2024-10-17, 공식적으로 Worldchain이 출시되었습니다. 신규 L2가 대부분 유저 온보딩이 시원치 못했는데 역시 Worldcoin은 많은 유저가 모이네요. (그래도 오픈빨로 DAU 10K+ 모이는 중)
생각보다 재밌는 점은 여기도 밈코인 판이 형성되고 있다는 점입니다. Dexscreener에도 바로 연결된 것 및 연결된 인프라들 보면 Chain 담당팀이 뭘 좀 아는 팀이라는 생각이 드네요.
다만 아직 Dexscreener에 Holder 비율 등이 없고 관련 통계를 체크할 공간이 없는 만큼 러그풀이 가득할 가능성이 높습니다. 항상 신규 메인넷은 조심해서 들어가시길 바랍니다. 적당한 체크 인프라도 안깔린 곳은 하이리스크 하이리턴도 아니고 하이리스크임.
https://dune.com/hashed_official/world-chain
생각보다 재밌는 점은 여기도 밈코인 판이 형성되고 있다는 점입니다. Dexscreener에도 바로 연결된 것 및 연결된 인프라들 보면 Chain 담당팀이 뭘 좀 아는 팀이라는 생각이 드네요.
다만 아직 Dexscreener에 Holder 비율 등이 없고 관련 통계를 체크할 공간이 없는 만큼 러그풀이 가득할 가능성이 높습니다. 항상 신규 메인넷은 조심해서 들어가시길 바랍니다. 적당한 체크 인프라도 안깔린 곳은 하이리스크 하이리턴도 아니고 하이리스크임.
https://dune.com/hashed_official/world-chain
❤8
ordinary subinium
✏️[온고지신 토큰 리서치] Fantom($FTM)과 Andre Cronje * 쓰고 보니 너무 알려진 사실만 정리하는 글이 되버렸네요. 다음에 더 재밌는 글로 올게요... 0. Fantom은 2018년 초에 만들어진 Layer1. 재밌게도 팬텀 재단은 한국인이 먼저 시작했는데 현재 e식권 사업을 하고 있는 기업 "식신"의 안병익 대표가 만듬. 안드레 크로녜는 추후 2018년 9월에 기술위원회 위원장으로 합류. 참고로 지금 Sonic에서도 안드레 크로녜는…
[온고지신 토큰 리서치] Dogecoin($DOGE)
0. 이 밈코인 아니 밈체인의 역사는 2013년 12월로 거슬러 올라가 시바 이누 밈에서 시작한다. 가격적인 측면에서 일론머스크와 DH5의 역할이 매우 컸고 2021년 가장 핫한 코인 중 하나가 아닐까 싶다. 2024년 10월 기준 시총 8위(약 $20B)를 차지하고 있으며 꾸준하게 10위권에서 왔다갔다 하고 있다. 밈적인 요소, 가격 변동 등은 이미 나무위키 등을 통해 너무 잘 알려져있어 굳이 이번에는 이런 히스토리를 이야기하고자 하는 것은 아니다.
1. 이번 주제는 과연 이 밈코인, 밈체인은 토크노믹스 관점에서 기술 관점에서 어떤 특징을 가지고 있는지 살펴보려고 한다. 많은 부분은 도지코인의 시초인 비트코인 포럼의 Dogecoin- very currency many coin - v1.10.0 이라는 글에서 참고한 내용이다.
2. 도지코인은 우선 자체 체인으로 구성되어 있다. 당연하게도 2013년에는 아직 스마트 컨트랙트 개념 자체는 없다보니 자체 체인으로 시작했다. 알려진 바에 의하면 IBM 출신이 만든 럭키코인 코드 기반인데, 럭키코인이 비트코인 포크였다. 메이저 차이가 있다면 암호 알고리즘이 Scrypt라는 점이다. 참고로 라이트코인도 Scrypt 기반이다.
3. 초기에는 PoW였지만 현재 합의 알고리즘은 Scrypt with AuxPoW다. AuxPoW는 병합 채굴이 가능한 PoW 뜻하는데, 한 번에 두 가지 이상의 코인을 채굴할 수 있게 해주는 것이다. 예를 들어 라이트코인에 유효한 블록을 찾으면 도지코인에도 유효하게 작용한다. (찾으면서 재밌는 것은 Scrypt가 원래는 병렬 처리를 어렵게 하고 ASIC 저항성을 위해서 만든 알고리즘인데 지금은 Scrypt용 ASIC이 있다. ) 어쨌든 컴퓨팅이 필요한 채굴이다보니 중앙화될 수 있는데, 지금 top3 miner가 전체의 50% 정도의 해시레이트를 차지하고 있다.
4. 비트코인 포크에서 비롯된 만큼 유사한 점도 많다. UTXO 구조라는 점, 키 관리 및 주소 생성 로직이 같다는 점(다만 주소 시작이 D로 시작한다), ECDSA로 서명한다는 점 등 비트코인의 다수 특징이 같다. 조금 다른 것은 난이도 조정인데, 비트코인은 블록 당 10분마다 생성되고 난이도가 알려진 것처럼 2주마다 조정된다. 도지는 Digishield 알고리즘을 사용하며 1분마다 블록을 생성한다.
5. Digishield 알고리즘은 매 블록마다 난이도를 조정한다. 최근 N개의 블록을 샘플로 사용하고 이를 반영하여 난이도를 조정한다. 참고로 Doge는 최근 4시간 블록을 대상으로 60초 간격으로 형성하고 있다. 참고로 관련해서 파라미터 값을 찾아보고 싶다면 다음 파일 찾아보면 된다. 다만 테스트넷과 메인넷 코드가 함께 있어서 가독성이 떨어지기도 해서 추천하지는 않는다.
6. 토크노믹스는 다음과 같은데 현재 블록이 5M+를 넘어 이제는 블록당 10,000 DOGE가 채굴된다. 채굴량은 무한이다.
7. 지금까지 버전은 1.14.8까지 업데이트 되었으며 마지막 업데이트는 2024년 8월 8일이다. (github) 물론 꾸준한 건 아니고 2022년 7월에 1.14.6을 배포했고 올해 2번 업데이트 했다. 크고 작은 최적화나 번역 등이 꾸준하게 이뤄지는 것 같다.
8. Doge L2를 만드려고 하는 팀들도 종종 보이는데, 대표적으로 Dogechain과 Laïka. 혹여나 그들이 언제 러그할지 모르니 링크는 따로달지 않는다.
9. 밈체인을 성공시킨다는 것은 대단하다. 특히나 인프라도 별로 없고, 아무것도 없던 시절 만든 도지는 정말 대단하지 않은가(* 참고로 필자는 도지를 매매한 적도 없고 앞으로도 매매하지 않을 것이다) 이제 텐더민트 기반 밈체인에서 시작한 베라도 있으니, L2 앱체인 기반 밈체인(이미 L3 DEGEN 있긴 하네) 도 나오면 될 듯
0. 이 밈코인 아니 밈체인의 역사는 2013년 12월로 거슬러 올라가 시바 이누 밈에서 시작한다. 가격적인 측면에서 일론머스크와 DH5의 역할이 매우 컸고 2021년 가장 핫한 코인 중 하나가 아닐까 싶다. 2024년 10월 기준 시총 8위(약 $20B)를 차지하고 있으며 꾸준하게 10위권에서 왔다갔다 하고 있다. 밈적인 요소, 가격 변동 등은 이미 나무위키 등을 통해 너무 잘 알려져있어 굳이 이번에는 이런 히스토리를 이야기하고자 하는 것은 아니다.
1. 이번 주제는 과연 이 밈코인, 밈체인은 토크노믹스 관점에서 기술 관점에서 어떤 특징을 가지고 있는지 살펴보려고 한다. 많은 부분은 도지코인의 시초인 비트코인 포럼의 Dogecoin- very currency many coin - v1.10.0 이라는 글에서 참고한 내용이다.
2. 도지코인은 우선 자체 체인으로 구성되어 있다. 당연하게도 2013년에는 아직 스마트 컨트랙트 개념 자체는 없다보니 자체 체인으로 시작했다. 알려진 바에 의하면 IBM 출신이 만든 럭키코인 코드 기반인데, 럭키코인이 비트코인 포크였다. 메이저 차이가 있다면 암호 알고리즘이 Scrypt라는 점이다. 참고로 라이트코인도 Scrypt 기반이다.
3. 초기에는 PoW였지만 현재 합의 알고리즘은 Scrypt with AuxPoW다. AuxPoW는 병합 채굴이 가능한 PoW 뜻하는데, 한 번에 두 가지 이상의 코인을 채굴할 수 있게 해주는 것이다. 예를 들어 라이트코인에 유효한 블록을 찾으면 도지코인에도 유효하게 작용한다. (찾으면서 재밌는 것은 Scrypt가 원래는 병렬 처리를 어렵게 하고 ASIC 저항성을 위해서 만든 알고리즘인데 지금은 Scrypt용 ASIC이 있다. ) 어쨌든 컴퓨팅이 필요한 채굴이다보니 중앙화될 수 있는데, 지금 top3 miner가 전체의 50% 정도의 해시레이트를 차지하고 있다.
