9 大指标分析 Solana 的熊市危机

Posted 2023-04-03 Footprint_Analytics

Daniel, 2023 年 1 月

Solana 是一个去中心化的区块链网络，由 Solana 实验室设计并在2020年推出，具有快速、可扩展和安全的特点。

由于其快速的交易速度和低交易费用，Solana 在 2020 年和 2021 年获得了极大的关注，这使得它对去中心化金融（DeFi）应用和其他高吞吐量用例具有吸引力。此外，Solana 使用历史证明（PoH）作为共识机制，使其能够在不牺牲安全性的情况下实现高交易速度，被视为区块链领域的创新和有前途的发展。这也使得它很快在 GameFi 中也获得了势头，并且随着 Move to earn 项目 STEPN 的爆发而流行。

然而，随着宏观经济前景转为负面，给 DeFi 和 GameF i带来巨大压力，Solana 在市场上的地位尤为不稳。对于那些研究区块链和分析熊市以外的影响的人来说，以下是 Solana 具有生存危机的 10 个原因。

1.按 TVL 计算，Solana 目前仅占 0.7% 的市场份额

截至 1 月 8 日，Solana 是 TVL 的第 10 大公链，低于 Cronos，高于 Mixin。一年前，按 TVL 计算，Solana 是第 5 大公链。

Source: Footprint Analytics - Total Value Locked All Chains

2.Solana 的 TVL 同比急剧下滑了 96%

从 2022 年 1 月 4 日到 2023 年，Solana 的 TVL 暴跌了 96%。TVL，即锁定的总价值，指的是锁定在某一协议或系统中的资产的总价值。在区块链的背景下，TVL 经常被用来衡量去中心化金融（DeFi）协议的规模和活动。

TVL 可以成为比较不同区块链协议或生态系统的有用指标，因为它提供了一种在特定系统中被积极使用的价值量的感觉。较高的 TVL 可以表明一个特定的协议或生态系统更受欢迎或积极使用，而较低的 TVL 可能表明它不太受欢迎或使用。

Source: Footprint Analytics - SOL-TVL

3.Solana 的价值几乎都在 DeFi 领域

截至 1 月 8 日，Solana 的活跃项目中有 52% 是 DeFi 项目，37% 是 NFT 项目。请注意，多样化是几个链的挑战，包括 Tron，它的所有价值也是在 DeFi 中。另一方面，像 BSC 和 Ethereum这样更可持续的链在 GameFi 和 NFT 领域有更多的 TVL 和交易。

Source: Footprint Analytics - Percentage of protocol categories

4. Solana 上的投资收益项目几乎全军覆没

在2022年初，投资和质押项目占 Solana 的 TVL 大约为 45 亿美元。在 2023 年初，这一数字仅为 1.3 亿美元。投资和质押项目是 DeFi 生态系统的一个重要组成部分，因为它们允许用户在其持有的加密货币上赚取被动收入，而不必出售它们。这在熊市中特别有吸引力，当时出售加密货币可能不是一个理想的选择，一旦市场逆转，将为传统金融工具或 CeFi 提供一个替代方案。因此，这次项目的灭绝对 Solana 来说不是好兆头。

Source: Footprint Analytics - Solana TVL by Category 2022

5. STEPN曾经是 Solana 上最有前途的项目，其协议代币 GST 在 2022 年暴跌了 99.9%。

所有的 GameFi 代币都大幅崩溃，但 STEPN 的游戏内通货膨胀代币的跌幅尤其悬殊。相比之下，Splinterlands（SPS）的游戏内代币从 0.8 跌至 0.02，下跌了 97.5%。ILV，Illuvium 的代币，从1846美元跌至38美元，下跌了97.9%。

Source: Footprint Analytics - GST Price

6. 截至 2023 年年初，SOL 的价格对比它的历史峰值下降了约 96%。

虽然许多代币有明显的价格下跌，但这是一个令人担忧的大跌幅。相比之下，ETH 在 1 月 1 日比历史峰值下跌 75%，AVAX 下跌 91.5%，MATIC 下跌 72%。某一加密货币的价格急剧下降，对于该货币的持有者来说，可能是风险增加的标志。当一种加密货币的价格大幅下跌时，可能是市场对该币的需求正在减少，或者有与该币或更广泛的市场相关的负面发展的迹象。

Source: Footprint Analytics - SOL Price

7. Solana NFT 的市场 Magic Eden 在 1 月份的交易量只有 1,900 万美元。

这比 OpenSea 的交易量少 76%，比 X2Y2 少 54%，比 LooksRare 少 20%。还值得注意的是，Solana 上的 NFT 生态系统可能处于发展的早期阶段，随着时间的推移可能会越来越受欢迎。

