资产被错误标记或手续费错误结算的事故。
因此，链上数据的一致性并不仅仅通过收集数据来保证。特定时点收集的数据可能与后续确认的账本不同，节点客户端的缺陷也可能导致账本数据被错误解释。因此，要将链上数据作为制度金融的基准数据使用，必须能够持续对比和验证收集的数据与账本是否一致。

3.3. 稳定性：在大规模运营环境中是否稳定

如果完整性和一致性是验证数据质量的标准，那么稳定性则是判断在大规模运营环境中数据收集、处理和查询是否能够持续进行的标准。由于任何一次故障或延迟都可能导致致命打击，因此这是不可妥协的要求。特别是链上基础设施是基于24小时不间断运行的网络，因此对稳定性的要求自然更高。
在大规模运营环境中，需要同时处理大量请求。在传统服务器基础设施中，可以通过负载均衡（Load Balancing）将请求分散到多个服务器上以提高处理能力。然而，在区块链基础设施中，仅仅通过运行多个节点难以期待同样的效果。由于各个节点的区块同步时点可能不同，即使是相同的查询请求也可能返回不同的结果。
例如，假设用户在发送交易后立即查询处理情况。最初接收请求的节点可能已确认该交易，但接收查询请求的其他节点可能尚未反映这一点。在这种情况下，尽管基础设施正常响应，用户却可能会对同一交易确认不同的状态。
随着数据规模的增大，确保稳定性也变得更加困难。在制度金融中，仅仅确认最新状态是不够的。还需要评估特定时点的资产状态，并确认该状态是通过哪些交易历史形成的。为此，需要保留历史记录的归档节点（Archive Node），但根据链的不同，其规模可能达到数十TB。在这种庞大的数据存储和查询环境中，查询延迟和系统瓶颈的发生可能性也随之增加。
持续的维护也是稳定性的重要要求。区块链在运行过程中会不断变化，包括硬分叉（Hard Fork）、链升级、节点客户端更新等。如果数据收集和处理管道无法应对这些变化，即使是之前正常运行的基础设施也可能瞬间停止。最终，稳定性并不是仅通过初始构建就能确保的，而是必须能够持续应对链环境的变化。
4. Lambda256：为制度金融提供链上数据基础设施

准备开展数字资产业务的企业很少会独立构建所有基础设施。通常，它们会选择经过验证的全球链基础设施，并在其上具体化商业模型。链上数据基础设施也应从这一角度来看。前面提到的具备完整性、一致性和稳定性的链上数据基础设施并不仅仅是构建一个简单的数据库。
在复杂的多链环境中，需要实时索引每条链不同的数据结构，并在大规模流量下保持高稳定性和处理性能。此外，每当出现新标准或链升级时，也必须持续应对。因此，链上数据基础设施并不是一个短期内完成的开发任务，而是一个需要大量资本、时间和实际运营经验的大规模基础设施项目。
因此，从企业的角度来看，选择经过验证的基础设施合作伙伴，而不是直接开发所有基础设施，专注于自身的业务是一种更为现实的方式。Lambda256成为国内主要数字资产企业的技术合作伙伴的背景也在于此。作为Dunamu的区块链技术子公司，Lambda256为交易所、金融机构和Web3企业提供区块链基础设施，并在国内市场积累了运营经验。

基于这些经验，Lambda256于2024年推出了Web3开发平台“诺丁（Nodit）”。最近发布的“数据共享（DataShare）”是诺丁的链上数据基础设施产品，考虑到制度金融对数据质量和运营环境的要求而设计。在正式发布之前，已为部分合作伙伴提供了超过两年的数据仓库形式的服务，因此可以视为经过实际环境验证的基础设施。

4.1. 技术差异性：自有索引引擎和高性能数据管道

数据共享的技术差异性在于能够将多链环境中碎片化的数据提供为符合现有工作流程的数据集。在多链环境中，由于每条链的数据结构和记录方式不同，因此收集和处理的标准也必须根据链的特性进行设计。此外，随着新标准的引入或网络升级等各条链的运营环境不断变化，数据基础设施的管理难度也随之增加。数据共享基于具备领域知识的专业人员、自有索引引擎和高性能数据管道，具备持续应对这些链间差异和运营变化的结构。有关数据共享的技术差异性的更多详细信息，可以在Lambda256与首尔大学区块链技术学会共同撰写的文章中找到。

