ERPC añade Jet Analytics a Solana RPC

ELSOUL LABO B.V. (sede: Ámsterdam, Países Bajos; CEO: Fumitake Kawasaki) y Validators DAO, los operadores de ERPC, se complace en anunciar el lanzamiento de Jet Analytics Indexed RPC on Solana RPC. Esta actualización introduce nuevos métodos compatibles que facilitan la recuperación de datos históricos, la realización de backfilling, la recuperación después de incidentes, y la construcción de infraestructura analítica a través de la implementación de Jetstreamer de ERPC.

Con esta actualización, los desarrolladores utilizan ERPC Solana RPC puede trabajar no sólo con datos recogidos desde el presente en adelante, sino también con datos históricos mantenidos en índices de ERPC. Esto hace más fácil desarrollar aplicaciones, recuperar datos perdidos, recuperar después de incidentes, analizar actividades pasadas, monitorear sistemas y validar el comportamiento histórico.

Los métodos compatibles son getTransactionsForAddress, getTransfersByAddress, jetTopPrograms, jetSlotStats, jetTpsTimeseries, jetEpochSummary, y jetProgramStats. Jet Analytics Indexed RPC métodos proporcionados mediante índices de ERPC de Jetstreamer autoalojados y puerta de entrada.

Esta actualización está disponible en todos los planes de ERPC Solana RPC. Los usuarios actuales pueden probar Jet Analytics Indexed RPC con su clave de API actual de ERPC y Solana RPC endpoint sin suscribirse a un plan específico separado.

ERPC Dashboard: https://dashboard.erpc.global/ ERPC Sitio oficial: https://erpc.global/

Jet Analytics se puede probar directamente desde la documentación en ERPC Dashboard

En ERPC Dashboard, los desarrolladores pueden manejar el uso y los planes de Solana RPC al mismo tiempo que abren la documentación de Solana RPC a través del flujo de documentación para revisar cada Jet Analytics Indexed RPC método. Los formatos de solicitud, parámetros, estructuras de respuesta y notas de uso se pueden comprobar desde la documentación, permitiendo a los desarrolladores iniciar las pruebas inmediatamente.

Jet Analytics añade acceso a datos históricos y análisis respaldados por índices a los flujos de trabajo existentes de Solana RPC. Los desarrolladores pueden comprobar su endpoint de ERPC Solana RPC y utilizar el mismo clave de API, dashboard y flujo de documentación para recuperar transacciones históricas, transferencias de tokenss, estadísticas del programa, estadísticas de slots, TPS tendencias y resúmenes de época.

Esto facilita el uso de datos históricos de la plataforma ERPC Solana RPC para el desarrollo de aplicaciones en etapas tempranas, la infraestructura de análisis, la suplementación de indexadores existentes, la recuperación después de incidentes, la verificación de los períodos anteriores, las vistas de la historia del usuario y el sistema de monitoreo de la sincronización.

Fortalecimiento del acceso a datos históricos mediante la implementación de Jetstreamer

Solana RPC es ampliamente utilizado como infraestructura para recuperar el estado actual y la información reciente. Sin embargo, en el desarrollo de aplicaciones en el entorno real y las operaciones de análisis, el estado actual solo a menudo no es suficiente. Los desarrolladores frecuentemente necesitan recuperar transacciones pasadas, historial a nivel de dirección, transferencias de tokenss, actividad de ejecución para programas específicos, conteos de transacciones por tramo y actividad a nivel de época después del hecho.

Al iniciar una nueva aplicación, los desarrolladores necesitan no sólo “datos recogidos de ahora en adelante”, sino también “datos que ya han pasado antes de que se inicie el desarrollo”. Wallets, exploradores, aplicaciones comerciales, plataformas analíticas, sistemas de monitoreo, bots y agentes de IA no pueden entender completamente la actividad de usuario anterior, historial de transacciones, movimiento de tokens, uso de programas o datos de comparación para la detección de anomalías si solo comienzan a recopilar datos desde el momento actual.

