Subsquid（SQD）：市場によって過小評価されている高品質のプロジェクト

著者：M31 CapitalのDavid Attermann

Subsquidネットワークは、業界で最初のモジュラーブロックチェーンデータインデックスとクエリソリューションであり、開発者がチェーンに関する情報に簡単にアクセスして分析できるようになりました。ユニークなモジュール式およびスケーラブルなアーキテクチャを提供し、高度にカスタマイズされたデータ処理パイプラインとリアルタイムの更新を可能にします。市場はそれについてあまり知らないので、これは投資家に珍しく魅力的な投資機会を提供します。

ブロックチェーンデータ管理の現状

現在、Web3開発者が直面している最大の課題の1つは、大規模なアクセスデータです。現在、ブロックチェーン（トランザクションデータとステータスデータ）、アプリケーション（スマートコントラクトステータスのデコード）、および関連するリンクデータ（IPFやArweaveに保存されている価格データなど）は非常に複雑です。これらのデータは通常、複数の生態系、チェーン、および技術に散在しているため、非標準構造とデータ島の外観が発生し、最終的には不完全なデータセットが抽出されます。

Web2では、アクセスへのアクセスのために、BigQuery、Snowflake、Apache、およびIcebergと同様の集中データ湖にデータが保存されます。ただし、同様の集中データ湖にWeb3データを保存すると、オープン性と弾性アクセスの当初の意図に違反します。Web3アプリケーションデータを要約、フィルタリング、および便利に抽出できる場合、業界の可能性はマルチチェーンパラダイムの下でリリースされ、次世代のアプリケーション機能の開発を促進します。

解決：サブキッドネットワーク

Subsquidは、大量のデータを効率的に抽出するために最適化する分散クエリエンジンです。現在、100を超えるEVMおよび基板ネットワークからのデータ、およびテスト段階のSolanaとStarknetのデータを処理しています。これらのデータには、各トランザクションのEVMイベントログ、トランザクションの領収書、追跡、ステータスの違いなどの詳細情報が含まれます。また、マルチチェーン関数を使用して、市場と信頼できる実行環境（TEE）がゼロ知識を介してリンクされたデータ湖リソースネットワークと信頼できるつながりがないことを証明するコラボレーターとRAG関数を開発しています。

従来のブロックチェーンデータクエリメソッドは遅く、分散化され、コスト効果が高く、開発者が意味のある洞察を抽出することは困難です。Subsquidの分散型クエリエンジンは、スケーラブルなモジュラーアーキテクチャを提供し、カスタマイズされたデータパイプラインと実際の時間更新を可能にして、データ抽出速度を最大100倍増加させ、コストを90％削減します。

現在の製品キット

これらのツールにより、開発者は大量のブロックチェーンデータに簡単にアクセスして分析できるため、複雑な分散型アプリケーションを構築および拡大できます。

1。1。サブキッドネットワーク：100を超えるEVMおよび基質ネットワーク、およびテストフェーズのSolanaとStarknetの履歴チェーンからデータを処理するための分散クエリエンジン。

2。イカsdk：Subsquidネットワークにインデックスを構築するためのTypeScript Toolkitパッケージで、データ抽出、変換、負荷のための高エンドライブラリを提供します。

3 ..サブキッドクラウド：プラットフォームはサービス（PAAS）です。これは、ポストグレスリソース割り当て、ゼロシャットダウン移行、および高性能RPCエンドポイントを提供するSquid SDKインデックスの展開に使用されます。

4。4..サブキッドファイアホース：オープンソースの軽量アダプター。これは、多数の設定のない開発および展開サブディアグラムに便利です。

モジュラー構造

市場の他のソリューションとは異なり、Subsquidのユニークなモジュラーアーキテクチャにより、開発者は最適な柔軟性とカスタマイズを実行できます。これは、Web3の開発を入力する次の段階で重要な違いになり、アプリケーションとユースケースがより複雑で機能的になります。