为了确保这一结构的稳定运行，获取源数据的节点基础设施环境也必须得到支持。数据分享在诺迪特的超节点（Hyper Node）架构上提供服务，因此能够灵活应对大规模请求或节点故障的情况。我们管理最低可用节点标准，并控制延迟和恢复阈值，以确保特定节点的问题不会扩散到整个收集过程中。此外，我们的基础设施还具备在主网升级或节点软件更换等环境变化时，能够无缝应对的结构。

收集的数据经过单独的验证过程，这也是数据分享的重要差异点。数据分享（DataShare）通过自身的验证流程持续确认收集的数据是否与实际链状态一致。在此过程中，我们检查区块重组、节点客户端错误以及链升级后可能出现的数据差异，并确保每个交易的处理结果在事件记录和余额变化中一致反映。也就是说，通过交叉验证链上记录的内容与数据分享加工的结果，减少数据遗漏或处理错误，从而确保在现有工作流程中使用的基准数据的可信度。

然而，要在实际业务中利用链上数据，不仅需要数据的准确性，还必须能够广泛提供所需的链和数据类型。数据分享目前基本支持市场需求较高的13个核心链，并基于诺迪特运营的50多个多链，支持定制数据集的扩展。未来，我们计划提供结合交易所钱包地址、去中心化金融（DeFi）智能合约、价格数据等的标记数据。通过这些，我们可以扩大在会计、税务以及风险管理和异常交易监控等方面的应用范围。

4.2. 运营差异性：合规应对与现有工作流程整合

为了在制度金融中利用链上数据，不仅要满足数据质量，还必须满足合规要求。尤其是在国内金融领域，网络隔离、访问控制、内部网络运营标准等在引入外部数据基础设施时的标准非常严格。数据分享考虑到这些环境，支持在国内IDC内进行本地部署，并通过SOC2认证确保安全管理体系的可靠性。通过这些，金融机构可以根据内部安全政策和监管指南引入链上数据。

金融机构能够直接管理数据的存储位置和访问权限也是一个重要方面。数据分享支持将链上数据直接传输到金融机构使用的云存储。例如，通过实时将链上数据加载到像AWS S3这样的机构内部数据环境中，金融机构可以在利用外部基础设施解决方案的同时，保持数据管理和访问控制的主导权。

此外，数据分享还计划持续增强与金融机构现有数据分析环境的兼容性。通过支持与Snowflake、BigQuery、Databricks等主要数据仓库和分析平台的集成，确保链上数据能够与现有工作流程有机连接是我们的核心目标。

Lambda256的运营支持体系也是数据分享的优势。链上数据基础设施基于24小时运行的区块链网络，因此快速检测和应对故障或延迟的能力至关重要。数据分享通过国内专业人员提供持续监控和专门技术支持，减少金融机构必须直接承担的运营负担。金融机构因此能够在不大幅扩展独立区块链基础设施组织的情况下，稳定地管理和利用链上数据。

5. 链上数据基础设施的必要时刻

场景1：准确追踪代币化股票的链上持有者状况

在制度金融中，越来越多的案例是在链上以代币形式同时发行上市股票。全球数字资产公司Galaxy Digital将普通股代币化（$GLXY）并在Solana区块链上发行就是一个典型例子。资产代币化公司Securitize也在与纽约证券交易所（NYSE）上市同时，在Solana上发行了自家股票（$SECZ）。Solana以其快速的处理速度和低成本，成为金融机构希望以合规形式代币化上市股票的主要基础设施。

因此，处理传统资产和链上代币证券的金融机构面临新的运营挑战。证券公司必须准确追踪区块链上记录的代币持有者状况和实际所有者，并能够向监管机构和审计师证明。这是每个结算时点、分红基准日和表决权计算日都会重复的核心工作。如果数据缺失或特定时点的余额计算错误，可能会导致过度支付、公告错误、审计应对失败等致命风险。

