Suiの開発者は、sui grpcストリーミングを活用して、リアルタイムのブロックチェーンデータのためのより高速で信頼性の高いインデックスパイプラインを構築できるようになりました。ハイブリッドストリーミングモデルがSuiのデータアクセスを変革Suiブロックチェーンは、インデックスインフラストラクチャの主要なデータソースとしてgRPCストリーミングを導入し、最小限のレイテンシでリアルタイムのチェックポイント取り込みを可能にしています。さらに、この設計は、データが確定次第すぐに反応する必要があるアプリケーションを対象としています。このプラットフォームは、ストリーミング機能と従来のポーリング方式を組み合わせて、データの正確性とシステムの耐障害性を維持します。このハイブリッドモデルにより、確定済みのチェックポイントに即座にアクセスできる一方で、すでにSuiに展開されている既存のカスタムインデクサーとの後方互換性も保たれます。このストリーミングファーストのアーキテクチャを支えるのは、チェックポイント処理ロジックの変更を必要としないカスタムインデクシングフレームワークです。ただし、チームは既存のパイプラインを引き続き利用しつつ、実際にメリットがある部分にストリーミングを導入することも可能です。ストリーミングによるチェックポイント取り込みのポーリング遅延を排除新しいgRPCストリーミング機能は、Sui上のインデクサーがブロックチェーンデータを受信する方法を根本的に変えます。フルノードは、最終化が完了した時点でチェックポイントデータを直接インデクサーにプッシュし、スケジュールされたフェッチを待つ必要がなくなります。このプッシュ型モデルは、以前は遅延を引き起こしていた繰り返しのポーリングサイクルを排除します。その結果、レイテンシーに敏感なツールは、複雑なポーリング間隔の調整を行わずに、ほぼリアルタイムで反応できるようになります。ドキュメントによると、「リアルタイムのチェックポイントは確定次第すぐに提供される」とされ、「より高速なデータ、耐障害性のあるパイプライン、Suiのインフラ作業の削減」が実現されるとのことです。ただし、運用者は接続問題やサービス障害に備えたセーフティネットを設定することも可能です。このストリーミングメカニズムは、フルノードのエンドポイントを指すstreaming-url引数を追加するだけのシンプルな設定ステップで動作します。インデクサーは、事前に決められた間隔でフェッチするのではなく、イベントストリームとしてチェックポイントを受信します。このイベント駆動型モデルは、監視システムやリアルタイム分析プラットフォーム、その他のレイテンシーに敏感なアプリケーションにとって特に有用です。さらに、積極的なポーリング戦略や運用調整の必要性を減らすことで、インフラの簡素化にも寄与します。必須のポーリングフォールバックによる履歴データの保護Suiは、ストリーミングとともに、長期接続の制約を補うために必須のポーリングベースのフォールバックソースを組み合わせています。ストリーミングリンクは確立された瞬間からデータを提供しますが、履歴のチェックポイントには追加の仕組みが必要です。このハイブリッド設計は、実運用においてもこの仕組みを示しています。プライマリの取り込み経路としてストリーミングを使用しつつ、履歴データやリカバリーシナリオのためにポーリングソースを安全策として維持しています。この構成により、インデックスされたデータは最新の状態を保ちつつ、クリーンな再起動や障害からのシームレスなリカバリーも可能です。ただし、接続が切れた場合は、ポーリングを用いて最後の既知のチェックポイントから再開し、リンクが安定したら再びストリーミングに戻ることができます。実際には、このハイブリッドパターンは、suiチェックポイントストリーミングフォールバック戦略と類似した動作をします。開発者は、低遅延の恩恵を享受しつつ、完全性や信頼性を犠牲にすることなく、リアルタイム更新を受け取ることができます。フレームワーク設計による段階的なストリーミング採用カスタムインデクシングフレームワークは、チェックポイント処理とデータ取り込みを分離しています。インデクサーは、gRPCストリームやHTTPポーリングなどの特定のソースに結びつけることなく、統一されたインターフェースを通じてチェックポイントを消費・変換します。