Уникальная модель Pull Pyth Network привлекает внимание в отрасли. В отличие от традиционной модели Push, модель Pull позволяет контрактам активно запрашивать данные по мере необходимости, а не пассивно получать непрерывный поток данных. Этот подход не только простое сокращение затрат, но и перераспределение ответственности за использование данных.

Основное преимущество режима Pull заключается в предоставлении приложениям большей автономии. Он позволяет лучше сочетать торговые затраты и время, например, обновляя данные только перед ключевыми операциями, что эффективно снижает потери пропускной способности. Например, если дневной объем торгов на бессрочном рынке составляет 100 000 сделок, использование режима Pull может сократить количество записей данных до одной трети или менее по сравнению с режимом Push.

Однако режим Pull также принес новые вызовы. Разработчики приложений должны тщательно разработать "порог свежести данных", например, установить обязательное получение новых данных, если обновление не произошло более 30 секунд, чтобы предотвратить сделки пользователей по устаревшим ценам и тем самым контролировать рисковые позиции.

Для исследователей существует два ключевых вопроса, на которые следует следовать: во-первых, получили ли разработчики удобный SDK, который может эффективно обрабатывать извлечение данных, валидацию и откат; во-вторых, ясна ли стратегия реагирования в случае, если невозможно получить последнюю цену, например, отклонить заказ или использовать последние действительные данные.

Настоящая ценность режима Pull заключается не только в экономии затрат, но и в том, что он позволяет приложениям тесно связывать использование данных с управлением рисками. Этот режим требует от разработчиков более внимательного подхода к стратегиям обновления данных, что в свою очередь повышает общую эффективность и безопасность системы.

В целом, модель Pull Pyth Network представляет собой инновационный способ взаимодействия с данными, который не только оптимизирует использование ресурсов, но и способствует более ответственным и эффективным практикам управления данными. Принятие этого подхода может оказать глубокое влияние на экосистему децентрализованных финансов, способствуя новым инновациям и повышению эффективности.