У екосистемі Блокчейн різні потреби застосувань у блокчейні відрізняються, мережа Pyth використовує інноваційну стратегію багатоланцюгового розподілу для задоволення цих потреб. Ця стратегія не є простим транслюванням цінових даних на всі блоки, а використовує більш точний метод "доставки за запитом".

На цільовому ланцюгу Pyth розгорнув спеціальний смарт-контракт, відповідальний за отримання та зберігання цінових даних. Застосункові контракти можуть безпосередньо викликати цей контракт, щоб отримати останню інформацію про ціни. Якщо існуючі дані недостатньо нові, система ініціює оновлення, щоб забезпечити можливість використання останніх цінових даних.

Однак ця стратегія розподілу з багатьма блокчейнами також стикається з деякими викликами:

1. Оцінка витрат: структура Gas-ставок на різних ланцюгах суттєво відрізняється, тому розробники повинні уважно оцінити витрати на кожне оновлення та вирішити, хто і коли буде оплачувати ці витрати.

2. Часова узгодженість: Концепція часу в різних Блокчейнах може бути різною, тому поріг часу потрібно коригувати відповідно до конкретних умов, не можна просто копіювати.

3. Повторне записування даних та перекриття: Щоб уникнути повторного запису однакових цінових даних, номер версії та висота Блоку повинні бути чітко визначені.

Щоб успішно реалізувати багатоланцюгову дистрибуцію, розробники повинні звернути увагу на такі моменти:

- Детально протестувати витрати на оновлення та час підтвердження для кожного цільового Блоку.
- Встановіть відповідне "вікно свіжості", наприклад, розглядайте дані за останні 30 секунд як нові, а перевищення цього часу викликатиме оновлення.
- Реалізувати кешуючий рівень, щоб масово завантажувати дані про ціни кількох активів у блокчейн, підвищуючи ефективність.
- Створити систему моніторингу, щоб забезпечити автоматичну обробку всього процесу оновлення, включаючи невдачі, повторні спроби та успіхи, а також можливість автоматичного зниження в разі помилки.

Значення багатоланцюгового розподілу не в демонстрації технологій, а в забезпеченні того, щоб один і той же продукт міг зберігати однакові параметри ризик-менеджменту в різних екосистемах. Цей підхід дозволяє мережі Pyth досягти справжньої масштабованості, надаючи надійні цінові дані для міжланцюгових застосунків.