Tradicionalmente, este tipo de relleno ha supuesto una gran carga operativa. El uso general de RPC se centra en la recuperación de datos actuales y recientes, por lo que recuperar datos de archivo más antiguos rápidamente y configurarlo en un formato fácil de aplicar a menudo requiere un indexador dedicado, nodo de archivo, base de datos personalizada y proceso de re-comparación de larga duración. Como resultado, muchos equipos podrían comenzar a recopilar datos del presente, pero tenían dificultad para comenzar el desarrollo de aplicaciones con datos anteriores ya disponibles.

ERPC ha integrado ahora el índice autoalojado de Jetstreamer en su Solana RPC infraestructura para mejorar la practicidad de la recuperación de datos históricos. Esto permite a los desarrolladores utilizar datos históricos retenidos en índices de ERPC de backfilling, re-fetching, recuperación y análisis, en lugar de depender sólo de datos recién recopilados desde el punto actual en el tiempo.

El acceso a datos históricos cambia el punto de inicio del desarrollo de aplicaciones

El acceso a datos históricos más rápido no significa simplemente que se pueda ver información más antigua. La capacidad de comenzar el desarrollo con datos anteriores ya disponibles afecta el diseño de aplicaciones, la calidad analítica, la experiencia del usuario y la recuperación operativa.

Por ejemplo, billeteras y exploradores necesitan recuperar transacciones pasadas y transferencias de tokenss para una dirección y mostrar actividad previa a los usuarios. Las plataformas analíticas necesitan entender qué programas fueron fuertemente invocados durante un período determinado, cuántas transacciones fueron procesadas en cada slot, y cómo TPS cambió con el tiempo, no sólo para el presente, sino también para períodos pasados.

El acceso a datos históricos también es importante cuando un indexador o una base de datos interna sufre un incidente inesperado. Si los datos se pierden debido a la corrupción de la base de datos, el tiempo de ingestión, los fallos de despliegue, el fallo de almacenamiento o una migración incorrecta, poder volver a registrar datos pasados hace más fácil llenar el período perdido y restaurar el servicio a su estado anterior.

Para aplicaciones de Solana, la llegada de datos en tiempo real es sólo una parte del pipeline de datos. Los siguientes pasos de confirmación, almacenamiento, suplementación, re-fetching, analítica y monitoreo también son críticos. ERPC Jet Analytics Indexed RPC es una extensión diseñada para apoyar estos flujos de trabajo históricos de datos downstream y recuperación operativa.

Acceso a la Transacción Histórica Con getTransactionsForAddress

getTransactionsForAddress es un método Indexed RPC para recuperar las transacciones relacionadas con una dirección específica. Al especificar la dirección de destino y combinar condiciones como slot, blockTime, firma y estado, los desarrolladores pueden recuperar datos históricos de nivel de dirección.

Este método admite dos modos de recuperación: transactionDetails: "signatures" y transactionDetails: "full". En modo de firmas, devuelve filas de índice como firma, slot, transactionIndex, err, memo, blockTime y confirmationStatus. En modo completo, realiza la misma búsqueda de índice y la combina con la recuperación de detalles de transacción para también devolver transacción, meta y versión.

Para carteras, exploradores, sistemas de monitoreo, soporte de usuario, comprobaciones de historial de transacciones y reconciliación interna, es importante el acceso rápido a transacciones pasadas relacionadas con una dirección específica. Este método también es útil cuando un nuevo producto necesita mostrar historial pasado, cuando un indexador existente necesita suplementación o cuando el historial de la dirección debe reconstruirse después de un incidente.

La respuesta incluye paginationToken, que se puede utilizar para recuperar la siguiente página. También incluye windowStart, permitiendo a los clientes comprobar el slot más antiguo actualmente retenido en el índice. Esto ayuda a las aplicaciones de los clientes a diseñar la recuperación de datos históricos mientras que entender qué rango está disponible desde el endpoint.