4. 비트코인 포크에서 비롯된 만큼 유사한 점도 많다. UTXO 구조라는 점, 키 관리 및 주소 생성 로직이 같다는 점(다만 주소 시작이 D로 시작한다), ECDSA로 서명한다는 점 등 비트코인의 다수 특징이 같다. 조금 다른 것은 난이도 조정인데, 비트코인은 블록 당 10분마다 생성되고 난이도가 알려진 것처럼 2주마다 조정된다. 도지는 Digishield 알고리즘을 사용하며 1분마다 블록을 생성한다.
5. Digishield 알고리즘은 매 블록마다 난이도를 조정한다. 최근 N개의 블록을 샘플로 사용하고 이를 반영하여 난이도를 조정한다. 참고로 Doge는 최근 4시간 블록을 대상으로 60초 간격으로 형성하고 있다. 참고로 관련해서 파라미터 값을 찾아보고 싶다면 다음 파일 찾아보면 된다. 다만 테스트넷과 메인넷 코드가 함께 있어서 가독성이 떨어지기도 해서 추천하지는 않는다.
6. 토크노믹스는 다음과 같은데 현재 블록이 5M+를 넘어 이제는 블록당 10,000 DOGE가 채굴된다. 채굴량은 무한이다.
Block 1-99,000: 0-1,000,000 Dogecoin Reward
Block 100,000 — 144,999: 0-500,000 Dogecoin Reward
Block 145,000 — 199,999: 250,000 Dogecoin Reward
Block 200,000 — 299,999: 125,000 Dogecoin Reward
Block 300,000 — 399,999: 62,500 Dogecoin Reward
Block 400,000 — 499,999: 31,250 Dogecoin Reward
Block 500,000 — 599,999: 15,625 Dogecoin Reward
Block 600,000+: 10,000 Dogecoin Reward
7. 지금까지 버전은 1.14.8까지 업데이트 되었으며 마지막 업데이트는 2024년 8월 8일이다. (github) 물론 꾸준한 건 아니고 2022년 7월에 1.14.6을 배포했고 올해 2번 업데이트 했다. 크고 작은 최적화나 번역 등이 꾸준하게 이뤄지는 것 같다.
8. Doge L2를 만드려고 하는 팀들도 종종 보이는데, 대표적으로 Dogechain과 Laïka. 혹여나 그들이 언제 러그할지 모르니 링크는 따로달지 않는다.
9. 밈체인을 성공시킨다는 것은 대단하다. 특히나 인프라도 별로 없고, 아무것도 없던 시절 만든 도지는 정말 대단하지 않은가(* 참고로 필자는 도지를 매매한 적도 없고 앞으로도 매매하지 않을 것이다) 이제 텐더민트 기반 밈체인에서 시작한 베라도 있으니, L2 앱체인 기반 밈체인(이미 L3 DEGEN 있긴 하네) 도 나오면 될 듯
❤14👍8
ordinary subinium
- 한 달 내에 업비트 원상 3개 이상. 만약 게임이나 디파이 토큰이 2개 이상이면 진짜임.
이번 달에 $MEW(10/21), $CARV(10/15), $W(10/2)로 3건 상장. "느낌 상" 10월에 한 건 더할 것 같은데, 그 다음에 조정 예상.
👍5
ordinary subinium
이번 달에 $MEW(10/21), $CARV(10/15), $W(10/2)로 3건 상장. "느낌 상" 10월에 한 건 더할 것 같은데, 그 다음에 조정 예상.
여기에 UNI 원상이라...이정도 패턴이면 10월에 1-2건 더할 것 같은데...
😱7🔥4
Forwarded from jayplayco의 암호화폐 공부방
jayplayco의 첫 책이 발간되었습니다. 많은 관심 부탁드립니다.
저에게 이런 질문을 하시는 분들이 계시면 보통 “네, 잘하셨어요, 그런데 진짜 비트코인을 사시는것도 고려해보세요” 라고 대답해드립니다. 웹3 디젠에게는 이상한 문장이 될 수 있지만, 코인이나 암호화폐를 잘 모르는 대중에게는 매우 일반적인 질문이라는 것을 매번 새롭게 느낍니다. 대일밴드, 스카치 테이프처럼 비트코인은 대중에게는 암호화폐를 뜻하는 대표 용어와 같이 사용되기도 합니다. 그만큼 암호화폐라는 것 보다는 비트코인이 가지는 상징성 자체가 높다는 뜻이기도 합니다.
그리고 이런 비트코인과 암호화폐 시장에서 가능성을 보고 특히 상승장이 되면 수많은 분들이 투자를 하기 시작합니다. 거래소 계정을 열고 비대면으로 은행 통장을 만들면 빠르면 1시간 이내로 무통장 입금후 암호화폐를 살 수 있는 특수한 한국의 환경 때문이기도 합니다. 그만큼 접근성이 좋은 것입니다. 그러나 특히 높은 변동성을 자랑하는 암호화폐 시장에서는 크게 이익을 볼 수 있는 가능성도 있지만 반대로 자산을 한순간에 녹여버릴 수 도 있다는 뜻이기도 합니다. 암호화폐 커뮤니티에서 도는 말이 암호화폐 투자로 1억을 버는 것은 정말 쉽다고 합니다. 10억을 투자하고 기다리면 금방 1억이 된다는데에서 비롯된 말입니다.
웹3 생태계 전문가가 아닌 일반인으로 암호화폐에 투자 하시는 분들을 주변에서 만나봤을 때 이분들이 사실은 한국 암호화폐 시장 투자의 90% 이상을 차지한다는 것을 알게 되었습니다. 업빗썸에 외부로 출금되는 비율이 전체의 약 10% 정도 밖에 안되기 때문입니다. 이런 특수한 환경 때문에 전세계의 현물 볼륨중 2번째로 많은 거래량을 만들어내는 분들이 안타깝게도 많은 경우에는 유동성 출구가 되는 상황을 보고 최소한의 암호화폐 교육이 필요하다고 느꼈습니다. 이게 필자가 책을 쓰게 된 배경입니다. 필자가 운영하는 텔레그램 채널의 경우도 이미 암호화폐 투자자분들의 상위 10%가 이용하는 매체인걸로 확인이 되었으며, 블로그등을 통해서 글을 발간 하면서 일부 초보자분들에게 정보 전달이 가능했지만, 전반적인 대중을 위한 교육은 힘들다는 것도 알 수 있었습니다.
책을 집필하면서 출판사 암호화폐 전문가가 아닌 편집자분의 지속적인 피드백이 있었는데, 대략적으로 한 1만번 이상 받은 피드백은 “작가님, 내용이 어렵습니다. 조금만 더 쉽게 써주세요” 였습니다. 이를 바탕으로 다음과 같은 4가지 챕터터로 구성된 책이 만들어졌습니다.
👉 최소한의 비트코인 구매하러 가기 (교보문구 링크)
▪️챕터 1 : 돈을 이해하고 비트코인을 이해할 수 있는 챕터로 암호화폐 생태계가 이더리움등으로 확장되고 ETF 승인으로 발전해가는 과정을 가능한 쉽게 설명을 했습니다.
▪️챕터 2 : 암호화폐 생태계에서 쓰이는 수많은 용어들 중에서 알아야 할 최소한의 개념들을 설명을 했는데, 편집자분이 어렵다고 가장 많이 수정해야했던 챕터이기도합니다.
▪️챕터 3 : 코인이나 토큰을 고를때의 방법이나 비트코인 투자와 알트 투자가 가지는 차이점등에 대해서 설명하고 현재의 주요 트렌드로 자리잡은 밈, AI, DePin과 전통적인 DeFi를 들여다봅니다. 여기서 부터는 내용이 조금은 전문화되어 갑니다.
▪️챕터 4 : 실제로 투자를 하면서 주의해야할 것들 부터 마인드와 리스크관리에 대해서 정리를 합니다.
🔰개인적인 생각
"최소한의 비트코인"은 말 그대로 비트코인만을 다루는 책은 아닙니다. 이 책은 한국 분들이 암호화폐 시장에서 정말 더이상 유동성 출구가 되지 않기를 바라며 쓴, 암호화폐 생태계에 대한 현실적인 가이드입니다. 우리나라만큼 알트코인에 진심인 민족이 또 있을까요? 그러나 제대로 알고 투자하는 비율보다는 "차트가 예뻐서", "오를 것 같아서", "누구누구가 이게 좋다더라"로 투자하는 분들이 주변에 생각보다 많습니다. ㅠㅠ 최소한의 비트코인을 통해서 비트코인과 암호화폐 투자를 위해 알아야할 가장 기초적인 지식을 초보자도 이해할 수 있기를 바라면서 작성을 했습니다. 알트코인 투자도 비트코인을 더 많이 모으기 위한 수단에 불과하다는 점을 인지를 하고 이 책을 통해 알트코인 투자를 하면서도 비트코인을 조금이라도 더 쌓아가시길 바랍니다.
