O modo Pull único da Pyth Network está a chamar a atenção da indústria. Ao contrário do modo Push tradicional, o modo Pull permite que os contratos obtenham dados ativamente quando necessário, em vez de receberem passivamente um fluxo contínuo de dados. Este método não é apenas uma simples economia de custos, mas também uma redistribuição da responsabilidade pelo uso dos dados.

A principal vantagem do modo Pull é conceder maior autonomia aos aplicativos. Isso permite uma melhor combinação entre custo de transação e timing, como por exemplo, atualizar dados apenas antes de operações-chave, reduzindo efetivamente o desperdício de largura de banda. Por exemplo, se um mercado perpétuo tiver um volume diário de 100.000 transações, a adoção do modo Pull pode reduzir o número de gravações de dados para um terço ou menos do que no modo Push.

No entanto, o modo Pull também trouxe novos desafios. Os desenvolvedores de aplicações precisam projetar cuidadosamente o "limite de frescura dos dados", como por exemplo, estipular que, se não houver atualização por mais de 30 segundos, é necessário forçar a busca de novos dados, para evitar que os usuários realizem transações a preços desatualizados, controlando assim a exposição ao risco.

Para os pesquisadores, há duas questões-chave que precisam de atenção: primeiro, os desenvolvedores receberam um SDK fácil de usar que pode lidar eficazmente com a extração de dados, validação e reversão; em segundo lugar, a estratégia de resposta quando não é possível obter o preço mais recente está clara, como recusar o pedido ou usar os últimos dados válidos.

O verdadeiro valor do modo Pull não reside apenas na economia de custos, mas também na sua capacidade de permitir que as aplicações integrem o uso de dados com a gestão de riscos. Este modo exige que os desenvolvedores considerem com mais cautela as estratégias de atualização de dados, aumentando assim a eficiência e a segurança de todo o sistema.

Em geral, o modo Pull da Pyth Network representa uma forma inovadora de interação de dados, que não só otimiza o uso de recursos, mas também promove práticas de gestão de dados mais responsáveis e eficientes. A adoção deste método pode ter um impacto profundo no ecossistema financeiro descentralizado, impulsionando mais inovação e melhorias de eficiência.