Datos históricos de transferencia de token con getTransfersByAddress

getTransfersByAddress es un método Indexed RPC para recuperar datos de transferencia SPL Token v1 relacionados con una dirección específica del propietario. Al combinar inbound, outbound, o cualquier dirección, dirección de contraparte, mint, amount, blockTime, y condiciones de slot, los desarrolladores pueden recuperar datos históricos de transferencia de token requeridos por carteras y sistemas de análisis.

Cada fila incluye campos como firma, slot, blockTime, tipo, desdeUserAccount, toUserAccount, desdeTokenAccount, toTokenAccount, mint, amount, decimals, uiAmount, feeAmount, feeUiAmount, transactionIdx, instructionIdx, e innerInstructionIdx. Si una sola transacción incluye múltiples llamadas del programa Token, cada llamada se trata como una fila separada.

El solMode opción permite a los desarrolladores elegir entre modo fusionado, donde wSOL se trata de manera similar al nativo SOL, y modo separado, donde el mint de wSOL sigue siendo distinguible. El modo fusionado puede ser más fácil para la visualización de wallets y portafolios, mientras que el modo separado es útil para los casos de análisis que necesitan distinguir SOL y wSOL flujos.

Los datos de transferencia de tokens son importantes para carteras, carteras, historias de transacciones, contabilidad, monitoreo, alertas, análisis de flujo de fondos, verificación de bots y soporte de usuario. Este método también es útil cuando se reconstruye el movimiento de activos durante un período específico o se llenan las lagunas en un índice.

Comprender el uso de programas con jetTopPrograms

jetTopPrograms recupera un ranking de programas por conteo de invocaciones dentro de una ventana de tiempo especificada. Al especificar desde, hasta, includeVotes y límite, los desarrolladores pueden recuperar invocaciones, errores y CU totales para cada programa.

En Solana, entender qué programas se usaron de forma intensiva durante un período determinado es útil para el análisis de redes, el análisis de aplicaciones, la investigación de tendencias de carga, la selección de objetivos de aplicaciones de bot y trading, y el seguimiento del descubrimiento de objetivos. Las cuentas de transacción por sí solas no muestran qué programas fueron realmente invocados, cuántas unidades de cómputo se consumieron, o cuántos errores ocurrieron.

Con jetTopPrograms, los desarrolladores pueden inspeccionar la actividad del programa Solana durante un período específico a un nivel más alto de detalle. Se puede utilizar para investigar nuevas áreas de aplicación, descubrir programas notables, identificar programas con carga pesada, comparar periodos pasados, y entender las tendencias globales de actividad de red.

Análisis del programa de series temporales con jetProgramStats

jetProgramStats recupera invocaciones en el tiempo, errores y CU totales para un ID de programa específico. Al especificar programIdBase58, since, until, y bucketSec, los desarrolladores pueden revisar las tendencias de uso para un programa de destino con el tiempo.

Este método es útil para comprobar el crecimiento del uso del programa, los aumentos de errores, los cambios de consumo de la unidad de cálculo, la actividad antes y después de un evento, el uso posterior al lanzamiento y los picos de invocación anormales. Ver la actividad a nivel de programa como una serie de tiempo hace posible entender los cambios que no son visibles desde un único número agregado.

Para las aplicaciones comerciales, DeFi, NFTs, juegos, DePIN, AI x Crypto, sistemas de monitoreo y paneles de análisis, es importante saber cuándo la actividad alrededor de un programa específico aumentó, durante el cual los errores del período aumentaron, y cómo el consumo de unidad de cómputo cambió. jetProgramStats hace que este tipo de análisis a nivel del programa sea más fácil de acceder a través de ERPC Solana flujo de trabajo RPC.