1。1。カスタマイズ：開発者は、より効率的で効果的なデータ処理を実現するために、特定のニーズに応じてパイプラインの各コンポーネントをカスタマイズできます。

2。スケーラビリティ：モジュラー特性により、水平方向の拡張が容易になり、処理ノードを増やすだけでデータ負荷を継続的に増やすことができます。

3 ..柔軟性：Subsquidがさまざまなケースやパフォーマンス要件に適応できるように、パイプラインのさまざまな段階を独立して開発および最適化できます。

4。4..効率：データフローと処理ロジックを細かく制御することにより、Subsquidはインデックス作成およびクエリタスクのより高いパフォーマンスと効率を達成できます。

モジュラーデータアクセスメソッドの強力な機能を説明するために、分析と実際のデータアクセスユースケースを比較できます。どちらも非常に効率的なデータソース（Subsquidネットワーク）が必要ですが、残りのパイプラインには完全に異なるテクノロジーが必要です。Web2の世界では、アプリケーションの実際のデータアクセスは通常、比較的小さなトランザクションデータベース（Postgres、SQLite）によってサポートされており、分析にはSnowflake、Bigquery、Trinoなどのビッグデータソリューションが必要です。同じ区別もWeb3ユースケースにも適用されます。Subsquidにはユニークな利点があり、2つの垂直フィールドから意味のある価値シェアを取得できますエッセンス

ターゲット市場とユースケース

Subsquidの技術は、ブロックチェーンエコシステムのすべての分野で非常に相関しています。

1。1。分散型アプリケーションプロジェクト（DAPPプロジェクト）：DEFI、NFT、ゲーム、ソーシャルメディア、その他の分野での分散型アプリケーションのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを改善します。

2。ブロックチェーンネットワーク（ブロックチェーンネットワーク）：L1およびL2ネットワークのデータインフラストラクチャを改善して、開発者がより効率的なデータ駆動型アプリケーションを構築できるようにします。

3 ..分析と研究（分析と研究）：企業が大量のブロックチェーンデータを処理し、洞察と傾向を抽出するのを支援します。

チェーンおよびWeb3データ上の各バイトの値は、Web2よりもいくつかの大きさであり、スマートコントラクト、インデックス、分析API、および限界テクノロジー（AIエージェントなど）によって消費されます。

顧客ケースの調査

1。1。Railgun：プライバシーに焦点を当てたEVMウォレットを備えたEVMウォレットインフラストラクチャ

•Railgunは、RPCスキャンバランスを直接呼び出すために内部ツールを使用しましたが、速度は遅いです。グラフを使用しようとした後、すべてのチェーンで機能的な一貫性がないことがわかります。Subsquidは、バランススキャンの点で新しい「プライバシープール」製品を改善しました。

2。コインリスト：リードトークンリリースプラットフォーム

・CoinListは多くの場合、新しいプロジェクトを処理するため、通常、サポートする予定のノードプロバイダーを見つけるのは面倒です。大規模なプロバイダーは新しい小さなチェーンをサポートしていませんが、小規模プロバイダーに依存することは難しくて信頼できない場合があります。このインフラストラクチャが改ざんまたは維持される可能性があるため、プロジェクトチーム自体からデータを取得することはお勧めできません。サブキッドCoinListはこの問題を完全にバイパスできます。

・このプラットフォームは、SubsquidのSubsquidの今後のネイティブサポートに非常に興味があります。RPCの制約を完全に排除しますエッセンスこれにより、断片はコインリストなどのトークンだけでなく、ゲームやソーシャルネットワーキングなどのさまざまな鎖プラットフォームにも適しています。

無視して誤解

Subsquidは現在、人気に欠けていると市場で過小評価されています。その技術的な違い、機能的価値、初期のユーザーの魅力、大きな可能性はありますが、このプロジェクトは注意を払っていません。理由は次のとおりです。

でブランドマーケティングは弱いです：Subsquidは、最初の数年間で、彼は製品開発と顧客獲得にのみ焦点を当てており、ブランドマーケティングが不十分であることを認めました。これまでのところ、そのソーシャルメディアの影響とマーケティング活動は、より多くの聴衆にその価値を効果的に伝えていません。

でトークンの発行は不足していますそのマーケティング作業が満足のいくものではないことを考えると、SQDトークンの発行は他のブロックチェーンプロジェクトのように感覚を引き起こすことはなく、初期評価が低くなります。