👉칼럼 원본 링크
"나 오늘 리플이라는 비트코인 샀는데 잘 산거야?"
저에게 이런 질문을 하시는 분들이 계시면 보통 “네, 잘하셨어요, 그런데 진짜 비트코인을 사시는것도 고려해보세요” 라고 대답해드립니다. 웹3 디젠에게는 이상한 문장이 될 수 있지만, 코인이나 암호화폐를 잘 모르는 대중에게는 매우 일반적인 질문이라는 것을 매번 새롭게 느낍니다. 대일밴드, 스카치 테이프처럼 비트코인은 대중에게는 암호화폐를 뜻하는 대표 용어와 같이 사용되기도 합니다. 그만큼 암호화폐라는 것 보다는 비트코인이 가지는 상징성 자체가 높다는 뜻이기도 합니다.
그리고 이런 비트코인과 암호화폐 시장에서 가능성을 보고 특히 상승장이 되면 수많은 분들이 투자를 하기 시작합니다. 거래소 계정을 열고 비대면으로 은행 통장을 만들면 빠르면 1시간 이내로 무통장 입금후 암호화폐를 살 수 있는 특수한 한국의 환경 때문이기도 합니다. 그만큼 접근성이 좋은 것입니다. 그러나 특히 높은 변동성을 자랑하는 암호화폐 시장에서는 크게 이익을 볼 수 있는 가능성도 있지만 반대로 자산을 한순간에 녹여버릴 수 도 있다는 뜻이기도 합니다. 암호화폐 커뮤니티에서 도는 말이 암호화폐 투자로 1억을 버는 것은 정말 쉽다고 합니다. 10억을 투자하고 기다리면 금방 1억이 된다는데에서 비롯된 말입니다.
웹3 생태계 전문가가 아닌 일반인으로 암호화폐에 투자 하시는 분들을 주변에서 만나봤을 때 이분들이 사실은 한국 암호화폐 시장 투자의 90% 이상을 차지한다는 것을 알게 되었습니다. 업빗썸에 외부로 출금되는 비율이 전체의 약 10% 정도 밖에 안되기 때문입니다. 이런 특수한 환경 때문에 전세계의 현물 볼륨중 2번째로 많은 거래량을 만들어내는 분들이 안타깝게도 많은 경우에는 유동성 출구가 되는 상황을 보고 최소한의 암호화폐 교육이 필요하다고 느꼈습니다. 이게 필자가 책을 쓰게 된 배경입니다. 필자가 운영하는 텔레그램 채널의 경우도 이미 암호화폐 투자자분들의 상위 10%가 이용하는 매체인걸로 확인이 되었으며, 블로그등을 통해서 글을 발간 하면서 일부 초보자분들에게 정보 전달이 가능했지만, 전반적인 대중을 위한 교육은 힘들다는 것도 알 수 있었습니다.
책을 집필하면서 출판사 암호화폐 전문가가 아닌 편집자분의 지속적인 피드백이 있었는데, 대략적으로 한 1만번 이상 받은 피드백은 “작가님, 내용이 어렵습니다. 조금만 더 쉽게 써주세요” 였습니다. 이를 바탕으로 다음과 같은 4가지 챕터터로 구성된 책이 만들어졌습니다.
👉 최소한의 비트코인 구매하러 가기 (교보문구 링크)
▪️챕터 1 : 돈을 이해하고 비트코인을 이해할 수 있는 챕터로 암호화폐 생태계가 이더리움등으로 확장되고 ETF 승인으로 발전해가는 과정을 가능한 쉽게 설명을 했습니다.
▪️챕터 2 : 암호화폐 생태계에서 쓰이는 수많은 용어들 중에서 알아야 할 최소한의 개념들을 설명을 했는데, 편집자분이 어렵다고 가장 많이 수정해야했던 챕터이기도합니다.
▪️챕터 3 : 코인이나 토큰을 고를때의 방법이나 비트코인 투자와 알트 투자가 가지는 차이점등에 대해서 설명하고 현재의 주요 트렌드로 자리잡은 밈, AI, DePin과 전통적인 DeFi를 들여다봅니다. 여기서 부터는 내용이 조금은 전문화되어 갑니다.
▪️챕터 4 : 실제로 투자를 하면서 주의해야할 것들 부터 마인드와 리스크관리에 대해서 정리를 합니다.
🔰개인적인 생각
"최소한의 비트코인"은 말 그대로 비트코인만을 다루는 책은 아닙니다. 이 책은 한국 분들이 암호화폐 시장에서 정말 더이상 유동성 출구가 되지 않기를 바라며 쓴, 암호화폐 생태계에 대한 현실적인 가이드입니다. 우리나라만큼 알트코인에 진심인 민족이 또 있을까요? 그러나 제대로 알고 투자하는 비율보다는 "차트가 예뻐서", "오를 것 같아서", "누구누구가 이게 좋다더라"로 투자하는 분들이 주변에 생각보다 많습니다. ㅠㅠ 최소한의 비트코인을 통해서 비트코인과 암호화폐 투자를 위해 알아야할 가장 기초적인 지식을 초보자도 이해할 수 있기를 바라면서 작성을 했습니다. 알트코인 투자도 비트코인을 더 많이 모으기 위한 수단에 불과하다는 점을 인지를 하고 이 책을 통해 알트코인 투자를 하면서도 비트코인을 조금이라도 더 쌓아가시길 바랍니다.
👉칼럼 원본 링크
product.kyobobook.co.kr
최소한의 비트코인 | 김지훈(제이플레이코) - 교보문고
최소한의 비트코인 | 비트코인 2030년까지 20억 도달할 것 _캐시 우드 아크인베스트 CEO 블록체인 개념부터 좋은 코인 고르는 법은 물론, 하락장에도 돈 버는 디파이, 스테이킹, 이자 농사 방법까지코인의 세계에는 반감기, 디……
❤3👍1
<오전에 "(온체인) 데이터 깎는 노인"하다 남기는 후기>
Dune에서 Non-EVM 데이터를 접근하다보면 화가 나는 순간이 상당히 많은데, 대표적으로 Solana와 Aptos는 플랫폼으로 데이터 분석하기에는 화가나는 포인트가 많다.
- 데이터를 분석하는 방법은 크게 transaction을 통해서 컨트랙트와 상호작용의 빈도, 토큰 트랜스퍼를 기준으로 하는 전체 자산 이동, 그리고 이벤트를 기준으로 하는 실제 내부 매커니즘 분석이 있는데, 80% 정도는 기축 토큰 및 ERC20 토큰 단위로 모든 게 이뤄지기에 상관 없고, 보다 정확한 비교를 위해서 Event Log를 분석하면 거의 못하는 분석은 없다. 물론 각 프로토콜 매커니즘은 대략적으로 다 알아야 만들 수 있긴 하다. (DEX에서 풀이 어떻게 만들어지고 각 풀의 데이터가 어떻게 저장되어 있는지, AMM에서 왜 슬리피지가 발생하는지, Lending에서 Supply와 Borrow는 각각 어떻게 소통되는지, 브릿지에서 서로 오가는 되는 과정은 어떻게 이뤄지는지 등 대시보드 한 번 만들어보려고 하면 대략적으로 컨트랙트 매커니즘은 다 공부할 수 있음.)
- 특히나 EVM에서는 Event를 발생시키는 가스비가 있기도 하고 순차적으로 실행되고 기록되다보니 분석이 쉽다. 거의 엑셀과 마찬가지라 거의 대부분 작업이 쉽다. 필터링, 통계, merge 등등. 그리고 테이블이 보통 크기가 크지는 않아서 대부분의 대시보드는 하루만 각잡아도 왠만한 퀄리티가 가능하다. 그저 가장 귀찮은 것은 가격 데이터인데, 가격은 분단위로 오라클 데이터를 제공하는데, daily에서 어떤 가격을 기준으로 잡아야 할 지가 메이저 고민, 평균을 쓸 때도 중위값을 쓸 때도 있는데 난 요새는 중위값을 선호하는 편. 개인적으로 대부분은 가격 변동성이 크기에 실제 토큰과 유저의 움직임에 초점을 두는 대시보드를 만드는 것을 선호한다.
- 우선 이들은 공간이 아깝지 않은 모놀리틱 체인이다. 그래서 여러가지 문제점이 발생하게 되는데...
- Solana은 우선 Instruction 묶음 단위로 처리되고, 해당 instruction과 관련된 프로그램에 대한 내용이 묶여서 기록된다. 그래서 "Program q23t3fe23r2q consumed 1230 of 1400 compute units, XX Program return success, Program Pump01asdafafa consumed ~"이고 실제 이벤트 로그는 json 구조로 전달된다. 이게 다른 프로그래밍 언어면 좋은데 Dune(FlipsideCrypto)가 제공하는 SQL에서는 문자열 처리가 상당히 귀찮고 느리다. 할 수 있는 문자열 처리는 정규표현식(물론 이 친구가 거의 만능이긴 하지만), Split(쪼개기), Slice(부분 선택)으로 불가능한 게 없긴 하다. 느릴 뿐.