问题在于，Solana独特的数据结构使得这些金融业务变得困难。虽然Solana在成本和速度上具有优势，但其交易记录分散存储在众多账户中。即使仅发生一次DeFi交易，数据也会在代币账户、流动性池、手续费账户等之间分散。此外，Solana的归档节点的累积数据规模达到数百TB，这使得追溯和重构过去特定时点的持有者状况和交易历史对单个机构而言现实上是极大的挑战。

因此，要将基于Solana的代币化资产整合到制度金融中，必须有能够无加工、即时分析的数据基础设施。数据分享将碎片化的源数据进行精炼，以规范化的形式提供给金融机构的现有数据仓库，便于即时查询。特别是，我们针对每个区块生成周期少于0.4秒的高速环境优化了管道，确保能够实时处理每条链每秒约2万笔交易，并将索引延迟降至最低。

场景二：代理支付，链上支付中的风险管理问题 {#rps-12}

AI代理正在崛起，代理支付（Agentic Payment）市场正在发展，代理为用户判断并执行支付。自从Coinbase推出链上支付协议x402以来，基于稳定币的自主支付基础设施建设也开始加速。

然而，要使代理之间的自主支付成为商业金融服务，链上数据的质量作为判断标准至关重要。随着人工确认程序的减少，系统必须仅凭数据判断可用余额、交易确认状态和异常交易的可能性。如果在此过程中链上数据缺失或失真，支付批准和拒绝的整个过程可能会出现致命错误。

那么，在实际的区块链环境中，导致这些数据缺失和失真的具体因素是什么呢？最典型的原因是执行失败的交易。区块链中，网络拥堵时超过20%的交易会失败，尤其是在Solana的情况下，非投票交易（Non-vote transaction）的失败率甚至超过40%。

如果支付系统将这些失败的交易误认为正常处理，尽管实际支付未发生，系统却会判断余额已被扣减，从而导致后续支付因余额不一致而被拒绝。此外，某一时刻看似已被批准的交易在后续被取消的区块重组（Reorg）现象，也是加剧数据失真的致命变量。

DataShare为根本解决这些数据可靠性问题，筛选出确保完整性（Finality）并最终成功确认的数据供给支付系统。通过在管道阶段实时验证区块链原始数据中包含的未确认交易或失败记录，仅索引经过提炼的数据集，从而消除因链上失真导致的误操作风险。

此外，DataShare还在持续扩展与国内外主要本地区块链如GIWA、Kaia等的支持范围，确保业务的通用性。这为代理支付基础设施提供了稳定的数据基础，克服了依赖特定全球主网的局限性，使其能够灵活多样化以适应各地区的服务环境和监管要求，具有核心价值。

6. 总结 {#rps-13}

数字资产业务的成败在于数据处理的准确性。资产的发行、支付、结算等所有金融过程都在链上数据的中心进行重组。因此，数据的缺失或错误不仅会降低服务的可信度，还可能引发致命的监管风险。DataShare作为连接基础设施，旨在减少这些运营风险，使制度金融能够根据业务标准有效利用链上数据。

此外，金融机构除了使用DataShare外，还可以利用Lambda256的多种金融技术解决方案，按需定制所需功能。例如，可以根据业务增长阶段引入用于数字资产结算和运营的SCOPE或用于合规的CLAIR，从而提高系统的完整性。也就是说，无需从头开始全面重建基础设施，而是逐步将所需功能与现有环境结合。

最终，金融机构可以完全摆脱复杂的基础设施管理或系统维护等运营负担，专注于服务创新和产品差异化的本质业务价值。这一结构在降低初始进入壁垒的同时，也能在未来业务扩展和监管变化中，随时稳定地获取所需功能。

本文为区块媒体的合作伙伴、全球Web3专业研究机构Tiger Research的《数字资产服务的门户，链上数据基础设施》的专业文章。该报告可在官方网站上查阅。