Dans le domaine du Web3, lorsque une nouvelle idée émerge, l'équipe fondatrice a souvent tendance à se rassembler rapidement et à se consacrer pleinement à la promotion du projet. Cependant, presque toutes les équipes vont rapidement faire face à un défi commun : le traitement des données.
Cette question nécessite généralement un investissement important en ressources, y compris l'embauche d'ingénieurs en données coûteux, voire la constitution d'équipes dédiées pour construire et entretenir des nœuds, indexer l'état de la blockchain et garantir la stabilité des API. Cela implique non seulement des dépenses salariales évidentes, mais aussi des coûts cachés, tels que les frais de serveur, la pression opérationnelle, et surtout la distraction des efforts de l'équipe centrale.
Pour une startup qui vise un développement rapide et une efficacité, ce type de répartition des ressources peut devenir un point faible fatal. Les programmeurs de haut niveau qui devraient se concentrer sur le développement de fonctionnalités de produits uniques peuvent être épuisés à cause de la gestion des problèmes techniques de base.
Cependant, nous pouvons maintenant adopter une stratégie différente. Au lieu d'embaucher un ingénieur de données personnel hautement rémunéré, il serait préférable d'envisager d'utiliser des services de plateforme matures, stables et rentables. Ce modèle de "data engineer as a service" peut répondre aux besoins à tout moment, sans jamais se fatiguer, et possède une capacité d'expansion illimitée.
Choisir une plateforme de service de ce type équivaut à bénéficier immédiatement du soutien d'une équipe SRE (ingénierie de la fiabilité des sites) de classe mondiale. Ils peuvent gérer tout le travail de base fastidieux, permettant ainsi aux équipes de start-up de consacrer toute leur énergie à l'innovation commerciale. Plus important encore, cette approche peut transformer des coûts de main-d'œuvre fixes initialement élevés en coûts d'exploitation flexibles, prévisibles et croissants en fonction de l'utilisation.
Dans la concurrence féroce de l'entrepreneuriat Web3, la gestion efficace des ressources de données pourrait devenir un facteur clé déterminant le succès ou l'échec d'un projet. En choisissant judicieusement des solutions de traitement des données, les équipes d'entrepreneurs peuvent mieux faire face aux défis posés par la croissance rapide, se concentrant sur le développement de leur activité principale, afin de se démarquer dans ce domaine riche en opportunités et en défis.
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MagicBean
· Il y a 4h
Les données deviendront probablement le plus grand piège du web3.
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CommunityWorker
· Il y a 15h
C'est tellement vrai, ce coût.
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SleepyValidator
· Il y a 15h
Bois de l'eau avant de dormir.
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GamefiEscapeArtist
· Il y a 15h
J'avais entendu parler de SRE et je pensais que c'était très avancé, en fait, c'est juste de l'externalisation.
Dans le domaine du Web3, lorsque une nouvelle idée émerge, l'équipe fondatrice a souvent tendance à se rassembler rapidement et à se consacrer pleinement à la promotion du projet. Cependant, presque toutes les équipes vont rapidement faire face à un défi commun : le traitement des données.
Cette question nécessite généralement un investissement important en ressources, y compris l'embauche d'ingénieurs en données coûteux, voire la constitution d'équipes dédiées pour construire et entretenir des nœuds, indexer l'état de la blockchain et garantir la stabilité des API. Cela implique non seulement des dépenses salariales évidentes, mais aussi des coûts cachés, tels que les frais de serveur, la pression opérationnelle, et surtout la distraction des efforts de l'équipe centrale.
Pour une startup qui vise un développement rapide et une efficacité, ce type de répartition des ressources peut devenir un point faible fatal. Les programmeurs de haut niveau qui devraient se concentrer sur le développement de fonctionnalités de produits uniques peuvent être épuisés à cause de la gestion des problèmes techniques de base.
Cependant, nous pouvons maintenant adopter une stratégie différente. Au lieu d'embaucher un ingénieur de données personnel hautement rémunéré, il serait préférable d'envisager d'utiliser des services de plateforme matures, stables et rentables. Ce modèle de "data engineer as a service" peut répondre aux besoins à tout moment, sans jamais se fatiguer, et possède une capacité d'expansion illimitée.
Choisir une plateforme de service de ce type équivaut à bénéficier immédiatement du soutien d'une équipe SRE (ingénierie de la fiabilité des sites) de classe mondiale. Ils peuvent gérer tout le travail de base fastidieux, permettant ainsi aux équipes de start-up de consacrer toute leur énergie à l'innovation commerciale. Plus important encore, cette approche peut transformer des coûts de main-d'œuvre fixes initialement élevés en coûts d'exploitation flexibles, prévisibles et croissants en fonction de l'utilisation.
Dans la concurrence féroce de l'entrepreneuriat Web3, la gestion efficace des ressources de données pourrait devenir un facteur clé déterminant le succès ou l'échec d'un projet. En choisissant judicieusement des solutions de traitement des données, les équipes d'entrepreneurs peuvent mieux faire face aux défis posés par la croissance rapide, se concentrant sur le développement de leur activité principale, afin de se démarquer dans ce domaine riche en opportunités et en défis.