- 예를 들어 특정 프로그램에서 특정 동작이 작동하는 것을 보기 위해선 like "%23sdfasfa698f%" 등을 통해 특정 주소의 포함 여부를 찾아야 하고, 여기서 또 특정 데이터를 접근하기 위해 data['column_name1'] 등으로 찾아야 하는데, 또 Dune에서는 이게 Encoding된 데이터라 01332452 이렇게 압축되어 있어서 이를 또 개수 단위 01/332/452 로 세서 쪼갠다음에 특정 길이의 문자열을 뽑아서 다시 decoding해서 통계 내면 된다.
- 물론 조금 더 현명하게 이를 모두 알고 결국 특정 이벤트에 발생하는 "키 동작"만 파악하면 대시보드가 쉬워지기도 한다. Solana는 다행히도 지금 Token Transfer Dashboard가 있으며, 특정 주소에 모이는 토큰의 양에 에 대해서는 구하기 쉽다. 그래서 Pump.fun에서는 풀이 만들어질 때 발생하는 "문자열"을 찾았고, 이 문자열이 포함된 애들을 세서 전체 만들어지는 밈코인을 알 수 있었고, 이 때 트레저리 주소로 $SOL이 보내진다는 정보를 바탕으로 수익을 구할 수 있었다. 블룸버그를 포함하여 룩온체인 등은 내가 이렇게 시간을 갈아넣은 핵심 키 데이터를 통해 데이터를 올리는 것이다.
- 솔라나까지는 그래도 로깅된 온체인 데이터 상에서 여차여차해서 통계를 구하기 쉽다. 근데 문제는 앱토스인데, 앱토스는 또 다른 병렬 처리 구조를 사용한다. 여기는 Module 단위에서 Event를 발생시키고, Event 데이터를 로깅하면 된다. 근데 중요한 건 Event Log에 들어가는 정보가 아직 표준화가 덜 되기도 했고 (그리고 Json이라 또 파싱해야 하고) 단일 데이터로 정보를 알 수 없는 경우가 많다. 예시로 어떤 프로토콜에 200 USDT를 예치했는데 Event 상에는 amount: 200000000 이렇게 기록되는 것이다. USDT에 대한 정보는 해당 이벤트에서 어디에도 안보임. 그럼 플랫폼에서 대시보드를 만드는 사람은 사실상 미치는 것. 스캔과 함께 오브젝트와 모듈에 비빔 당하다보면 2~3시간은 훌쩍 지나감. 근데 결론적으로 앱토스 내에 데이터가 분명 있긴 한데 온체인 로그 기반으로 분석을 하지 못하는 사건까지 발생된다. (아님 내가 앱토스 데이터에 대해 완벽하게 이해하지 못해서 그런 것일수도)
- 그래서 DeFiLlama 같은 곳에서는 이렇게 온체인 분석이 어려운 체인의 경우 RPC를 통해 데이터를 직접 받아와 버린다. 대부분 프로토콜은 총량 체크 등은 이미 함수로 구현해두고 차라리 로그를 분석해서 총량을 계산하는 것보다 해당 모듈이 미리 구현해둔 전체양을 불러오는 게 편하기 때문. 꼭 앱토스만 그런 건 아니고 이벤트 분석이 까다로운 EVM 계통의 프로토콜(예, Lido)에서도 이렇게 함수를 그냥 콜해서 불러오고 Non-EVM에서는 대부분 이렇게 함
- 근데 Public하게 대시보드를 만드는 입장에서는 블록체인 로그 기반으로 "시간 단위 데이터"를 보여주는 게 가장 중요한데 그게 어려운 때가 많다. 일단 함수 call이 안되기도 하고 단순히 함수 call이면 해당 시점 데이터(이건 테스트 해봐야 하긴 한다)만 받아올 수 있기에 별도 DB에 꾸준하게 받아와야 할텐데 그건 또 플랫폼에서 제공안하고 있기에. Dune에도 API 개수 제한이 있긴하지만 endpoint로 데이터를 받아서 올 수 있긴 해서 그걸 써볼까 생각중이긴 하다. 근데 이정도면 특정 팀 데이터 분석가가 (나보다 높거나 준하는 연봉으로) 풀타임 받고 만들어야 하는데, 가끔 N개의 프로젝트에서 N개의 대시보드를 만드는 VC Data Analyst 로는 시간 대비 ROI가 안나와서 속상할 따름. 그래도 EVM쪽에서는 거의 연에 20~30개 정도의 포트폴리오 프로젝트와 소통하며 대시보드를 만들고 있어 아직까지 ROI는 괜찮은 편. 다만 이제 Near도 Dune에 상륙했고 Non-EVM 포폴들도 많아져 (+많아질 예정) 점점 프로젝트 하나하나에 시간이 많이 쓰이는 중이라 ROI 안나는 기분.
- SQL도 좋긴 한데, 종종 Python이 너무 그립다. 내부용 또는 아에 자체적인 서비스로 제공하려면 원하는 스택들을 모두 써도 되긴 한데, Public Dashboard를 웹페이지까지 호스팅해가며 in-house에서 운영하기엔 1인팀으로는 조금 버겁다는 게 한계. 내년쯤되면 코드는 다 AI가 해줄텐데 이거 매니징은 사람이 해야 하니 아직 AI만 인턴으로 쓰기엔 부족한 듯.
Dune에서 Non-EVM 데이터를 접근하다보면 화가 나는 순간이 상당히 많은데, 대표적으로 Solana와 Aptos는 플랫폼으로 데이터 분석하기에는 화가나는 포인트가 많다.
- 데이터를 분석하는 방법은 크게 transaction을 통해서 컨트랙트와 상호작용의 빈도, 토큰 트랜스퍼를 기준으로 하는 전체 자산 이동, 그리고 이벤트를 기준으로 하는 실제 내부 매커니즘 분석이 있는데, 80% 정도는 기축 토큰 및 ERC20 토큰 단위로 모든 게 이뤄지기에 상관 없고, 보다 정확한 비교를 위해서 Event Log를 분석하면 거의 못하는 분석은 없다. 물론 각 프로토콜 매커니즘은 대략적으로 다 알아야 만들 수 있긴 하다. (DEX에서 풀이 어떻게 만들어지고 각 풀의 데이터가 어떻게 저장되어 있는지, AMM에서 왜 슬리피지가 발생하는지, Lending에서 Supply와 Borrow는 각각 어떻게 소통되는지, 브릿지에서 서로 오가는 되는 과정은 어떻게 이뤄지는지 등 대시보드 한 번 만들어보려고 하면 대략적으로 컨트랙트 매커니즘은 다 공부할 수 있음.)
- 특히나 EVM에서는 Event를 발생시키는 가스비가 있기도 하고 순차적으로 실행되고 기록되다보니 분석이 쉽다. 거의 엑셀과 마찬가지라 거의 대부분 작업이 쉽다. 필터링, 통계, merge 등등. 그리고 테이블이 보통 크기가 크지는 않아서 대부분의 대시보드는 하루만 각잡아도 왠만한 퀄리티가 가능하다. 그저 가장 귀찮은 것은 가격 데이터인데, 가격은 분단위로 오라클 데이터를 제공하는데, daily에서 어떤 가격을 기준으로 잡아야 할 지가 메이저 고민, 평균을 쓸 때도 중위값을 쓸 때도 있는데 난 요새는 중위값을 선호하는 편. 개인적으로 대부분은 가격 변동성이 크기에 실제 토큰과 유저의 움직임에 초점을 두는 대시보드를 만드는 것을 선호한다.
- 우선 이들은 공간이 아깝지 않은 모놀리틱 체인이다. 그래서 여러가지 문제점이 발생하게 되는데...
- Solana은 우선 Instruction 묶음 단위로 처리되고, 해당 instruction과 관련된 프로그램에 대한 내용이 묶여서 기록된다. 그래서 "Program q23t3fe23r2q consumed 1230 of 1400 compute units, XX Program return success, Program Pump01asdafafa consumed ~"이고 실제 이벤트 로그는 json 구조로 전달된다. 이게 다른 프로그래밍 언어면 좋은데 Dune(FlipsideCrypto)가 제공하는 SQL에서는 문자열 처리가 상당히 귀찮고 느리다. 할 수 있는 문자열 처리는 정규표현식(물론 이 친구가 거의 만능이긴 하지만), Split(쪼개기), Slice(부분 선택)으로 불가능한 게 없긴 하다. 느릴 뿐.
- 예를 들어 특정 프로그램에서 특정 동작이 작동하는 것을 보기 위해선 like "%23sdfasfa698f%" 등을 통해 특정 주소의 포함 여부를 찾아야 하고, 여기서 또 특정 데이터를 접근하기 위해 data['column_name1'] 등으로 찾아야 하는데, 또 Dune에서는 이게 Encoding된 데이터라 01332452 이렇게 압축되어 있어서 이를 또 개수 단위 01/332/452 로 세서 쪼갠다음에 특정 길이의 문자열을 뽑아서 다시 decoding해서 통계 내면 된다.
