Na ecologia de Blockchain de alta concorrência, a estabilidade e a confiabilidade do sistema não se manifestam apenas na velocidade das operações diárias, mas, mais crucialmente, na capacidade de resposta em situações anormais. Isso afeta diretamente a taxa de retenção de usuários. Portanto, elevar a detecção de anomalias a uma funcionalidade central do produto, em vez de apenas operar como um script de backend, tornou-se uma direção de desenvolvimento importante.

Para alcançar esse objetivo, precisamos construir um sistema que possa identificar e processar riscos rapidamente, ao mesmo tempo em que garante que a experiência do usuário não seja significativamente afetada. Isso requer que repensemos a forma de implementação da detecção de anomalias, integrando-a em todos os aspectos do produto.

Na prática, podemos dividir o caminho de operação em tempo real em quatro etapas-chave: submissão da transação e confirmação preliminar, processo de execução e tratamento de conflitos, indexação de dados e transmissão de informações, operações entre cadeias e gestão de ponte. Para cada etapa, precisamos estabelecer indicadores de monitoramento correspondentes, mecanismos de alerta precoce, planos de emergência e mecanismos de governança.

Para promover o desenvolvimento colaborativo do ecossistema, recomenda-se que as equipas utilizem, na medida do possível, uma terminologia unificada e exemplos de código aberto durante o processo de implementação. Isso não só favorece a compatibilidade entre os sistemas, mas também facilita o uso de uma "linguagem de experiência" comum durante a depuração e a revisão.

Ao construir um sistema de deteção de anomalias, a primeira tarefa é identificar os tipos de anomalias que precisam de atenção. Essas anomalias não incluem apenas erros óbvios, mas também mudanças sutis que podem afetar a experiência do usuário. Podemos dividir as anomalias em três categorias:

1. Exceções de experiência: como atrasos na confirmação de transações, lentidão na resposta da página, travamentos na renderização da interface, etc.
2. Exceção de consistência de dados: por exemplo, dados na blockchain não sincronizados com o índice, dados inconsistentes entre regiões, desordem na interface causada por rollback, etc.
3. Exceções de segurança: incluem gravações de dados anormais, pedidos de alta frequência suspeitos, comportamentos assimétricos em operações entre cadeias, entre outros.

Através de um mecanismo de deteção e tratamento de anomalias abrangente e detalhado, podemos construir um sistema de Blockchain mais robusto e fiável, melhorando assim a experiência do utilizador e aumentando a confiança do utilizador. Esta abordagem de gestão de anomalias impulsionada pelo pensamento de produto tornará-se uma tendência importante para o desenvolvimento do ecossistema Blockchain no futuro.