Visibilidad del procesamiento por lotes con jetSlotStats

jetSlotStats recupera conteo de transacciones, conteo de transacciones de voto, conteo de transacciones non-vote, y blockTime para un solo slot o rango de slot. Admite la búsqueda de un solo slot por slot y la búsqueda de rango utilizando desdeSlot y toSlot.

En el análisis de Solana, es importante entender cuántas transacciones fueron procesadas por slot y cuántos fueron transacciones de voto contra transacciones no facturadas. El examen de los recuentos totales de las transacciones no distingue la actividad impulsada por la aplicación de las actividades de votación relacionadas con el consenso.

Con jetSlotStats, los desarrolladores pueden inspeccionar las condiciones de procesamiento para un slot o período específico en la granularidad de nivel de slot. Se puede utilizar para la investigación de incidentes, el análisis de resultados, el análisis de actividades por lotes, las comprobaciones de los rangos de backfill, la verificación de datos y la recopilación de datos de referencia del sistema de monitoreo.

Recuperación de tendencias TPS con jetTpsTimeseries

jetTpsTimeseries recupera TPS total y TPS non-vote por bucket para una ventana de tiempo especificada. Al especificar from, to y bucketSec, los desarrolladores pueden revisar el rendimiento de transacción de Solana como una serie de tiempo.

TPS puede ser engañoso cuando se ve como un único punto temporal. Fluctúa dependiendo del tiempo del día, carga de red, actividad de aplicación, proporción de transacciones de voto y condiciones de congestión. jetTpsTimeseries separa el total TPS y no voto TPS, facilitando la comprensión más realista de la actividad impulsada por la aplicación.

Para paneles de análisis, monitoreo de redes, investigación, análisis de carga de infraestructura, comparación de actividades de aplicación y verificación de tráfico para períodos específicos, manejar TPS como una serie de tiempo es importante. jetTpsTimeseries permite a los desarrolladores recuperar las tendencias históricas de rendimiento a través de ERPC flujo de trabajo RPC.

Agregación a nivel de época con jetEpochSummary

jetEpochSummary recupera información agregada para una época especificada, incluyendo slots, non-vote txs, vote txs, total txs, first blockTime, last blockTime, programas distintos, e invocaciones de programas.

La agregación de nivel de época es útil para entender la actividad de red Solana en una unidad de tiempo más grande que los slots o transacciones individuales. Los desarrolladores pueden comprobar cuántos slots están presentes en el índice para una época, cuántas transacciones de voto y non-vote fueron procesadas, y cuántos programas distintos fueron invocados.

Esto es útil para la investigación, la presentación de informes, el análisis de redes, el examen de las tendencias de uso a largo plazo, la comparación de las actividades de aplicación con el tiempo y la previsión de la carga de infraestructura. jetEpochSummary hace que este tipo de análisis a gran escala sea más fácil de comenzar sin recuperar un número masivo de transacciones individuales.

De las mejoras de velocidad de getTransaction al acceso ampliado a datos históricos

ERPC recientemente mejoró el rendimiento de recuperación de transacciones históricas de Solana RPC getTransaction. getTransaction es un método fundamental para recuperar detalles para una sola firma de transacción y es utilizado frecuentemente por exploradores, carteras, sistemas de indexación, plataformas analíticas, sistemas de monitoreo, backend APIs, y los flujos de trabajo del historial de transacciones.

Jet Analytics Indexed RPC expande esta dirección más allá. La mejora de getTransaction de la velocidad apoya la recuperación detallada para una transacción específica. Por contraste, método Indexed RPC permite a los desarrolladores buscar, agregar y paginar a través de múltiples tipos de datos históricos, incluyendo datos de nivel de dirección, transferencias de tokens, actividad del programa, estadísticas de slots, TPS y resúmenes de época.

