블록체인 데이터 추출의 복잡성 극복: Node RPC부터 Firehose까지의 기술적 접근법

블록체인 데이터 추출의 복잡성 극복: Node RPC부터 Firehose까지의 기술적 접근법

핵심 트렌드: 블록체인에서 데이터를 추출하고 구조화하는 작업은 분산 인프라, 잦은 재구성(reorgs), 불완전한 API 등으로 인해 복잡성이 높으며, 효율적인 데이터 파이프라인 구축을 위한 다양한 기술적 접근법이 진화하고 있습니다.

주요 변화 및 영향:

• Node RPC의 한계:
  • eth_getLogs는 단순 사용에 효율적이지만, 트랜잭션 메타데이터(타임스탬프, 발신자 정보 등)를 얻기 위해 추가 RPC 호출(eth_getTransactionByHash)이 필요하여 비효율적입니다.
  • eth_getBlockReceipts는 입력 데이터와 로그를 한 번에 제공하여 왕복 호출을 줄이지만, 필터링 기능이 없어 처리해야 할 데이터 양이 늘어납니다.
  • Uniswap V3와 같이 복잡한 상태 변화를 추적하려면 debug_traceBlock과 같은 디버그 API를 사용해야 하는데, 이는 모든 RPC 제공업체에서 지원하지 않으며, 대규모 데이터 처리에는 여전히 제약이 있습니다.
• Node 기반 인덱싱의 주요 제약사항:
  • 푸시 모델 부재: 실시간 데이터 스트림 구독이 어렵고, 연결이 끊어지면 데이터 손실 위험이 있어 클라이언트 측 폴링 로직이 필요합니다.
  • 체인 재구성(Reorg) 미처리: 노드가 자체적으로 재구성 알림을 제공하지 않아, 별도의 로직 구현 없이는 데이터 불일치 또는 손실이 발생할 수 있습니다.
• Firehose의 등장과 이점:
  • The Graph의 Firehose는 전통적인 폴링 방식의 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.
  • 스트리밍 패치: 노드에 스트리밍 패치를 적용하여 새로운 블록을 실시간으로 파이프로 푸시합니다. (Ethereum은 커스텀 포크, Solana는 Geyser 플러그인 활용)
  • 대규모 히스토리 데이터 스트리밍: 노드 자체는 효율적인 디스크 기반 스토리지에 최적화되어 있어 히스토리 데이터 스트리밍에 부적합하지만, Firehose는 S3 호환 클라우드 스토리지를 활용하여 어떤 블록 높이에서도 데이터를 스트리밍할 수 있습니다.
  • 효율적인 프로토콜: gRPC를 사용하여 데이터를 효율적으로 압축하고, 다국어 지원 및 쉬운 통합을 가능하게 합니다.
  • 유연한 데이터 소스 전환: Joined Block Source 메커니즘을 통해 히스토리 데이터 스토리지와 실시간 노드 스트림 간을 자동 전환합니다.
  • 안정성 및 무중단 운영: 여러 노드를 병렬로 스트리밍하고, 읽기 구성 요소를 분할하며, 원격 저장소에서의 중복 제거 및 최적화를 통해 단일 실패 지점을 제거하고 100% 가용성을 확보합니다.

트렌드 임팩트: Firehose와 같은 솔루션은 블록체인 데이터 추출 및 분석 파이프라인 구축의 복잡성을 크게 줄이고, 확장 가능하며 안정적인 데이터 접근성을 제공하여 탈중앙화 애플리케이션(dApp) 및 분석 서비스 개발을 가속화합니다. 이는 블록체인 데이터의 활용성을 높여 새로운 비즈니스 모델과 인사이트 발굴을 촉진할 것입니다.

업계 반응 및 전망: Firehose는 블록체인 데이터 인덱싱 분야의 주요 난제를 해결하는 혁신적인 접근 방식으로 평가받고 있으며, 향후 더욱 많은 블록체인 프로젝트와 데이터 분석 플랫폼에서 표준처럼 채택될 것으로 전망됩니다. 이를 통해 개발자들은 데이터 추출 및 처리에 소요되는 시간과 리소스를 절감하고, 핵심 로직 개발에 집중할 수 있게 될 것입니다.