で深い技術的な違い：下位製品の高度な性質と技術は、より広い市場で理解され、高く評価されるのが難しいかもしれません。

現在、チームはブランド認知度に焦点を当てており、M31 Capitalなどの戦略的パートナーの助けを借りて、このプロジェクトがその価値を市場によりよく伝え、最近の評価の大幅な増加を促進すると考えています。

競争力のあるパターン

Subsquidの主な競合他社には、グラフ、Zettablock、および空間と時間が含まれます。各プラットフォームには、特定のプロジェクトのニーズに応じて、独自の利点と短所があります。Web3 Data Lake/Warehouse Marketは、長期的には複数の大規模な勝者がいるため、巨大になると考えています。

グラフ

で事前に：グラフはサブチャートに依存し、サブグラフはデータのインデックス作成とクエリのための所定の命令セットです。この方法は、構造化されたユーザーフレンドリーな方法を提供しますが、Subsquidモジュラープロセッサによって提供される深いカスタマイズがありません。

でインデックスメカニズム：グラフは、より厳しいインデックスメカニズムを使用します。通常、主要な調整またはサブマップの再展開が必要です。

でパフォーマンス：サブマップの複雑さとネットワーク負荷に基づいて、中程度から高性能を提供します。クエリの遅延が低く、インデックスを追加することでより水平に拡張できます。

•

Zettablock

で集中制御と分散意図：Zettablockは、集中インフラストラクチャと分散化された信頼メカニズムを組み合わせています。この方法は、実際のデータインデックスとクエリ関数を提供しますが、Subsquidで同じレベルのモジュール式カスタマイズを提供しません。

でデータパイプライン：Zettablockは、カスタムETL（抽出、変換、読み込み）プロセスを備えた実際のデータパイプラインに焦点を当てていますが、完全な分散およびモジュール式のサブキッド方法と比較して、より濃縮された制御フレームワークを使用します。

でパフォーマンス：実際のデータインデックス向けに設計されたクエリ応答時間は短いです。これは非常にスケーラビリティであり、実際のデータパイプラインを必要とするアプリケーションに適しています。

空間と時間

・SQLプルーフおよびハイブリッド処理：Space and Timeは、SQLを介したデータの整合性を証明し、ハイブリッドトランザクションと分析処理をサポートします。データの整合性と処理のための高度な機能を提供しますが、そのアーキテクチャはインデックスパイプラインの観点からサブキッドとしてモジュール式ではなく、カスタマイズされていません。

・データウェアハウス：空間と時間のアーキテクチャは、分散型のデータ倉庫に集中していますが、大規模なデータクエリの強力な機能を備えていますが、Subsquidの柔軟なモジュラーパイプラインと比較して単一です。

パフォーマンス：ブロックチェーンとチェーンのデータに高いパフォーマンス最適化を提供します。ハイブリッドトランザクションと分析処理をサポートして、低下とスケーラビリティを確保します。

下位区分

Subsquidのユニークなモジュラーおよびカスタマイズされたデータ処理方法は、柔軟性、パフォーマンス、およびスケーラビリティに注意して、ブロックチェーンデータインデックスとクエリプラットフォームで際立っています。業界が成熟し、アプリケーションがますます鎖で複雑になるにつれて、この機能はますます価値が高くなります。

1。1。カスタマイズされたインデクサーとプロセッサ

•柔軟なインデックス：開発者が高度にカスタマイズされたインデックスとプロセッサを構築して、複雑なデータ統合タスクを処理し、ブロックチェーンデータから意味のある洞察を抽出できるようにします。

•パフォーマンスの最適化：カスタムプロセッサは、パフォーマンスを最適化して、インデックスとクエリが効率的でスケーラブルであることを確認できます。

2。マルチステージ処理パイプライン

•データストリームアーキテクチャ：マルチステージ処理パイプラインは、データ処理タスクの管理可能性とスケーラビリティを改善するために、データの抽出、変換、ストレージを独立した段階に分割します。