- 물론 조금 더 현명하게 이를 모두 알고 결국 특정 이벤트에 발생하는 "키 동작"만 파악하면 대시보드가 쉬워지기도 한다. Solana는 다행히도 지금 Token Transfer Dashboard가 있으며, 특정 주소에 모이는 토큰의 양에 에 대해서는 구하기 쉽다. 그래서 Pump.fun에서는 풀이 만들어질 때 발생하는 "문자열"을 찾았고, 이 문자열이 포함된 애들을 세서 전체 만들어지는 밈코인을 알 수 있었고, 이 때 트레저리 주소로 $SOL이 보내진다는 정보를 바탕으로 수익을 구할 수 있었다. 블룸버그를 포함하여 룩온체인 등은 내가 이렇게 시간을 갈아넣은 핵심 키 데이터를 통해 데이터를 올리는 것이다.
- 솔라나까지는 그래도 로깅된 온체인 데이터 상에서 여차여차해서 통계를 구하기 쉽다. 근데 문제는 앱토스인데, 앱토스는 또 다른 병렬 처리 구조를 사용한다. 여기는 Module 단위에서 Event를 발생시키고, Event 데이터를 로깅하면 된다. 근데 중요한 건 Event Log에 들어가는 정보가 아직 표준화가 덜 되기도 했고 (그리고 Json이라 또 파싱해야 하고) 단일 데이터로 정보를 알 수 없는 경우가 많다. 예시로 어떤 프로토콜에 200 USDT를 예치했는데 Event 상에는 amount: 200000000 이렇게 기록되는 것이다. USDT에 대한 정보는 해당 이벤트에서 어디에도 안보임. 그럼 플랫폼에서 대시보드를 만드는 사람은 사실상 미치는 것. 스캔과 함께 오브젝트와 모듈에 비빔 당하다보면 2~3시간은 훌쩍 지나감. 근데 결론적으로 앱토스 내에 데이터가 분명 있긴 한데 온체인 로그 기반으로 분석을 하지 못하는 사건까지 발생된다. (아님 내가 앱토스 데이터에 대해 완벽하게 이해하지 못해서 그런 것일수도)
- 그래서 DeFiLlama 같은 곳에서는 이렇게 온체인 분석이 어려운 체인의 경우 RPC를 통해 데이터를 직접 받아와 버린다. 대부분 프로토콜은 총량 체크 등은 이미 함수로 구현해두고 차라리 로그를 분석해서 총량을 계산하는 것보다 해당 모듈이 미리 구현해둔 전체양을 불러오는 게 편하기 때문. 꼭 앱토스만 그런 건 아니고 이벤트 분석이 까다로운 EVM 계통의 프로토콜(예, Lido)에서도 이렇게 함수를 그냥 콜해서 불러오고 Non-EVM에서는 대부분 이렇게 함
- 근데 Public하게 대시보드를 만드는 입장에서는 블록체인 로그 기반으로 "시간 단위 데이터"를 보여주는 게 가장 중요한데 그게 어려운 때가 많다. 일단 함수 call이 안되기도 하고 단순히 함수 call이면 해당 시점 데이터(이건 테스트 해봐야 하긴 한다)만 받아올 수 있기에 별도 DB에 꾸준하게 받아와야 할텐데 그건 또 플랫폼에서 제공안하고 있기에. Dune에도 API 개수 제한이 있긴하지만 endpoint로 데이터를 받아서 올 수 있긴 해서 그걸 써볼까 생각중이긴 하다. 근데 이정도면 특정 팀 데이터 분석가가 (
- SQL도 좋긴 한데, 종종 Python이 너무 그립다. 내부용 또는 아에 자체적인 서비스로 제공하려면 원하는 스택들을 모두 써도 되긴 한데, Public Dashboard를 웹페이지까지 호스팅해가며 in-house에서 운영하기엔 1인팀으로는 조금 버겁다는 게 한계. 내년쯤되면 코드는 다 AI가 해줄텐데 이거 매니징은 사람이 해야 하니 아직 AI만 인턴으로 쓰기엔 부족한 듯.
❤22👍8
Forwarded from 동남풍이 분다 | Eastern Wind (Biden Cho)
최초의 AI 백만장자가 된 Truth Terminal, GOAT로만 $1M 달성
자금 출처가 전부 사람들의 소매넣기인데, 기계 반란을 대비해서 헌금을 넣는 것일까요?
자금 출처가 전부 사람들의 소매넣기인데, 기계 반란을 대비해서 헌금을 넣는 것일까요?
👍2
ordinary subinium
<오전에 "(온체인) 데이터 깎는 노인"하다 남기는 후기> Dune에서 Non-EVM 데이터를 접근하다보면 화가 나는 순간이 상당히 많은데, 대표적으로 Solana와 Aptos는 플랫폼으로 데이터 분석하기에는 화가나는 포인트가 많다. - 데이터를 분석하는 방법은 크게 transaction을 통해서 컨트랙트와 상호작용의 빈도, 토큰 트랜스퍼를 기준으로 하는 전체 자산 이동, 그리고 이벤트를 기준으로 하는 실제 내부 매커니즘 분석이 있는데, 80% 정도는…
<오후에도 데깎노하며 남기는 후기>
Near는 Near대로 아주 재밌게 분석을 하고 있는데요 ^^
이런 거 좋아하는 분들 또는 온체인 데이터 분석 공부를 하는 분들을 위해 공유해봅니다.
- 목표: near liquid staking tvl 구해보기 (DB 구조 및 이벤트 유형 이해하기에는 이런 성장이 스테이블한 친구들이 좋음) 대표 프로토콜 중 하나로 LiNEAR가 있어서 이걸로 시도 중.
- 방법: DB가 제공되면 DB로 구하는 게 가장 빠르고 정확, 안되면 Event 기반으로 또 나눠야 함. 그나마 좋은 건(모르겠다 그냥 나한테 똑같긴 함) near는 account_id를 원하는 텍스트로 설정할 수 있어서 주소 가독성이 있음. 예시로 다른 체인은 "0x123" 이런 내용이라면 니어는 "linear-protocol.near" 이렇게 쿼리할 수 있음
(1) dune에는
(1-a) 개별 데이터가 staked 데이터인 경우, 물량이 너무 적음 (최근 일 평균 200k 정도인데 실제로는 25M 정도 잡혀야 함)
(1-b) 각 데이터가 시점별 staking 물량을 나타낼 경우, 너무 많음 (이건 80M+)
(1-c) 다른
(1-d) 예상되는 이유 중 하나는 unstaked 물량 반영이 잘 안되고 있는 것 같은데, 사실 이게 없으면 앞에 데이터는 큰 의미가 없음. 물론 raw-data가 이해 못하는 내가 바보일 수도 있기 때문에 다시 찬찬히 docs 보긴 해야함
(2) liquid staked near 즉
(3) 이벤트를 모두 파싱하는 역산하는 최후의 수단이 있긴 함. 아직 안하긴 했는데 이거하기 시작하면 모든 프로토콜 별로 또 이벤트 뜯어봐야 함...그래서 곧 이거 할 차례
근데 이런 범용적인 온체인 데이터를 처리하는 게 여전히 매우 별로인데, 아직 리테일 서비스가 많이 없기 때문에 수익성이 떨어지고 그러다보니 이런 non-evm 체인 전체 데이터 인덱스를 해주는 기업도 많이 없음. (그나마 zettablock있음. 여기 잘되야 함. 여기가 미래다.)
여튼 Non-EVM은 여전히 빈틈이 많은 곳이다보니 혹시나 데이터 분석가로 취업하고 싶다면 이런 빈틈을 노려 해외 기업 취업하는 것도 추천함.
Near는 Near대로 아주 재밌게 분석을 하고 있는데요 ^^
이런 거 좋아하는 분들 또는 온체인 데이터 분석 공부를 하는 분들을 위해 공유해봅니다.
- 목표: near liquid staking tvl 구해보기 (DB 구조 및 이벤트 유형 이해하기에는 이런 성장이 스테이블한 친구들이 좋음) 대표 프로토콜 중 하나로 LiNEAR가 있어서 이걸로 시도 중.
