深入理解 OCAP 实现 (3): 浅析数据对 区块链行业发展的

作者： 舒适 （ArcBlock 团队数据工程师）

很多人会问，为什么 ArcBlock 这样一家初创的区块链公司需要大量的数据分析？又有什么数据可以分析呢？今天我们从 OCAP 的数据方面切入，介绍一下目前比特币和以太坊上数据量的情况和潜在价值，并从宏观角度介绍一下 ArcBlock 平台是如何构建自己的data pipeline的。数据分析不仅是ArcBlock产品和服务的一部分，也是我们做出各种决策的基础和信心。

什么是数据？

首先要统一一下对数据的定义： 数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。更广义地理解可以说，数据就是人们在这个世界留下过的痕迹，而人们最终可以通过收集和分析这些痕迹，提出之前未曾想到的问题，并找到问题的答案。ArcBlock 平台使用的数据包括了：用户使用产品的情况和反馈、现有的链上数据，以及系统的log。

在ArcBlock，我们对数据的使用主要分成三个部分：

1. 链上数据的分析

2. 用户和产品的分析

3. 安全监控

一. 链上数据的分析

区块链技术的一个核心亮点是数据的不可篡改性，也就是说每一笔产生过的交易都有迹可循。区块链就像是一本公开的总账，只要有比特币地址，你就可以查询到这个地址参与过的所有交易。

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从2017年开始，由于比特币价格直线走高，越来越多的人开始关注并使用它作为交易平台，使得比特币上的数据类型和内容都日益丰富。比特币链上自2009年诞生至今将近十年，储存的交易的总数高达大约17亿条。

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哪怕是更年轻的诞生于2015年的以太坊，其链上也已经有超过六百万个block，数亿条交易数据，并且仍在以12秒每个的速度持续增加着新的数据。

这些数据实际上是用户的交易行为，蕴藏着大量的有价值信息。一笔一笔的钱都从哪里来，又去了哪里？资金的流通过程是怎样的？什么样的地址存在异常交易行为？有无数的信息等待我们挖掘。

为什么这些公开的数据在市场上没有足够多的数据分析报告呢？一是由于区块链去中心化的特点，其背后没有专门的产品经理和团队做专门的用户画像和产品分析；而是因为区块链的结构和算法有一定门槛，需要一定的研究才能把数据解析出来。

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为了更好地做数据分析，我们把比特币和以太坊的数据解析出来，并通过 Listener 保持数据的实时更新。在之前的文章中，已经介绍了数据是如何解析的。我们把解析好的数据以 parquet 的形势存在 s3 上面备份，同时把数据打入 data pipeline，用 Spark 做好数据的清理和聚合，然后再将整理好的数据放进 redshift，处理之后用可视化图表展示出来。

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目前我们使用 Superset 对以太坊做了日活跃用户和月活跃用户的分析，之后还会陆续加入更多的链上数据分析报告，如用户留存率，用户流失率，冷钱包数量等。

二. 对用户和产品的分析

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更好的服务的核心是更优化的产品，更优化的产品又离不开对用户的了解。在打造一个产品的过程中，充斥着大大小小的决定：大到应该优先开发哪一个 feature，产品的定位应该往什么方向发展，小到应该优先修复服务中的哪一个问题，网站页面如何布局才能更好地提升用户体验。只有对用户需求有更准确的了解，我们才能做出正确的决定。在 ArcBlock，所有做出的决定都应该是一个可追溯的过程，而数据的支持是一切答案的信心和基础——数据是用户真实行为和选择的反映。

因为对数据的重视，从一开始我们就很注重打造一条和产品线齐头并进的数据 pipeline。这条pipeline 可以让我们实时获取产品被使用的状况，保存好每个时间段的数据。我们的 API 会把产品的使用数据实时打进 Kinesis stream，然后用 s3 做好这部分原始数据的备份；另一边用 spark 做原始数据的处理和聚合，并且把处理好的数据导到 redshift 上，用来做之后的数据分析以及可视化。随着之后产品的不断升级和新功能的增加，我们的 pipeline 也会不断优化。

三. 安全监控

区块链是建设价值互联网的基础设施，安全性尤为重要。除了设计严密的基础架构，ArcBlock 平台也会利用数据分析提前识别出恶意用户的行为，以防患于未然。

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我们会将所有的系统 log 备份在 s3 上，和处理好的用户数据一起通过专门的数据分析引擎，用机器学习等方法，通过比对历史和当前的数据，以最快速度识别出异常的用户行为，通过系统的自动处理，防止恶意的攻击行为给用户带来损失。

今天简单介绍了 ArcBlock 平台对数据在三个方面的使用。关于区块链的过去和未来，不论是已提出还是未提出的问题，其答案都在数据里，不来也不去，等着我们找到一个最合适的算法让它们浮出水面。