Las aplicaciones de Solana no sólo tienen que inspeccionar una sola transacción en detalle, sino también recuperar actividad de periodos pasados y alimentar esos datos en bases de datos de aplicaciones, paneles, sistemas de monitoreo, plataformas analíticas y agentes de IA. ERPC combina mejoras en métodos fundamentales, como getTransaction con métodos respaldados por índices como Jet Analytics Indexed RPC para mejorar la práctica del acceso a los datos históricos.

Use el rango de índice retenido actualmente al diseñar la disponibilidad

Jet Analytics Indexed RPC se proporciona mediante índices autoalojados operados por ERPC. Por lo tanto, el rango de datos históricos disponible desde cada endpoint depende del rango actualmente retenido en el índice. getTransactionsForAddress y getTransfersByAddress devuelven windowStart, que indica el slot más antiguo actualmente retenido en el índice.

Los desarrolladores pueden usar windowStart para determinar qué rango está disponible desde el endpoint. Cuando se diseñan los flujos históricos de backfill, refetch y recuperación, es importante combinar el período objetivo, paginationToken, sort, limit, filter y windowStart para recuperar el rango necesario en las etapas.

Jet Analytics es una extensión para realizar transacciones históricas, transferencias de tokenss, estadísticas de ejecución de programas, estadísticas de slotss, TPS tendencias, y agregaciones de época más fácil de manejar. Las aplicaciones deben combinar RPC estándar, getTransaction, Indexed RPC, WebSocket, Geyser gRPC, y Shredstream según su caso de uso.

Casos de uso para exploradores, Wallets, indexadores, plataformas analíticas, monitoreo y agentes de inteligencia artificial

Jet Analytics Indexed RPC se puede utilizar en muchos escenarios de aplicación Solana.

Los exploradores y billeteras pueden utilizarlo para transacciones históricas de nivel de dirección, transferencias de tokenss, cheques de transacción anteriores y vistas a la historia del usuario. Aplicaciones de comercio y DeFi los sistemas pueden utilizarlo para inspeccionar las corrientes de fondos históricos para direcciones o mints específicos, actividad de programas, éxito de transacción y tendencias de fracaso, y verificación operativa.

Los indexadores y las plataformas de análisis pueden utilizarlo para el backfilling inicial, llenando los períodos perdidos, re-agregando períodos pasados, reconciliando con las bases de datos existentes y recuperando después de incidentes. Los sistemas de monitoreo pueden utilizar estadísticas de slots, TPS timeseries, estadísticas del programa y resúmenes de época para establecer bases de referencia, detectar anomalías, analizar tendencias de carga y monitorear cambios de actividad para programas específicos.

Los datos históricos también son importantes para los agentes de IA y los sistemas de operaciones automatizados. Cuando un agente de IA recupera el estado actual de Solana RPC y lo combina con actividades pasadas, historial de transacciones, transferencias token, estadísticas del programa y TPS tendencias Jet Analytics Indexed RPC, puede proporcionar informes, monitoreo, notificaciones, investigación y soporte paral desarrollo con mejor contexto.

Solana RPC, WebSocket, Geyser gRPC, Shredstream, e método Indexed RPC en el mismo flujo de trabajo

ERPC Prestaciones Solana RPC, WebSocket, Geyser gRPC, Shredstream, VPS, y bare metal servidores como infraestructura operativa especializada en Solana. Con la adición de Jet Analytics Indexed RPC, no sólo la entrega de datos en tiempo real sino también datos históricos, datos agregados y datos analíticos se pueden manejar más fácilmente a través de los mismos Solana flujo de trabajo RPC.

Las aplicaciones de Solana no pueden confiar en las suscripciones en tiempo real solo. También necesitan getTransaction para confirmar los eventos detectados en tiempo real, RPC para rellenar los períodos pasados, datos históricos para pantallas orientadas al usuario, estadísticas de slots y TPS timeseries for monitoring baselines, and program activity analytics.