•変更：パイプラインの各段階を独立して開発および最適化して、より大きなデータ処理ワークフロー制御を提供することができます。

3 ..複数のデータソースをサポートします

•さまざまなブロックチェーン合併：さまざまなブロックチェーンをサポートし、さまざまなデータベースを統合するため、開発者がさまざまなブロックチェーンエコシステムで作業するための多機能ツールになります。

•適応性：プラットフォームが複数のデータソースを処理して、ブロックチェーン業界の変化するニーズを満たすことができるようにする能力。

4開発者のフレンドリーなツールSDK

で包括的なSDK：カスタマイズされたデータインデックスとプロセッサの開発を簡素化するツールとライブラリを含む、ソフトウェア開発ツールキット（SDK）を提供します。

でAPIサポート：GraphQLやSQLを含むデータクエリのさまざまなAPIをサポートし、開発者に柔軟性を提供します。

5. Decentralization and scalability architecture

で地方分権：グラフと空間と時間と同様に、Subsquidは分散型ノードネットワーク処理とインデックスデータを使用して、高可用性とフォールトトレランスを確保します。

でスケーラビリティ：プラットフォーム設計は水平拡張であり、増加したデータとクエリの量を効率的に処理できます。

6。パフォーマンスと効率

で高性能：カスタマイズされた最適化データ処理パイプラインの段階では、Subsquidはデータインデックスとクエリタスクで高性能を達成できます。

でリソースの使用効率：プラットフォームアーキテクチャは、コンピューティングリソースの効率的な利用を保証し、データ処理のコストと複雑さを削減します。

この分野で最も成熟した競合他社とSubsquidを比較する場合、最後のポイントは特に重要です。下の図に示すように、トークンインセンティブ毎月のネットワーク収入の50〜100倍を超える

アーキテクチャの観点から見ると、グラフの「シングル」インデックスノードは、WASMにコンパイルされたサブダイアグラムを実行するために使用されるブラックボックスです。データはアーカイブノードとローカルIPFから直接的であり、処理されたデータは構築された-in Postgresデータベースに保存されます。対照的に、Subsquidネットワークは、ほぼゼロコストのデータアクセス、複数のブロックからより微細なデータ取得、優れたバッチ処理とフィルタリング機能を提供します。

相対評価

Subsquidの最高のトークンはGRTであり、その取引価格はSQDのFDVプレミアムの18倍です。空間と時間は、今年後半にトークンが取引を開始したもう1つの直接的なトークンになります。

長期的には、Web3業界の成熟度により、Subsquidを今日の同様のWeb2企業と比較することは合理的です。つまり、プロジェクト（およびWeb3全体）が成功した場合、その上昇は270倍になります。

2030年のTAMと上昇の可能性

ブロックチェーンデータ管理とWeb3は一般的に初期段階にありますが、Subsquidの長期Tam TamのリファレンスとしてWeb2を使用できます。以前に全体を推定しました2030年のWeb3市場の潜在的な台頭2030年までに、Web3 GDP（総収入）は5.6兆ドルに達します。Web2データ湖と倉庫市場の割合を考慮した場合、Web3 GDP予測に適用でき、2030年までにWeb3 Data LakeとWarehouse Marketは236億ドルに達します。

（ソース：オムニチャインの観察同様に>将来の市場の洞察同様に>専門家の市場調査。

Subsquidの市場シェアは2030年に20％であり、10倍の収入倍数を使用していると仮定します（高成長資産には合理的であり、以下が詳細に導入されます）。SQDの価値は470億に達します240回。

なぜ20％の市場シェアがあるのですか？Web2データ管理プロバイダーの競争力のあるダイナミクスを通じて、マーケットリーダーは長い間40％以上のシェアを維持してきました。Web3のより散在する性質を考慮すると、20％がSubsquidの上向きのシーンの合理的な仮定であると考えています。

なぜそれは10倍の収入ですか？これは、パブリッククラウドコンピューティング会社の10年間の平均です（2020年に22回に達しました！）。

2030年のFDVのSubsquidの感度表（10億米ドル）とリターン倍数は次のとおりです。

投資理論

・非常に非対称のリスク/リターン投資の機会。。

・Web3テクノロジースタック（Data Lake and Warehouse）非常に貴重な資産の非常に貴重な部分は、アプリケーションの複雑さが加速し続け、分散型AIの急増、および一般的な業界の拡大により、さらに、チェーンのインデックスの成長につながることが重要です。

