Blast Layer2 集成 Covalent 数据集,以提升以太坊 dApps 拓展能力

2024-03-26 18:12

本文主要是介绍Blast Layer2 集成 Covalent 数据集,以提升以太坊 dApps 拓展能力,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在这里插入图片描述

Covalent Network(CQT) 作为行业领先的多链索引器,正着手与 Blast 进行一项激动人心的合作。Blast 是一个独特的 Layer2 扩展方案,旨在解决以太坊网络所面临的可扩展性挑战。目前,Covalent Network(CQT) 统一 API 支持超过了超 225 条区块链,并丰富了超过 2.4 亿个钱包的数据,Blast 可以利用这些数据来优化其 Layer2 解决方案,并满足以太坊发展进程中所面临的可扩展性需求。

作为区块链领域首屈一指的去中心化数据可用性网络,Covalent Network(CQT) 在人工智能、去中心化金融(DeFi)以及各种基于数据的应用中被广泛采用。通过积极地索引以太坊及其他 225 条链的完整历史状态,Covalent Network(CQT) 将大量数据转化为标准化、可互操作的格式。这些数据通过企业级的统一 API 以多种格式轻松地供开发者使用。

通过访问 Covalent Network(CQT) 的 API,Blast 能够无缝地接入实时和历史区块链数据。这一能力赋予 Blast 在其 Layer2 网络上,促进可扩展解决方案的开发和部署的能力。通过利用 Optimistic Rollups 方案来提升以太坊交易吞吐量,Blast 的目标是减少网络拥堵并提升 dApps 的经济性。

Covalent Network(CQT) 的增长与客户成功负责人 David Tso 表示:“我认为我们已经见过了所有类型的 Layer2s 方案,但 Blast 正在做一些非常有创意的事情。为了从众多 Layer2s 中脱颖而出,Blast 采用了一种原生收益模型,这意味着它可以以 0 Gas 、0 交易费用的方式,来提升用户体验,并将收益传递给用户。

Blast 凭借其原生收益能力,在众多以太坊 Layer2 网络中脱颖而出,使用户通过持有 ETH 和 各种稳定币(如 USDC、USDT 和 DAI)产生被动收入。作为一个拥有扎实技术基础的实验性平台,Blast 鼓励开发者和用户参与 DeFi 、游戏、SociaFi 以及 NFT 收藏,同时赚取原生奖励。这一独特功能通过 auto-rebasing 机制以及与现实世界资产协议(RWAs)的合作来实现。它为用户提供了一个被动收入流,解决了资产闲置的问题,并有望随着时间的推移增加资产价值。

Covalent Network(CQT) 和 Blast 之间的合作,是解决以太坊可扩展性挑战的一个重要里程碑,同时促进了区块链生态系统内的创新。通过利用 Covalent Network(CQT) 强大的数据基础设施和 Blast 的原生收益模型,开发者和用户可以预期在广泛的 dApps 中增强的可扩展性、可访问性和用户体验。Covalent Network(CQT) 和 Blast 将共同推动区块链世界,向更包容、更高效以及去中心化的方向发展。

关于 Covalent Network(CQT)

Covalent(CQT)创建了Web3最大的数据可用性层,使得数百万用户有能力在 AI、大数据和 DeFi 领域中构建新经济产品。它通过一个独特的统一 API,深入致力于使所有人都能访问结构化数据,从而实现数据获取的民主化。作为 DePIN 生态系统的核心组成部分,Covalent Network(CQT)为开发者、分析师、创新者以及成千上万的客户,提供了对超过 225 个区块链以及不断增长的数据的全面、实时访问。

关于 Blast

Blast L2 是为 DeFi 和数字资产生态系统专门设计的一种以太坊Layer-2扩展解决方案。它由创建了流行 NFT 市场的 Blur_io 团队开发,为 DeFi 领域的用户和开发者提供了一个无缝且高效的体验。Blast L2 的独特之处在于它对 ETH 和稳定币都具有的原生收益功能,这使其成为 DeFi 爱好者们热切期待的解决方案。

