Mode Pull yang unik dari Pyth Network sedang menarik perhatian industri. Berbeda dengan mode Push tradisional, mode Pull memungkinkan kontrak untuk secara aktif mengambil data saat diperlukan, bukan hanya menerima aliran data secara pasif. Metode ini bukan hanya sekedar penghematan biaya, tetapi juga redistribusi tanggung jawab penggunaan data.

Keunggulan inti dari mode Pull adalah memberikan lebih banyak otonomi kepada pihak aplikasi. Ini memungkinkan biaya transaksi dan waktu dapat dipadukan dengan lebih baik, misalnya hanya memperbarui data sebelum operasi kunci, yang secara efektif mengurangi pemborosan bandwidth. Sebagai contoh, jika volume perdagangan harian pasar perpetual adalah 100.000 transaksi, menggunakan mode Pull dapat mengurangi jumlah penulisan data hingga sepertiga atau lebih sedikit dibandingkan dengan mode Push.

Namun, mode Pull juga membawa tantangan baru. Pengembang aplikasi perlu merancang dengan cermat "ambang kesegaran data", seperti menetapkan bahwa jika tidak ada pembaruan dalam waktu lebih dari 30 detik, data baru harus dipaksa untuk diambil, guna mencegah pengguna melakukan transaksi pada harga yang sudah kadaluarsa, sehingga mengendalikan eksposur risiko.

Bagi peneliti, ada dua pertanyaan kunci yang perlu diikuti: pertama, apakah pengembang telah mendapatkan SDK yang mudah digunakan, yang dapat secara efektif menangani pengambilan data, verifikasi, dan pengembalian; kedua, apakah strategi penanganan ketika tidak dapat memperoleh harga terbaru sudah jelas, seperti menolak pesanan atau menggunakan data valid terakhir.

Nilai sebenarnya dari mode Pull tidak hanya terletak pada penghematan biaya, tetapi juga pada kemampuannya untuk menggabungkan penggunaan data dengan manajemen risiko secara erat. Mode ini mengharuskan pengembang untuk lebih berhati-hati dalam mempertimbangkan strategi pembaruan data, sehingga meningkatkan efisiensi dan keamanan seluruh sistem.

Secara keseluruhan, model Pull dari Pyth Network mewakili cara interaksi data yang inovatif, yang tidak hanya mengoptimalkan penggunaan sumber daya, tetapi juga mendorong praktik manajemen data yang lebih bertanggung jawab dan efisien. Adopsi metode ini dapat memiliki dampak mendalam pada ekosistem keuangan terdesentralisasi, mendorong lebih banyak inovasi dan peningkatan efisiensi.