・効果的なブランドマーケティング、優れたトークン発行活動の欠如、および深遠な技術により、それは無視されており、価格設定は非常に間違っています。

・市場の懸念が不足しているにもかかわらず、Subsquidには、既存の大企業よりも優れたネットワークアーキテクチャよりも優れたエキサイティングなロードマップ、印象的な初期の顧客魅力、完全なデータウェアハウス機能、共同処理とRAG機能の提供を提供します。

・複数の最近の触媒には、6月のメインネットワークの立ち上げ、今後のウェブサイトの更新とブランド復活、マーケティングおよび戦略的パートナープランへの新たな注意が含まれます。

技術設計

Subsquidは、無制限のレベルのスケーラビリティ、許可なくデータアクセス、信頼の最小化の照会、およびメンテナンスコストの低いことを提供することを目指しています。アーキテクチャは保証します：

・元のデータは、データプロバイダーから永続的なメモリにアップロードされました。

・データは圧縮され、ネットワークノード間で分散されます。

・ノードオペレーティング事業は預金を支払いますが、これはビザンチンの行動のために削減される可能性があります。

各ノードはDuckDBを使用してローカルデータを効率的に確認します。

・チェーン上のインテリジェント契約への署名応答を送信することにより、問い合わせを確認できます。

ネットワークアーキテクチャ

1。1。データプロバイダー：データプロバイダーは、データの品質とタイムリーな提供を保証します。スタートアップフェーズでは、Subsquid Labs GmbHが唯一のデータプロバイダーであり、さまざまなチェーンから抽出されたプロキシデータです。これらのデータは、ハッシュを比較することによって検証され、その後、小さな圧縮ブロックに分割され、長持ちするストレージに保存されます。これらのブロックは、労働者にランダムに割り当てられます。

2。ワーカー：ネットワークにリソースを保存および計算し、ポイントツーポイントの方法でデータを提供し、SQDトークンを補償として取得します。各労働者は、チェーン上の100,000 SQDトークンを登録および抵当にしなければならず、契約の違反は削減されます。SQD保有者は、特定の労働者にトークンを委託して、信頼性を示し、報酬を得ることもできます。

3 ..スケジューリング：データプロバイダーが労働者のために提出したデータブロック。データセットと労働者のセットの更新を監視し、労働者にリクエストを送信して、新しいブロックをダウンロードするか、容量と冗長なターゲットに従って既存のブロックを再定義します。更新リクエストを受信した後、労働者は長期にわたるストレージから欠落データブロックをダウンロードしました。

4。4..ログコレクター：ワーカーのアクティブなpingおよびクエリ実行ログを収集し、それをバッチして、公共の永続的なストレージに保存します。これらのログは、労働者のP2Pによって署名され、IPFに固定されています。これらのデータは、他のネットワーク参加者に対して少なくとも6か月間保存されます。

5。報酬マネージャー：ログにアクセスし、報酬を計算し、各サイクルで認識できる約束を提出します。その後、労働者は報酬を受け取り、一定期間後に報酬が期限切れになる場合があります。

6。データ消費者：ゲートウェイを操作するか、外部が提供するサービス（パブリックまたはプライベート）を使用して、照会ネットワーク。各ゲートウェイはチェーンアドレスにバインドされています。ゲートウェイによって提出されたリクエストの数は、ロックされたサイクルが長くなるほど、より仮想的な「計算ユニット」（CU）によって決定されます。複雑なSQLクエリが実装されるまで、すべてのクエリコストは1 CUです。

クエリ検証

Subsquidネットワークは、経済的保証を通じてクエリデータの有効性を提供し、チェーンで検証される場合があります。すべてのクエリ応答は、応答へのコミットメントとしてクエリを実行する労働者によって署名されます。間違っていると判断された場合、労働者の預金は削減されます。次のオプションを含む検証ロジックは具体的になる場合があります。

