Официальный Discord Validators DAO превысил отметку в 3 000 участников в первый год работы

ELSOUL LABO B.V. (штаб-квартира: Амстердам, Нидерланды; генеральный директор: Fumitake Kawasaki) и Validators DAO рады сообщить, что официальное Discord-сообщество Validators DAO превысило отметку в 3 000 участников спустя год после запуска.

За это время сообщество выросло в глобальную точку притяжения для специалистов по инфраструктуре Solana, эксплуатации узлов и трейдингу, где ежедневно обмениваются практическими наблюдениями и прикладными знаниями. Благодарим всех участников за активность и поддержку.

Validators DAO — это техническое сообщество профессионалов, работающих в экосистеме Solana: операторов RPC и валидаторов, HFT-трейдеров, разработчиков ботов, инженеров инфраструктуры и исследователей.

Участники вместе обсуждают оптимизацию узлов, снижение задержки, распространение транзакций и другие ключевые аспекты производительности сети, а также быстро делятся обновлениями и результатами экспериментов.

Когда происходят инциденты, участники совместно разбирают причины, сравнивают показатели производительности и обмениваются конфигурационными шаблонами, что помогает делать сеть Solana стабильнее и эффективнее. Именно эта практическая совместная работа легла в основу таких проектов, как SLV и ERPC.

Validators DAO Discord: https://discord.gg/C7ZQSrCkYR

SLV — это набор инструментов автоматизации с открытым исходным кодом, упрощающий развёртывание, мониторинг и обновление валидаторов Solana и RPC-узлов. Он обеспечивает воспроизводимое управление инфраструктурой и позволяет буквально за минуты развернуть оптимизированную среду узла.

Последний релиз добавил SLV Install, автоматизирующий настройку серверных систем вроде Redis, TiDB, Grafana, Prometheus и Kafka, которые необходимы для финансовых приложений Web3-эпохи. Кроме того, SLV Artifacts предоставляет готовые сборки для клиентов Solana, Jito и Agave, благодаря чему можно запускаться без локальной компиляции. Эти нововведения заметно ускоряют разработку, тестирование и эксплуатацию высокопроизводительной инфраструктуры Solana, сохраняя полную воспроизводимость.

SLV: https://slv.dev/ru

ERPC вырос из методов оптимизации узлов, которые были проверены внутри сообщества Validators DAO, и продолжает совершенствоваться параллельно с развитием SLV. Это высокопроизводительная инфраструктурная платформа, которая объединяет Shredstream, Geyser gRPC и эндпоинты RPC в единую архитектуру с минимальной сетевой дистанцией и тем самым снижает задержку по всей сети Solana. Каждый регион работает в той же сети, что и Jito Block Engine, без внешней маршрутизации, обеспечивая работу со сверхнизкой задержкой.

ERPC предлагает широкий набор конфигураций, включая Premium Ryzen VPS и выделенные среды Ryzen Premium Shredstream на базе Ryzen 9950X. Благодаря таким решениям, как Stream Bundles, пользователи могут быстро получить отказоустойчивость и стабильность сразу по нескольким потокам данных. Всё это делает ERPC одним из ключевых инфраструктурных слоёв для торговли в реальном времени и доставки данных в экосистеме Solana.

ERPC: https://erpc.global/ru

Во время разработки проекта Epics DAO — цифровой карточной игры на Solana с открытым исходным кодом — мы столкнулись с тем, что разработчикам сложно получить надёжную и высокопроизводительную среду Solana, к которой можно быстро подключиться. Этот опыт и привёл к созданию собственных инфраструктурных платформ — ERPC и SLV.

В финансовой сфере каждая миллисекунда важна, а задержки и ошибки напрямую бьют по пользовательскому опыту. Из-за распределённой структуры валидаторов Solana и особенностей Web3-архитектуры добиться стабильной производительности непросто, что часто приводит к задержкам и нестабильной работе.

По мере того как Solana развивается и внедряет технологии следующего поколения, такие как Alpenglow, улучшающие финализацию блоков и обновляющие коммуникационный слой, Validators DAO и проекты экосистемы продолжат адаптироваться и улучшать удобство разработки и пользовательский опыт во всей сети Solana. ERPC и SLV остаются ключевыми опорами этой работы.