这篇关于Blast Layer2 集成 Covalent 数据集,以提升以太坊 dApps 拓展能力的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/849400

相关文章

Java中Springboot集成Kafka实现消息发送和接收功能

《Java中Springboot集成Kafka实现消息发送和接收功能》Kafka是一个高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统,主要用于处理大规模数据流,它由生产者、消费者、主题、分区和代理等组件构成,Ka... 目录一、Kafka 简介二、Kafka 功能三、POM依赖四、配置文件五、生产者六、消费者一、Kaf

Python将大量遥感数据的值缩放指定倍数的方法(推荐)

《Python将大量遥感数据的值缩放指定倍数的方法(推荐)》本文介绍基于Python中的gdal模块,批量读取大量多波段遥感影像文件,分别对各波段数据加以数值处理,并将所得处理后数据保存为新的遥感影像... 本文介绍基于python中的gdal模块,批量读取大量多波段遥感影像文件,分别对各波段数据加以数值处

使用MongoDB进行数据存储的操作流程

《使用MongoDB进行数据存储的操作流程》在现代应用开发中,数据存储是一个至关重要的部分,随着数据量的增大和复杂性的增加,传统的关系型数据库有时难以应对高并发和大数据量的处理需求,MongoDB作为... 目录什么是MongoDB?MongoDB的优势使用MongoDB进行数据存储1. 安装MongoDB

Python MySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据

《PythonMySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据》本文介绍了如何使用Python和pymysqlreplication库通过MySQL的二进制日志(Binlog)获取数据库的变更记录... 目录python mysql通过Binlog获取变更记录恢复数据1.安装pymysqlreplicat

Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法

《Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法》Linux中的dd命令是一个功能强大的数据复制和转换实用程序,它以较低级别运行,通常用于创建可启动的USB驱动器、克隆磁盘和生成随机数据等任务,本文... 目录简介功能和能力语法常用选项示例用法基础用法创建可启动www.chinasem.cn的 USB 驱动

C#使用yield关键字实现提升迭代性能与效率

《C#使用yield关键字实现提升迭代性能与效率》yield关键字在C#中简化了数据迭代的方式,实现了按需生成数据,自动维护迭代状态,本文主要来聊聊如何使用yield关键字实现提升迭代性能与效率,感兴... 目录前言传统迭代和yield迭代方式对比yield延迟加载按需获取数据yield break显式示迭

Oracle数据库使用 listagg去重删除重复数据的方法汇总

《Oracle数据库使用listagg去重删除重复数据的方法汇总》文章介绍了在Oracle数据库中使用LISTAGG和XMLAGG函数进行字符串聚合并去重的方法,包括去重聚合、使用XML解析和CLO... 目录案例表第一种:使用wm_concat() + distinct去重聚合第二种:使用listagg,

Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件

《Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件》在数据处理和报告生成中,将实体类的列表数据导出到Excel文件是一项常见任务,Python提供了多种库来实现这一目标,下面就来跟随小编一起学习一... 目录一、环境准备二、定义实体类三、创建实体类列表四、将实体类列表转换为DataFrame五、导出Da

Python实现数据清洗的18种方法

《Python实现数据清洗的18种方法》本文主要介绍了Python实现数据清洗的18种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录1. 去除字符串两边空格2. 转换数据类型3. 大小写转换4. 移除列表中的重复元素5. 快速统

Python数据处理之导入导出Excel数据方式

《Python数据处理之导入导出Excel数据方式》Python是Excel数据处理的绝佳工具,通过Pandas和Openpyxl等库可以实现数据的导入、导出和自动化处理,从基础的数据读取和清洗到复杂... 目录python导入导出Excel数据开启数据之旅:为什么Python是Excel数据处理的最佳拍档