--- title: "Struct 如何借助 Alchemy 构建链上金融的数据层" description: "Struct 使用 Alchemy 的 node APIs 和 WebSockets 为链上金融提供数据层支持，并以单一合作伙伴满足其不断扩展的多链布局需求。" --- # Struct 如何借助 Alchemy 构建链上金融的数据层 对于追踪实时市场的产品来说，滞后的数据是不可用的。交易者、Agent 和分析工具都需要完整地看到正在发生的活动。 [Struct](https://www.struct.to/) 构建了支撑这些产品的数据基础设施。其专门的索引管道将链上活动转化为构建者在不同链、交易场所和交易品种间所需的市场数据。随着 Struct 接入更多网络，它需要能够跟上节奏的节点基础设施，让其工程师能够专注于客户使用的数据产品。 在评估了多家节点提供商后，Struct 选择了 Alchemy。这次转变让 Struct 获得了一个能够支撑其不断扩大的多链业务的基础设施合作伙伴、实际的支持，以及一个为投资自有低延迟数据层打下的更简单的基础。 **使用的产品：** [Node RPC API](/rpc-api) 和 [WebSockets](/smart-websockets) ## 构建链上金融的数据层 Struct 为构建者提供性能敏感型金融产品的后端支持。其客户包括构建终端、launchpad、Agent 和分析仪表盘的团队。他们需要丰富的链上数据，而无需自行运行索引基础设施。 Struct 处理幕后的工作：收集原始区块链活动，针对客户所需的链和交易场所进行索引，并通过 API 和流将数据交付出去。这使客户能够专注于产品体验，而不必维护数据管道。 对于交易界面、市场提醒或 Agent 来说，速度和覆盖范围本身就是产品的一部分。Struct 的构建目标就是在活动信息仍然有价值的时候，将其交付给客户。 ## 挑战：可靠的链访问是产品的底层支撑 Struct 的数据管道依赖于实时节点流。当节点层变慢或不可用时，Struct 就会在这个支撑其产品的依赖项上失去时间和控制权。 该团队之前使用过多家节点提供商，并没有经历过重大的面向客户的中断。问题在于更长期的层面。随着 Struct 的增长，它需要一个能够满足其性能和正常运行时间要求、支持新链、并能与构建高性能数据平台的团队紧密协作的合作伙伴。 同时使用多家提供商也意味着需要管理更多的集成。以 Struct 的规模来看，节点成本对一家初创公司而言可能变得相当可观。该团队希望在不牺牲可靠性的前提下，拥有一个更简单的基础。 ## 节点层交给一个合作伙伴，把更多精力投入到数据层 Struct 从性能、正常运行时间、支持、成本和长期契合度等方面评估了各家提供商，对各个选项进行了基准测试后选择了 Alchemy。 Alchemy 提供支撑 Struct 数据管道的节点基础设施。Struct 基于这一基础进行数据索引、加工和交付，通过 API 和流提供给其客户依赖的服务。 这正是这次合作带来的改变。Struct 无需再花费工程时间去协调分散的提供商体系，而是拥有了一个响应迅速的节点层合作伙伴。其团队可以把更多精力放在客户能看到的部分：数据质量、速度、覆盖范围和交付。 这层合作关系也为 Struct 下一阶段的增长提供了支持。该团队可以借助一个基础设施合作伙伴扩展到更多网络，而不必为每条链重新搭建节点基础。有了 Alchemy 近在咫尺的支持，Struct 可以更有信心地规划新网络的上线。 > "与 Alchemy 的合作为 Struct 的管道提供了所需的稳定性。加上贴心的开发者支持，让我们能够专注于尽最大能力服务好客户。" > > —— Elliot，Struct 首席执行官 ## Struct 选择 Alchemy 之后发生了哪些变化 ### 为多链增长打下更简单的基础 在使用 Alchemy 之前，Struct 需要在多家节点提供商之间来回切换。现在，随着数据平台的扩展，它拥有了一个可以延伸到新链的基础设施合作伙伴。这意味着在节点层上需要的协调更少，索引管道也有了一致的基础。 ### 让工程团队更专注于产品性能 Struct 的价值来自其在节点之上构建的东西：专门的管道和对链上金融产品有用的数据。Alchemy 负责运行节点层，让 Struct 能够把更多精力投入到索引、加工、覆盖范围和交付上。 ### 为性能敏感型产品提供支持 Struct 将 Alchemy 的支持列为关键差异化因素之一。当客户依赖实时数据时，一个响应迅速的基础设施团队能够帮助 Struct 快速处理问题，并更有信心地规划扩张。 ## Struct 正在构建的性能标准 Struct 公开的产品指标说明了节点层为何重要。在一次针对约 15,000 笔 Polymarket 实时交易的基准测试中，Struct 将其 Trades WebSocket 与 Polymarket 的 RTDS 数据流进行了比较，并通过交易哈希对每笔交易进行匹配。 Struct 报告称，其已确认交易数据流的到达时间中位数比 RTDS 早约 0.5 秒。其待处理交易数据流的交易呈现时间中位数比 RTDS 早 2.6 秒，并且在每个测量窗口中都匹配了 100% 的 RTDS 交易。该公司还报告称，其数据平台追踪的交易总数超过 19 亿笔。 这些是 Struct 自身的产品指标，并非 Alchemy 与其他节点提供商的对比。它们展示了 Struct 正在构建的标准：以足够快的速度交付完整的市场数据，让构建者和用户能够据此采取行动。Alchemy 为 Struct 提供了持续改进这些系统所需的节点基础设施和支持。 ## Struct 为什么选择 Alchemy - **可靠的链访问：** Alchemy 提供了 Struct 运行索引管道所需的低延迟节点流。 - **一个合作伙伴支持增长：** Struct 可以凭借一致的基础设施合作关系扩展到更多链，而不必拼凑多家提供商。 - **更专注于产品：** 由 Alchemy 负责运行节点层，Struct 可以投入更多精力到数据基础设施和开发者体验上。 - **切实可见的支持：** Struct 提到 Alchemy 积极响应的支持是一个关键的差异化因素。 ## 用跟得上节奏的数据构建产品 当一个产品依赖实时的链上数据时，节点层决定了它能交付什么。Alchemy 让数据平台能够可靠地访问其所构建的链，从而使团队能够专注于客户所看到的体验。 [联系我们的团队](/contact-sales) 或 [开始构建](https://dashboard.alchemy.com/signup)，与 Alchemy 一起。