この抽象化により、要件の変化に応じて取り込み戦略を進化させることができ、コア処理コンポーネントを書き換える必要がありません。さらに、コードベースをシンプルに保ち、データ処理ロジックを一つの層に集中させることが可能です。ドキュメントによると、gRPCストリーミングを利用することで、「ポーリングの必要がなくなり、タイミングの推測も不要、フェッチ間隔による人工的な遅延もなくなる」と記されています。ただし、超低レイテンシを必要としないワークロードでは、引き続きポーリングを選択できます。開発者は、個々のワークロードの特性に応じて、段階的にsui grpcストリーミングを有効化できます。データの新鮮さとリアルタイム性を重視するアプリケーションは、即時のストリーミング導入の恩恵を最大限に受けられます。一方、バッチ分析やオフライン処理、よりシンプルなワークフローに焦点を当てるシステムは、引き続きポーリングのみの構成を利用できます。フレームワークは、両方のアプローチを同じ処理モデルでサポートし、多アプリケーション環境の簡素化に寄与します。設定はロジックの安定性を保ちつつ、ソースの進化を促進既存の公式フレームワーク上に構築されたカスタムインデクサーは、ストリーミングの恩恵を受けるために最小限の変更で済みます。gRPC機能を追加するには、既存のremote-store-url設定値に加え、streaming-urlパラメータを含めるだけです。この移行期間中も、チェックポイント処理ロジックは変更されません。さらに、フレームワークは自動的にソースの切り替えを管理し、インデクサーがネットワーク状態の一貫したビューを維持できるようにします。この設計は、システムがデータを失ったり、チェーンに大きく遅れたりする一般的な障害モードを防ぐのに役立ちます。フレームワークは、ストリーミングとポーリング間の相互作用を調整し、再起動やネットワーク中断時も連続性を保ちます。全体として、Suiのハイブリッドストリーミングとポーリングのアーキテクチャは、リアルタイムのチェックポイント、耐障害性の高いパイプライン、低遅延の取り込みを求めるインデクサーにとって明確な移行パスを提供します。
Sui gRPCストリーミングは、低遅延のチェックポイントインデックス作成と耐障害性のあるデータパイプラインを実現します
Suiの開発者は、sui grpcストリーミングを活用して、リアルタイムのブロックチェーンデータのためのより高速で信頼性の高いインデックスパイプラインを構築できるようになりました。
ハイブリッドストリーミングモデルがSuiのデータアクセスを変革 Suiブロックチェーンは、インデックスインフラストラクチャの主要なデータソースとしてgRPCストリーミングを導入し、最小限のレイテンシでリアルタイムのチェックポイント取り込みを可能にしています。さらに、この設計は、データが確定次第すぐに反応する必要があるアプリケーションを対象としています。
このプラットフォームは、ストリーミング機能と従来のポーリング方式を組み合わせて、データの正確性とシステムの耐障害性を維持します。このハイブリッドモデルにより、確定済みのチェックポイントに即座にアクセスできる一方で、すでにSuiに展開されている既存のカスタムインデクサーとの後方互換性も保たれます。
このストリーミングファーストのアーキテクチャを支えるのは、チェックポイント処理ロジックの変更を必要としないカスタムインデクシングフレームワークです。ただし、チームは既存のパイプラインを引き続き利用しつつ、実際にメリットがある部分にストリーミングを導入することも可能です。
ストリーミングによるチェックポイント取り込みのポーリング遅延を排除 新しいgRPCストリーミング機能は、Sui上のインデクサーがブロックチェーンデータを受信する方法を根本的に変えます。フルノードは、最終化が完了した時点でチェックポイントデータを直接インデクサーにプッシュし、スケジュールされたフェッチを待つ必要がなくなります。
このプッシュ型モデルは、以前は遅延を引き起こしていた繰り返しのポーリングサイクルを排除します。その結果、レイテンシーに敏感なツールは、複雑なポーリング間隔の調整を行わずに、ほぼリアルタイムで反応できるようになります。
ドキュメントによると、「リアルタイムのチェックポイントは確定次第すぐに提供される」とされ、「より高速なデータ、耐障害性のあるパイプライン、Suiのインフラ作業の削減」が実現されるとのことです。ただし、運用者は接続問題やサービス障害に備えたセーフティネットを設定することも可能です。