- 방법: DB가 제공되면 DB로 구하는 게 가장 빠르고 정확, 안되면 Event 기반으로 또 나눠야 함. 그나마 좋은 건(모르겠다 그냥 나한테 똑같긴 함) near는 account_id를 원하는 텍스트로 설정할 수 있어서 주소 가독성이 있음. 예시로 다른 체인은 "0x123" 이런 내용이라면 니어는 "linear-protocol.near" 이렇게 쿼리할 수 있음
(1) dune에는
near.balances라는 테이블이 있어서 유동화 가능한 near 물량(liquid)과 stake 물량(stake), 리워드(reward), lockup된 stake 물량 등을 일별로 테이블이 존재. 다만 liquid, 즉 실제 물량은 반영이 잘되어 있는데 staked near 양은 해당 테이블에서 안구해짐 (1-a) 개별 데이터가 staked 데이터인 경우, 물량이 너무 적음 (최근 일 평균 200k 정도인데 실제로는 25M 정도 잡혀야 함)
(1-b) 각 데이터가 시점별 staking 물량을 나타낼 경우, 너무 많음 (이건 80M+)
(1-c) 다른
locked_reward 등의 데이터를 반영안한가 싶어서 봤는데, 대부분 0으로 채워진 sparse table에 가까워서 이게 문제는 아님(1-d) 예상되는 이유 중 하나는 unstaked 물량 반영이 잘 안되고 있는 것 같은데, 사실 이게 없으면 앞에 데이터는 큰 의미가 없음. 물론 raw-data가 이해 못하는 내가 바보일 수도 있기 때문에 다시 찬찬히 docs 보긴 해야함
(2) liquid staked near 즉
LINA로 가격 * 물량해서 역산해도 되긴 한데, LINA는 이자가 계속 쌓이는 ERC-4626과 같은 구조라 전체 물량 반영이 안됨. 개인적으로 과거에 이런 방식으로 많이 하긴 했는데(앱토스 대시보드, 근데 가격 반영을 안하긴 해서 그냥 estimation으로 퉁침) 최근에는 더 정확한 TVL 및 물량 계산을 위해 실제 staked asset 바탕으로 tvl을 구하려고 하는 편 (근데 defillama api를 체크해보니 얘네는 그냥 또 function call함. 확실히 rpc-node api로 시스템을 구축해두면 편한 것 같기도...) (3) 이벤트를 모두 파싱하는 역산하는 최후의 수단이 있긴 함. 아직 안하긴 했는데 이거하기 시작하면 모든 프로토콜 별로 또 이벤트 뜯어봐야 함...그래서 곧 이거 할 차례
근데 이런 범용적인 온체인 데이터를 처리하는 게 여전히 매우 별로인데, 아직 리테일 서비스가 많이 없기 때문에 수익성이 떨어지고 그러다보니 이런 non-evm 체인 전체 데이터 인덱스를 해주는 기업도 많이 없음. (그나마 zettablock있음. 여기 잘되야 함. 여기가 미래다.)
여튼 Non-EVM은 여전히 빈틈이 많은 곳이다보니 혹시나 데이터 분석가로 취업하고 싶다면 이런 빈틈을 노려 해외 기업 취업하는 것도 추천함.
❤14👍1
문뜩 데이터 분석에 대한 동기부여에 대해 고민해보았다. 시기 별로 마음 속에 담고 있는 대의도 있었지만,
그것말고도 컴퓨터와 데이터가 주는 "수"에 대한 감각과 예상되는 정답을 향해 깎아내는 과정이 정말 좋다.
입학 전에 동아리 소개 시간에 Big-O Notation에 대한 개념을 배웠다. 이는 문제를 해결하기 위해 필요한 연산 수를 주어진 조건에 맞게 어림잡는 과정이다. 예를 들어 수열의 합을 구하는 연산은 대략적으로 더하는 연산이 N개니까 O(N)과 같은 것이다. 그리고 "알고리즘 문제를 풀 때는 약 10,000,000 정도의 연산을 1초로 기준으로 하면 좋다" 라는 선배의 가르침에 알고리즘을 신나게 풀었던 기억이 있다. 필요한 알고리즘을, 자료구조를 배우고, 정수론과 기하를 통해 최적화를 해나가는 과정은 도파민의 연속이었다. 알고리즘 문제 풀이란게 현업과 약간은 동떨어진 수학 문제나 체스와 같은 지적 유희에 가깝지만 그 순간에는 거의 중독이라고 부를 정도로 매일 문제에 절여져있었다. (이걸로 개발자인 친형과 싸우기도 했다. 왜 돈도 안되는 공부하냐고.)
알고리즘 문제를 풀면 암산과 근사를 많이 하게 된다. 자료 구조나 로직 자체가 있다보니 다수 문제의 예상 시간 및 메모리 근사는 n, 2^n, n^2, n^3, log n, sqrt(n), loglogn 등의 곱 또는 합으로 표현되고, 여기서부터 어림짐작에 재미를 느끼게 된다. 예를 들어 O(2^n*m) 정도 걸리는 연산에서 N=20, M=20 정도라면? 2^20 * 20이 되고 이 값이 대략 20,000,000 이니 바로 그에 따른 코드를 바로 짜는 즐거움이 있다. 그리고 이 선이 간당간당할 때 dp라고 불리는 memorization 기법 등을 써서 실행 시간을 깎아나가는 것이 또 묘미다.
지금도 대시보드 만들때면 이미 예상하는 대시보드가 존재하고, 이를 위해 머릿속의 방법론과 코드를 옮겨적고는 하는데 이 과정이 꼭 데이터를 깎는 느낌이 든다. 기본 데이터 형태만 대략적으로 확인해도 걸리는 시간도 어느 정도 역산이 가능한데, 시간이 많이 걸릴 게 예측되면 이미 지쳐서 안만들고는 할 때도 있다. 대표적으로 지금 Non-EVM 블록체인 데이터가 그렇다. 이게 시간의 문제지 결국에는 또 불가능이 아니란 것을 알때면 그냥 무념무상으로 코딩할 때가 있는데 그게 몰입이 아닐까 싶다. 그리고 종종 이 과정에서 갑자기 소소한 최적화들이 떠오르며 구현에 성공하는데, 자랑할 사람이 없다는 게 아쉬울 때가 있다.
종종 슈퍼마리오 초기 버전의 용량이 지금 사진에 비해 훨씬 작은 40KB라는 사실을 기억하며, 과거 개발자들이 이런 최적화와 노가다 작업을 통해 만들어냈을 걸 상상하며 설레기도 한다. 지금도 AI 외에도 수 많은 어플리케이션의 최적화는 낭만이다. MMORPG 등에서 동시 다발적 싱크를 모두 맞추는 것, 10억명이 넘게 사용하는 플랫폼의 데이터가 계속 어딘가에는 기록되고 추천 알고리즘이 돌아간다는 인프라가 있다는 것...AI가 아니라도 현재 데이터 인프라와 컴퓨터는 낭만 그 자체가 아닐까.
그것말고도 컴퓨터와 데이터가 주는 "수"에 대한 감각과 예상되는 정답을 향해 깎아내는 과정이 정말 좋다.
입학 전에 동아리 소개 시간에 Big-O Notation에 대한 개념을 배웠다. 이는 문제를 해결하기 위해 필요한 연산 수를 주어진 조건에 맞게 어림잡는 과정이다. 예를 들어 수열의 합을 구하는 연산은 대략적으로 더하는 연산이 N개니까 O(N)과 같은 것이다. 그리고 "알고리즘 문제를 풀 때는 약 10,000,000 정도의 연산을 1초로 기준으로 하면 좋다" 라는 선배의 가르침에 알고리즘을 신나게 풀었던 기억이 있다. 필요한 알고리즘을, 자료구조를 배우고, 정수론과 기하를 통해 최적화를 해나가는 과정은 도파민의 연속이었다. 알고리즘 문제 풀이란게 현업과 약간은 동떨어진 수학 문제나 체스와 같은 지적 유희에 가깝지만 그 순간에는 거의 중독이라고 부를 정도로 매일 문제에 절여져있었다. (이걸로 개발자인 친형과 싸우기도 했다. 왜 돈도 안되는 공부하냐고.)
알고리즘 문제를 풀면 암산과 근사를 많이 하게 된다. 자료 구조나 로직 자체가 있다보니 다수 문제의 예상 시간 및 메모리 근사는 n, 2^n, n^2, n^3, log n, sqrt(n), loglogn 등의 곱 또는 합으로 표현되고, 여기서부터 어림짐작에 재미를 느끼게 된다. 예를 들어 O(2^n*m) 정도 걸리는 연산에서 N=20, M=20 정도라면? 2^20 * 20이 되고 이 값이 대략 20,000,000 이니 바로 그에 따른 코드를 바로 짜는 즐거움이 있다. 그리고 이 선이 간당간당할 때 dp라고 불리는 memorization 기법 등을 써서 실행 시간을 깎아나가는 것이 또 묘미다.
지금도 대시보드 만들때면 이미 예상하는 대시보드가 존재하고, 이를 위해 머릿속의 방법론과 코드를 옮겨적고는 하는데 이 과정이 꼭 데이터를 깎는 느낌이 든다. 기본 데이터 형태만 대략적으로 확인해도 걸리는 시간도 어느 정도 역산이 가능한데, 시간이 많이 걸릴 게 예측되면 이미 지쳐서 안만들고는 할 때도 있다. 대표적으로 지금 Non-EVM 블록체인 데이터가 그렇다. 이게 시간의 문제지 결국에는 또 불가능이 아니란 것을 알때면 그냥 무념무상으로 코딩할 때가 있는데 그게 몰입이 아닐까 싶다. 그리고 종종 이 과정에서 갑자기 소소한 최적화들이 떠오르며 구현에 성공하는데, 자랑할 사람이 없다는 게 아쉬울 때가 있다.