Source: Footprint Analytics - Magic Eden Trading Volume

8. 到 2022 年底，Polygon 在 NFT 交易数量上超过了 Solana。

在 2022 年的大部分时间里，Solana 在这个指标上的表现相当强劲，甚至有几个月超过了以太坊。然而，Polygon 最近已经开始取得进展。加之以太坊和 MATIC 与 Solana 网络和 SOL 相比的相对稳定性，在熊市期间，这种差距可能会逐步增加。

Source: Footprint Analytics - NFT Transactions by Chain 2022

9. Marinade 大约拥有 Solana 40% 的 TVL 。

Marinade Finance 是一种以烹饪为主题的流动性质押协议。虽然该协议没有任何问题，但令人担忧的是，Solana目前缺乏类似 AAVE 或 LIDO 的地位的主要协议，持久的 GameFi 项目，或备受期待的头牌或项目。

Source: Footprint Analytics - Market Share of Solana Protocols

本文来自 Footprint Analytics 社区贡献。

Footprint Community 是一个全球化的互助式数据社区，成员利用可视化的数据，共同创造有传播力的见解。在Footprint社区里，你可以得到帮助，建立链接，交流关于Web 3，元宇宙，GameFi 与DeFi 等区块链相关学习与研究。许多活跃的、多样化的、高参与度的成员通过社区互相激励和支持，一个世界性的用户群被建立起来，以贡献数据、分享见解和推动社区的发展。

Footprint Website: https://www.footprint.network

Discord: https://discord.gg/3HYaR6USM7

Twitter: https://twitter.com/Footprint_Data

[Erlang危机](5.0)执行时指标

原创文章。转载请注明出处：server非业余研究http://blog.csdn.net/erlib 作者Sunface

联系邮箱：[email protected]

Chapter 5 Runtime Metrics

执行时指标(Runtime Metrics)

One of the best selling points of the Erlang VM for production use is how transparent it can be for all kinds of introspection, debugging, profiling, and analysis at run time.
?The advantage of having these runtime metrics accessible programmatically is that building tools relying on them is easy, and building automation for some tasks or watchdogs is equally simple 1. 
?Then, in times of need, it’s also possible to bypass the tools and go direct to the VM for information.

   Erlang VM透明的自省机制是Erlang最好的卖点之中的一个：VM执行时的debug,性能測试和系统分析。
?这些可供执行时以程序方式訪问的指标长处在于：用它们构建工具很easy，并且使得某些任务构建自己主动化或监管机制(watchdogs)也很easy1。

甚至在须要时，直接向VM获取信息(无需使用工具)。

?A practical approach to growing a system and keeping it healthy in production is to make sure all angles are observable: in the large, and in the small. There’s no generic recipe to tell in advance what is going to be normal or not.
?You want to keep a lot of data and to look at it from time to time to form an idea about what your system looks like under normal circumstances. The day something goes awry, you will have all these angles you’ve grown to know, and it will be simpler to find what is off and needs fixing.

?当系统不断庞大时假设还要保证系统健康，那么一个很好的实践办法就是保证系统的各个方面都是能够被监測的，这里并没有预測系统行为的通用方法。
?你须要不断地保存查看系统的相关数据。了解你的系统在正常情况下是什么状态。等遇到问题时。你就能及时发现问题。然后轻松地找出错误并修复它。

?For this chapter (and most of those that follow), most of the concepts or features to be shown are accessible through code in the standard library, part of the regular OTP distribution.
?However, these features aren’t all in one place, and can make it too easy to shoot yourself in the foot within a production system. They also tend to be closer to building blocks than usable tools.

?这一章节(以及接下来的大部分章节)，绝大部分的概念或特性都是能够通过标准库来訪问的。另一部分是经常使用的OTP分布(OTP distuibution)。
?但这些特性并非都在同一个地方。并且在生产系统中很容易让你搬石头砸自己的脚。相比那些可用工具(usable tools)来说。他们更倾向于构建块。

?Therefore, to make the text lighter and to be more usable, common operations have been regrouped in the recon 2 library, and are generally production-safe.

?因此，为了使文本更加轻。更实用，经常使用的操作都被放在了recon2库里。他们都是能够放心使用的。

[1] Making sure your automated processes don’t run away and go overboard with whatever corrective actions they take is more complex
[2] http://ferd.github.io/recon/

[注1]：确保你的自己主动化过程不走极端，不跑偏。
[注2]：http://ferd.github.io/recon/。