このストリーミングメカニズムは、フルノードのエンドポイントを指すstreaming-url引数を追加するだけのシンプルな設定ステップで動作します。インデクサーは、事前に決められた間隔でフェッチするのではなく、イベントストリームとしてチェックポイントを受信します。
このイベント駆動型モデルは、監視システムやリアルタイム分析プラットフォーム、その他のレイテンシーに敏感なアプリケーションにとって特に有用です。さらに、積極的なポーリング戦略や運用調整の必要性を減らすことで、インフラの簡素化にも寄与します。
必須のポーリングフォールバックによる履歴データの保護 Suiは、ストリーミングとともに、長期接続の制約を補うために必須のポーリングベースのフォールバックソースを組み合わせています。ストリーミングリンクは確立された瞬間からデータを提供しますが、履歴のチェックポイントには追加の仕組みが必要です。
このハイブリッド設計は、実運用においてもこの仕組みを示しています。プライマリの取り込み経路としてストリーミングを使用しつつ、履歴データやリカバリーシナリオのためにポーリングソースを安全策として維持しています。
この構成により、インデックスされたデータは最新の状態を保ちつつ、クリーンな再起動や障害からのシームレスなリカバリーも可能です。ただし、接続が切れた場合は、ポーリングを用いて最後の既知のチェックポイントから再開し、リンクが安定したら再びストリーミングに戻ることができます。
実際には、このハイブリッドパターンは、suiチェックポイントストリーミングフォールバック戦略と類似した動作をします。開発者は、低遅延の恩恵を享受しつつ、完全性や信頼性を犠牲にすることなく、リアルタイム更新を受け取ることができます。
フレームワーク設計による段階的なストリーミング採用 カスタムインデクシングフレームワークは、チェックポイント処理とデータ取り込みを分離しています。インデクサーは、gRPCストリームやHTTPポーリングなどの特定のソースに結びつけることなく、統一されたインターフェースを通じてチェックポイントを消費・変換します。
この抽象化により、要件の変化に応じて取り込み戦略を進化させることができ、コア処理コンポーネントを書き換える必要がありません。さらに、コードベースをシンプルに保ち、データ処理ロジックを一つの層に集中させることが可能です。
ドキュメントによると、gRPCストリーミングを利用することで、「ポーリングの必要がなくなり、タイミングの推測も不要、フェッチ間隔による人工的な遅延もなくなる」と記されています。ただし、超低レイテンシを必要としないワークロードでは、引き続きポーリングを選択できます。
開発者は、個々のワークロードの特性に応じて、段階的にsui grpcストリーミングを有効化できます。データの新鮮さとリアルタイム性を重視するアプリケーションは、即時のストリーミング導入の恩恵を最大限に受けられます。
一方、バッチ分析やオフライン処理、よりシンプルなワークフローに焦点を当てるシステムは、引き続きポーリングのみの構成を利用できます。フレームワークは、両方のアプローチを同じ処理モデルでサポートし、多アプリケーション環境の簡素化に寄与します。
設定はロジックの安定性を保ちつつ、ソースの進化を促進 既存の公式フレームワーク上に構築されたカスタムインデクサーは、ストリーミングの恩恵を受けるために最小限の変更で済みます。gRPC機能を追加するには、既存のremote-store-url設定値に加え、streaming-urlパラメータを含めるだけです。
この移行期間中も、チェックポイント処理ロジックは変更されません。さらに、フレームワークは自動的にソースの切り替えを管理し、インデクサーがネットワーク状態の一貫したビューを維持できるようにします。
この設計は、システムがデータを失ったり、チェーンに大きく遅れたりする一般的な障害モードを防ぐのに役立ちます。フレームワークは、ストリーミングとポーリング間の相互作用を調整し、再起動やネットワーク中断時も連続性を保ちます。
全体として、Suiのハイブリッドストリーミングとポーリングのアーキテクチャは、リアルタイムのチェックポイント、耐障害性の高いパイプライン、低遅延の取り込みを求めるインデクサーにとって明確な移行パスを提供します。