종종 슈퍼마리오 초기 버전의 용량이 지금 사진에 비해 훨씬 작은 40KB라는 사실을 기억하며, 과거 개발자들이 이런 최적화와 노가다 작업을 통해 만들어냈을 걸 상상하며 설레기도 한다. 지금도 AI 외에도 수 많은 어플리케이션의 최적화는 낭만이다. MMORPG 등에서 동시 다발적 싱크를 모두 맞추는 것, 10억명이 넘게 사용하는 플랫폼의 데이터가 계속 어딘가에는 기록되고 추천 알고리즘이 돌아간다는 인프라가 있다는 것...AI가 아니라도 현재 데이터 인프라와 컴퓨터는 낭만 그 자체가 아닐까.
❤28
밈코인의 붐에 너무 FOMO가 올 필요 없다고 생각한다. 결국 자기가 할 수 있는 범위에서 투자를 해야한다.
본인이 “밈”에 대해 빠삭하고, 러그풀 감지에 민감한 사람이라면 밈코인 시장은 충분히 매력적일 수 있지만, 그게 아니라면 단지 투기이고 카지노이다. 우리는 가위바위보도 승률이 50%를 넘지 못하는 인간임을 항상 명심해야 한다.
투기로 번 돈은 욕심을 버리지 못한가면 결국 투기로 잃게 된다. 돈을 잃은 사람은 말이 없다. 끝에 가서 실제로 돈을 번 사람은 극소수다.
카지노가 나쁜 것은 아니다. 도파민을 적절하게 얻는 것은 좋다. 다만 적절한 금액과 본전 회수 등에 휘말리지 않아하는 가장 중요한 룰들을 잊지 말길 바란다.
본인이 “밈”에 대해 빠삭하고, 러그풀 감지에 민감한 사람이라면 밈코인 시장은 충분히 매력적일 수 있지만, 그게 아니라면 단지 투기이고 카지노이다. 우리는 가위바위보도 승률이 50%를 넘지 못하는 인간임을 항상 명심해야 한다.
투기로 번 돈은 욕심을 버리지 못한가면 결국 투기로 잃게 된다. 돈을 잃은 사람은 말이 없다. 끝에 가서 실제로 돈을 번 사람은 극소수다.
카지노가 나쁜 것은 아니다. 도파민을 적절하게 얻는 것은 좋다. 다만 적절한 금액과 본전 회수 등에 휘말리지 않아하는 가장 중요한 룰들을 잊지 말길 바란다.
🥰16
ordinary subinium
여기에 UNI 원상이라...이정도 패턴이면 10월에 1-2건 더할 것 같은데...
이걸 예측한 이유는 업비트는 상장에 특정 기준이 있는지 꼭 특정 상단을 돌파한 기간에 월 기준 4건이상 원화상장을 진행했던 묘한 패턴이 있습니다. (시장을 보고 있긴 보고 있다는 뜻)
* 근데 묘한 건 꼭 이러면 짧게라도 부분 조정이 왔었습니다. (가장 마지막은 24년 5월, 그 전에는 21년 4월, 10월도 있음) 물론 사례가 적어서 일반화는 어렵지만 업비트가 신나면 슬슬 탐욕의 장이 되어가고 있다고 해석할 수도 있습니다. (다 떠나서 그냥 이런 거 무시하고 올라주면 좋겠네요)
* 그리고 저는 업비트는 은근 코인베이스 레퍼체크를 많이 본다고 생각하고 있습니다. 예시 BIGTIME, ZETA, SAFE 등
* 근데 묘한 건 꼭 이러면 짧게라도 부분 조정이 왔었습니다. (가장 마지막은 24년 5월, 그 전에는 21년 4월, 10월도 있음) 물론 사례가 적어서 일반화는 어렵지만 업비트가 신나면 슬슬 탐욕의 장이 되어가고 있다고 해석할 수도 있습니다. (다 떠나서 그냥 이런 거 무시하고 올라주면 좋겠네요)
* 그리고 저는 업비트는 은근 코인베이스 레퍼체크를 많이 본다고 생각하고 있습니다. 예시 BIGTIME, ZETA, SAFE 등
❤9
Forwarded from ㈜ 청년열정마라두바이쫀득민트초코손맛푸드
최근 업비트의 상장 16회, ENS부터 오늘 SAFE까지를 모아봤습니다.
상장공지봇 알림이 뜬 때를 기준으로 그 당시 5분봉을 가져온 차트이며, 따로 수치를 조절하지 않은 트리봇 차트 그대로를 사용했습니다.
대부분의 경우 공지와 동시에 큰 급락이 나오거나, 좀 오르는듯 하다 큰 하락을 경험하는 경우가 많은 편. (대체로 원상이후 대략 24시간 내 큰 하락은 전부 석우탓으로 느껴짐)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5
ordinary subinium
이걸 예측한 이유는 업비트는 상장에 특정 기준이 있는지 꼭 특정 상단을 돌파한 기간에 월 기준 4건이상 원화상장을 진행했던 묘한 패턴이 있습니다. (시장을 보고 있긴 보고 있다는 뜻) * 근데 묘한 건 꼭 이러면 짧게라도 부분 조정이 왔었습니다. (가장 마지막은 24년 5월, 그 전에는 21년 4월, 10월도 있음) 물론 사례가 적어서 일반화는 어렵지만 업비트가 신나면 슬슬 탐욕의 장이 되어가고 있다고 해석할 수도 있습니다. (다 떠나서 그냥 이런 거…
2024 얼마 안남았고 아직 tge 안한 바낸 투자 토큰은 많음. 시장 나쁘지 않은 지금 슬슬 바낸 런치풀 쏟아지지 않을까?
❤6
ordinary subinium
<오후에도 데깎노하며 남기는 후기> Near는 Near대로 아주 재밌게 분석을 하고 있는데요 ^^ 이런 거 좋아하는 분들 또는 온체인 데이터 분석 공부를 하는 분들을 위해 공유해봅니다. - 목표: near liquid staking tvl 구해보기 (DB 구조 및 이벤트 유형 이해하기에는 이런 성장이 스테이블한 친구들이 좋음) 대표 프로토콜 중 하나로 LiNEAR가 있어서 이걸로 시도 중. - 방법: DB가 제공되면 DB로 구하는 게 가장 빠르고 정확…
데깎노 와중에 더 큰 억까 발생...Dune 플랫폼 터지기
🔥4🤯4
Solana의 첫 Native LRT인 Fragmetric이 드디어 메인넷 런칭을 했네요.
해당 팀은 현재 솔라나의 대표적인 인프라 프로젝트 Jito, Backpack 등과 긴밀하게 협업하며 다른 솔라나팀들에 비해 기술적인 강점도 있으면서 솔라나의 문화에 대한 이해도도 높아 솔라나 생태계에서 가장 기대가 되는 팀 중 하나입니다.
기존의 다른 LRT와 마찬가지로 현재 포인트 시스템인 LF(ra)G 캠페인을 시작했는데 고래들이 처음부터 대량으로 들어오고 있네요ㄷㄷ 하루만에 18000 SOL (대략 $3M+) 정도 일단 모집되었습니다.
과연 ethereum-etherfi만큼 solana-fragmetric으로 성장할 수 있을까요? 참고로 solana 생태계 restaking은 solayer vs Jito 구도가 될 것 같은데 전 Jito팀을 더 믿는 중이긴 합니다. Jito의 개발력은 진짜 미쳤기 때문...
그리고 요새 Dune ⭐️ 흥행이 점점 부진한데, 계정이 있다면 해시드 계정 많관부입니다 👀
https://dune.com/hashed_official/fragmetric
해당 팀은 현재 솔라나의 대표적인 인프라 프로젝트 Jito, Backpack 등과 긴밀하게 협업하며 다른 솔라나팀들에 비해 기술적인 강점도 있으면서 솔라나의 문화에 대한 이해도도 높아 솔라나 생태계에서 가장 기대가 되는 팀 중 하나입니다.
기존의 다른 LRT와 마찬가지로 현재 포인트 시스템인 LF(ra)G 캠페인을 시작했는데 고래들이 처음부터 대량으로 들어오고 있네요ㄷㄷ 하루만에 18000 SOL (대략 $3M+) 정도 일단 모집되었습니다.
과연 ethereum-etherfi만큼 solana-fragmetric으로 성장할 수 있을까요? 참고로 solana 생태계 restaking은 solayer vs Jito 구도가 될 것 같은데 전 Jito팀을 더 믿는 중이긴 합니다. Jito의 개발력은 진짜 미쳤기 때문...
그리고 요새 Dune ⭐️ 흥행이 점점 부진한데, 계정이 있다면 해시드 계정 많관부입니다 👀
https://dune.com/hashed_official/fragmetric
👍18🔥5
AI x Crypto에 대해 개인적으로 중립보단 살짝 부정에 가까움.