ERPC trata estos no como características independientes fragmentadas, sino como caminos de datos realmente requeridos por las aplicaciones Solana. Los desarrolladores pueden comprobar sus Solana RPC endpoint from the ERPC Dashboard y use Docs para probar cada método validando la ruta de recuperación de datos requerida por su volumen de trabajo.

Disponible en todo ERPC Solana RPC Planes

Jet Analytics Indexed RPC está disponible en todo ERPC Solana RPC planes. Los usuarios actuales pueden probar los nuevos métodos de su actual Solana RPC endpoint sin suscribirse a un plan específico separado.

ERPC Dashboard permite a los usuarios comprobar Solana RPC uso, gestión del plan, clave de APIs y flujos de documentación. El Jet Analytics Indexed RPC métodos se han añadido a Jet Analytics Indexed RPC sección de la Solana RPC Documentación, donde los desarrolladores pueden revisar formatos de solicitud, parámetros y estructuras de respuesta al probar los métodos.

ERPC Dashboard: https://dashboard.erpc.global/

Ampliación del acceso y análisis de datos históricos como infraestructura especializada en Solana

ERPC mejora Solana RPC no como un simple API endpoint, pero como infraestructura que apoya la calidad de ejecución de las aplicaciones Solana. En Solana, HTTP RPC, WebSocket, Geyser gRPC, Shredstream, SWQoS, colocación del servidor, calidad del validador, rutas de red, rendimiento del nodo de tratamiento, indexación y acceso histórico de datos afectan directamente la velocidad de aplicación, estabilidad, recuperabilidad y capacidad analítica.

La adición de Jet Analytics Indexed RPC amplía la gama de recuperación de datos disponibles para aplicaciones Solana. Al hacer el estado actual, eventos en tiempo real, transacciones históricas, transferencias de tokenss, actividad del programa, estadísticas de slotss, TPS y resúmenes de época disponibles dentro del mismo flujo de trabajo de desarrollo, ERPC ayuda a los desarrolladores a reducir la carga inicial de combinar múltiples servicios de infraestructura y centrarse más directamente en el diseño de aplicaciones, validación y recuperación operativa.

ELSOUL LABO ha recibido aprobación por cinco años consecutivos desde 2022 bajo el gobierno holandés WBSO programa de soporte para investigación y desarrollo. La empresa continúa la investigación y el desarrollo en todo Solana RPC infraestructura, operaciones de validadores, entrega de datos en tiempo real, acceso a datos históricos, y operaciones basadas en agentes de inteligencia artificial y soporte paral desarrollo. Estos resultados se reflejan en ERPC, SLV, SLV AI, y el centro de datos especializados AS200261 Solana.

Con ERPC Jet Analytics Indexed RPC, desarrolladores utilizando Solana RPC puede manejar no sólo datos actuales, sino también datos históricos, datos agregados, datos analíticos y datos de recuperación dentro del mismo flujo de trabajo. Al combinar el acceso a datos en tiempo real, la recuperación de datos históricos, la recuperación y el análisis en la misma plataforma, los desarrolladores pueden construir y operar más fácilmente carteras, exploradores, aplicaciones comerciales, DeFi productos, indexadores, plataformas de análisis, sistemas de monitoreo y agentes de IA.

Contacto

Para preguntas sobre Jet Analytics Indexed RPC, Solana RPC, getTransactionsForAddress, getTransfersByAddress, jetTopPrograms, jetSlotStats, jetTpsTimeseries, jetEpochSummary, jetProgramStats, acceso histórico de datos, backfill, recuperación, infraestructura analítica, planes existentes o consulta de configuración, por favor cree un ticket de soporte en el Discord oficial de Validators DAO.

ERPC Dashboard: https://dashboard.erpc.global/ ERPC Sitio oficial: https://erpc.global/ Discord oficial de Validators DAO: https://discord.gg/C7ZQSrCkYR

ERPC agrega Jet Analytics a Solana RPC — refuerza el acceso a datos históricos, backfilling, recuperación y analítica mediante Jetstreamer