1。1。権限証明：チェーン上の白いリストは、応答の有効性を決定します。

2。楽観主義に関する検証：リクエストを確認した後、誰でもエラー応答の証明を提出できます。

3 ..ゼロ知識証明書：Zero -Knowledge認証検証応答は、リクエストと完全に一致します。この証明は、チェーンの証明によって生成され、チェーン上のスマートコントラクトによって検証されます。

将来の製品開発

Subsquidプラットフォームの現在のインデックス作成機能とユーザーアトラクションは、Tee/ZKコラボレーション処理やRAG機能など、長期的な成長の可能性が非常に過小評価されていると固く信じています。将来の効率的なWeb3アプリケーションは不可欠です。

1。1。ティー/ZKコラボレーター

•Subsquidは開発協会のプロセッサソリューションの下にあり、その強力なマルチチェーンインデックス機能とサードパーティのティーおよびZKプルーフ（Brevis、Polyhedra、Phalaなど）を組み合わせて、Smart ContractとData Lake Resources Networkを実現します。チェーンチェーン。Subsquidは、単一のZKソリューションを開発するのではなく、複数の検証オプションを提供することが特定のユースケースと作業負荷性能を最適化する理想的な方法であると考えています。

•これにより、高いコンピューティングおよびデータ駆動型チェーンアプリケーション（注文書Dex、貸付契約、恒久的な契約など）の扉が開かれます。

2。AIプロキシ/RAG関数

•今後10年間で、ほとんどのインターネットトラフィックがAIエージェントによって生成および消費されることが予見可能です。逆の視点は、Webサイト建設プラットフォーム（WordPressなど）と同様に、AIエージェントプラットフォームの使用が市場を支配していない可能性があると考えられています。同時に、2000年以降の成長の最大のシェアは、インフラストラクチャ側のAmazon Cloud Service（AWS）によって占有されています。

•AIとブロックチェーン空間で同様のダイナミクスを期待しています。ただし、重要なボトルネックはデータアクセスです。Subsquidの目標は、最小の実行可能なインターフェイスを高スループットで提供し、データアクセスを成長フライホイールにすることです。

顧客の魅力と戦略的パートナー

昨年末にテストネットワークが発売されて以来、ユーザー数、Squids（Cloud Index）、Archive Query（ネットワーククエリ）、およびネットワークデータトラフィックの数は、上昇傾向を示しています。

グラフと比較するには、エンドユーザーの問い合わせを比較する必要があります。Subsquidのエンドユーザークエリは、クラウド（追跡できます）または自己能力ソリューション（現在追跡できない）から送信できます。2024年の第1四半期には、Yun Quereは12億回でした。自己ホスティングによって実装されたアーカイブクエリは約9回（上記のアーカイブソースの分布）であるため、自己ホストユーザーのエンドユーザーの数も9回であると想定できます。したがって、推定できます第1四半期には、第1四半期のSubsquidのエンドユーザークエリの総数は約100億回で、グラフを大幅に超え、同じ期間のエンドユーザークエリの数は16億でした。

Google Cloud Partnership（BigQueryの統合）

Google CloudのBigQueryは、企業や個人がPBレベルのデータを保存および分析できる強力な企業データウェアハウスソリューションです。大規模なデータ分析用に設計されています。BigQuryは、クラウドメイドの展開をサポートし、構築された機械学習機能を提供し、データサイエンティストがMLモデルを作成するために簡単なSQLを使用できるようにします。BigQueryは、Google独自のビジネスインテリジェンスや外部ツールと完全に統合されているため、ユーザーはBigQueryでコードを実行し、JupyterノートブックまたはApache Zeppelinを使用できます。

マルチチェーンプロジェクトでは、サブキッドとビッグクエリの組み合わせを使用して、さまざまなチェーンでの使用を迅速に分析し、コスト、運用コスト、傾向に関する洞察を得ることができます。カスタム計画データをBigQueryに保存します。開発者は、Googleの分析ツールを使用して、製品の使用を理解し、単一のチェーンまたはプラットフォームの背景を超えています。

ルート図と今後の触媒

1。1。メインネットワーク：6月3日に正式に発売され、7月にSQDインセンティブを増やして参加の規模を拡大する予定です。