AI x Crypto 대부분은 과거 P2E와 같다고 보고 있음. 말이 안되는 건 아니고 프로덕트도 있지만 유저들의 니즈를 채워주는 실용성에 대해서는 여전히 부족함. 기존 AI 인프라와 API 비용과 경쟁하여 Web3 경험이 없는 유저를 온보딩할 수 있을까? AI x Crypto 프로덕트는 진짜 Claude, Perplexity, ChatGPT, Character ai 등의 프로덕트와 경쟁해야 함. 크립토만이 할 수 있는 "이념 전파"와 "인센티브 모델"이 매우 중요할 것.
AI x Crypto는 인프라는 미래에 대한 기대감으로 가격이 산정되는 테슬라 같은 테크주로 보이고, 어플리케이션 레벨에서는 "어느 정도 효용"을 만족시켜줄만한 컨텐츠는 만들 수 있을 것. 마치 NFT 시장 또는 P2E 시장과 비슷하게 될 것이라 예상. 그리고 알다싶이 이런 가격 산정이 어려운 시장에서 기회는 반드시 있긴 하다. 새로운 컨텐츠 시대의 오픈씨가 누가 될 것인지, AI2E 시대의 액시와 스테픈은 누가 될 것인지 또는 밈코인 시장의 BAYC를 찾는 것도 모두 방법이 되겠지만 적절한 exit이 중요함. ICO 불장, 디파이 불장, NFT 불장에 들어왔다고 다 졸업했던 거 아닌 것 처럼?
궁극적으로 유저를 계속 유입시키며 fly-wheel을 만들기에는 그정도 기술적, UX 엔지니어링 강점을 가진 AI 팀은 아직까진 별로 없어보임. 그렇기에 뛰어난 수완으로 Web2 유저 온보딩을 성공하는 팀을 발견한다면 강하게 베팅해도 됨.
Ronin의 부활과 같이 기술적으로 2~3년이 지나면 AI x Crypto도 유의미한 프로덕트를 만들 수 있을 것이라 생각하지만 단기간에 떠드는 AI x Crypto는 버블이 될 가능성도 적지 않음. 언젠가는 올 미래라고는 생각. 다만 지금의 유저 기대감과는 진행속도가 다르게 되지 않을까 생각.
AI x Crypto 대부분은 과거 P2E와 같다고 보고 있음. 말이 안되는 건 아니고 프로덕트도 있지만 유저들의 니즈를 채워주는 실용성에 대해서는 여전히 부족함. 기존 AI 인프라와 API 비용과 경쟁하여 Web3 경험이 없는 유저를 온보딩할 수 있을까? AI x Crypto 프로덕트는 진짜 Claude, Perplexity, ChatGPT, Character ai 등의 프로덕트와 경쟁해야 함. 크립토만이 할 수 있는 "이념 전파"와 "인센티브 모델"이 매우 중요할 것.
AI x Crypto는 인프라는 미래에 대한 기대감으로 가격이 산정되는 테슬라 같은 테크주로 보이고, 어플리케이션 레벨에서는 "어느 정도 효용"을 만족시켜줄만한 컨텐츠는 만들 수 있을 것. 마치 NFT 시장 또는 P2E 시장과 비슷하게 될 것이라 예상. 그리고 알다싶이 이런 가격 산정이 어려운 시장에서 기회는 반드시 있긴 하다. 새로운 컨텐츠 시대의 오픈씨가 누가 될 것인지, AI2E 시대의 액시와 스테픈은 누가 될 것인지 또는 밈코인 시장의 BAYC를 찾는 것도 모두 방법이 되겠지만 적절한 exit이 중요함. ICO 불장, 디파이 불장, NFT 불장에 들어왔다고 다 졸업했던 거 아닌 것 처럼?
궁극적으로 유저를 계속 유입시키며 fly-wheel을 만들기에는 그정도 기술적, UX 엔지니어링 강점을 가진 AI 팀은 아직까진 별로 없어보임. 그렇기에 뛰어난 수완으로 Web2 유저 온보딩을 성공하는 팀을 발견한다면 강하게 베팅해도 됨.
Ronin의 부활과 같이 기술적으로 2~3년이 지나면 AI x Crypto도 유의미한 프로덕트를 만들 수 있을 것이라 생각하지만 단기간에 떠드는 AI x Crypto는 버블이 될 가능성도 적지 않음. 언젠가는 올 미래라고는 생각. 다만 지금의 유저 기대감과는 진행속도가 다르게 되지 않을까 생각.
👍11❤4
ordinary subinium
Solidly와 그 fork에 관한 간단한 이야기 * 결론적으로 기능들 다 갖다붙인 거 말고 토큰 에미션의 동적 조절과 리베이싱에 따른 % 디테일 변경이 중요한 건데 이건 나중에 또 기회되면 작성해보겠습니다. 1️⃣ Solidly (Fantom) 2022년 1월말에 안드레 크로녜가 Fantom 체인 위에 만들고 3월에 돌연 잠적 (개인적인 휴식 등의 이유로) ve(3, 3)을 차용한 매우 도전적이고 혁신적인 토크노믹스 였지만 거의 2달만에 과도한 토큰…
스크롤의 토칸 사망...
결국 체인 성장이 뒷받침 되어주지 못하면 3,3은 무너질 수 밖에 없는가. (혹시 해킹 등 이슈 있으면 알려주세요)
결국 체인 성장이 뒷받침 되어주지 못하면 3,3은 무너질 수 밖에 없는가. (혹시 해킹 등 이슈 있으면 알려주세요)
😱4
ordinary subinium
스크롤의 토칸 사망... 결국 체인 성장이 뒷받침 되어주지 못하면 3,3은 무너질 수 밖에 없는가. (혹시 해킹 등 이슈 있으면 알려주세요)
거버넌스 only 또는 적절한 소각 매커니즘 없이 과연 L2 토큰은 가격을 방어할 수 있을까? 단순한 수익쉐어 제외.
1) 우선 fully onchain 거버넌스 방식이면 내부 트레저리 운용 등에서 방어 비용으로 어느 정도 가격 방어 및 상승이 작용하겠지만 (일부 디파이와 같이) 현재는 대부분 중앙화 되어있으니 어려움.
2) 소각 매커니즘의 도입. 결국 가스비로 사용할 수 있게 해야하는데 자체 체인의 하드포크 또는 신규 체인 제작 외에는 쉽지 않음. 그래서 아비트럼 오비탈은 L3 등을 통해 자체 토큰을 사용할 수 있게 해주는데, 아마 L2들은 자기들만의 유스케이스 기반으로 L3를 만들지 않을까 예상해봄. 마치 EigenLayer가 EIGEN 수요 만들려고 EigenDA 만든 것 처럼.
3) 스테이킹 매커니즘 도입. 시장의 공급을 줄이는 가장 쉬운 방법. 근데 이건 추후 약속된 이율이 가격 하락에 비해 높아야 하는데, 결국 체인 성장이 뒷받침 안되면 손해라고 생각.
4) 새로운 수익 창출 방식 형성. restaking 이 해당 시장의 가능성을 열어줌. 자체 거버넌스에 대한 보호 비용이 아닌 타 프로토콜에 대한 보호 비용으로 작용하고 수수료를 받는 형식. 이게 유의미하기 위해서는 avs라고 불리는 프로토콜이 수익을 내어 최소 크립토 금리는 넘어줘야 메리트가 있는데 과연 무엇일까? 가장 액티브한 dapp인 유니스왑의 UNI의 스테이킹 with L2가 어떻게 될지가 제일 중요할 듯.
1) 우선 fully onchain 거버넌스 방식이면 내부 트레저리 운용 등에서 방어 비용으로 어느 정도 가격 방어 및 상승이 작용하겠지만 (일부 디파이와 같이) 현재는 대부분 중앙화 되어있으니 어려움.
2) 소각 매커니즘의 도입. 결국 가스비로 사용할 수 있게 해야하는데 자체 체인의 하드포크 또는 신규 체인 제작 외에는 쉽지 않음. 그래서 아비트럼 오비탈은 L3 등을 통해 자체 토큰을 사용할 수 있게 해주는데, 아마 L2들은 자기들만의 유스케이스 기반으로 L3를 만들지 않을까 예상해봄. 마치 EigenLayer가 EIGEN 수요 만들려고 EigenDA 만든 것 처럼.
3) 스테이킹 매커니즘 도입. 시장의 공급을 줄이는 가장 쉬운 방법. 근데 이건 추후 약속된 이율이 가격 하락에 비해 높아야 하는데, 결국 체인 성장이 뒷받침 안되면 손해라고 생각.
4) 새로운 수익 창출 방식 형성. restaking 이 해당 시장의 가능성을 열어줌. 자체 거버넌스에 대한 보호 비용이 아닌 타 프로토콜에 대한 보호 비용으로 작용하고 수수료를 받는 형식. 이게 유의미하기 위해서는 avs라고 불리는 프로토콜이 수익을 내어 최소 크립토 금리는 넘어줘야 메리트가 있는데 과연 무엇일까? 가장 액티브한 dapp인 유니스왑의 UNI의 스테이킹 with L2가 어떻게 될지가 제일 중요할 듯.
❤12