Pyth Network: 무허가, 저지연, 고품질의 DeFi 오라클 표준을 개척하다

2023.11.12

Pyth Network: 무허가, 저지연, 고품질의 DeFi 오라클 표준을 개척하다

가격 오라클의 미래는 단순히 가격을 찾아서 블록체인으로 가져오는 것을 넘어서 있습니다.

2023.11.12 - 10:12:45

Pyth预言机

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

가격 오라클의 미래는 단순히 가격을 찾아서 블록체인으로 가져오는 것을 넘어서 있습니다.

탈중앙화 금융(DeFi)는 우리가 자금을 관리하는 방식을 완전히 바꾸고 개인이 자신의 금융 생활을 진정으로 장악할 수 있게 해줄 잠재력을 지니고 있습니다.

대부분의 DeFi 서비스는 블록체인 애플리케이션이 외부 세계로부터 금융 데이터를 안전하고 신뢰성 있게 가져오는 방법인 블록체인 오라클을 필요로 합니다.

지금 소개하는 것은 Pyth Network입니다. 이는 세계 최대의 일차적(prime) 오라클 네트워크로서, 지속적으로 체인 상에 금융 시장 데이터를 게시합니다.

이 네트워크의 데이터는 전 세계 최대 규모의 거래소들과 마켓 메이커들을 포함한 90개 이상의 일차적 데이터 제공자들로부터 공급됩니다. Pyth는 40개 이상의 블록체인에서 스마트 계약 개발자들에게 암호화폐, 주식, 외환페어, ETF, 원자재 등의 실시간 가격 피드 데이터를 제공합니다.

2021년 4월 이후로, Pyth Network의 기여자들은 Web3 개발자들에게 수백 가지의 실시간 가격 피드를 제공하기 위해 노력해왔습니다. Pyth Network의 미션은 전 세계 모든 개발자가 블록체인 상에서 글로벌 금융시장 데이터에 접근할 수 있도록 하는 것입니다.

블록체인 산업이 고처리량 DeFi 미래를 향해 나아가면서, 저지연시간과 고주파 체인 상 데이터에 대한 수요는 급속도로 증가하고 있습니다. 본 문서에서는 Pyth Network가 이러한 변화를 이루는 과정에서 수행하는 역할을 심층적으로 다룹니다.

왜 우리는 새로운 오라클이 필요한가?

Pyth Network는 블록체인상 최초의 오라클이 아닙니다.

Pyth의 배후 기여자들은 2020년 DeFi Summer에 이 프로젝트를 시작했으며, 그 이유는 블록체인 인프라의 격차가 블록체인 세계의 예상 발전을 방해하고 있다는 점을 깨달았기 때문입니다.

간단히 말해, 당시에는 초저지연시간과 기관 수준의 고품질 시장 데이터를 위한 가격 오라클이 블록체인 상에 존재하지 않았습니다. Web3 개발자들에게 있어 이 격차는 주로 세 가지 측면에서 나타났습니다:

속도: 많은 체인 상 금융 시나리오에서 오라클의 업데이트 속도가 충분히 빠르지 못했습니다.

만약 블록체인 상의 가격 업데이트 속도가 현실 세계보다 느리다면, DeFi 서비스는 부정확하거나 악의적인 공격에 취약하게 될 수 있습니다. 이러한 제약은 복잡한 체인 상 금융 서비스 구축을 어렵게 만듭니다.

당시 가격 오라클은 10~60분마다 한 번씩만 업데이트("하트비트")할 수 있었으며, 이는 낮은 지연시간과 고주파 가격 업데이트가 필요한 금융 시나리오를 지원하기엔 명백히 부족했습니다.

자산 커버리지 및 가용성: 개발자들이 필요한 피드 데이터를 얻을 수 없었습니다.

개발자들은 특정 자산에 대한 피드 데이터 또는 거래 시장을 사용자에게 제공해야 했습니다. 만약 해당 피드 데이터가 선택한 블록체인에서 이용 불가능하다면, 개발자는 사용자에게 서비스를 제공할 수 없습니다.

전통적인 오라클은 이더리움 상에서는 200개의 피드 데이터를 보유할 수 있지만, 새로 출시된 블록체인(예: Base)에서는 단 8개의 피드 데이터만 제공할 수 있습니다.

동일한 오라클이 여러 블록체인을 지원할 수도 있지만, 지원되는 모든 블록체인에서 사용 가능한 피드 데이터는 소수에 불과합니다. 이러한 제약은 또한 프로토콜의 목표 달성을 지연시킵니다.

데이터 소스 및 데이터 품질: 데이터는 모호하며, 집계된 제3자 소스에서 유래합니다.

가격 오라클은 수십억 달러의 스마트 계약 거래량을 보장해야 할 수 있습니다. 그러나 이러한 데이터의 최종 소스가 불투명하다면, 개발자와 사용자는 제공받는 가격 데이터의 품질을 신뢰할 수 없습니다.

특히 오라클이 공개된 집계 서버나 크롤링 서비스에서 가격 데이터를 수집할 경우, 이러한 데이터 소스의 신뢰성은 더욱 의심스럽습니다.

Pyth는 어떻게 작동하는가?

기존의 데이터 전송 모델The Legacy Model for Data Distribution

위 세 가지 문제의 근본 원인은 전통적인 오라클이 금융 데이터의 작동 방식에 대해 잘못된 전제를 가지고 있다는 점이며, Pyth Network는 이러한 세 가지 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다.

많은 전통적인 오라클은 다음과 같은 암묵적인 전제를 내포하고 설계되었습니다: 모든 데이터, 즉 금융 데이터조차도 Web2 세계에서 무료로 얻을 수 있다는 것입니다.

이 전제 하에 오라클 제공자는 단순히 네트워크 참여자들을 동원하여 데이터를 수집하고, 합의를 도출한 후 이를 체인 상으로 전송하기만 하면 됩니다.

노드 운영 네트워크는 공개 자원이나 제3자 데이터 집계기 등 비공식 데이터 소스로부터 데이터를 수집하거나 크롤링합니다. 이러한 데이터 확보 방식은 날씨나 스포츠 데이터와 같은 공공 데이터셋에는 적합할 수 있습니다.

그러나 금융 데이터의 경우, 오라클은 데이터 품질, 비용, 확장성 면에서 타협해야 하며, 지적 재산권 제약 때문에 일부 금융 데이터는 자유롭게 재사용될 수 없습니다.

새로운 데이터 전송 모델A New Model for Data Distribution

Pyth Network는 금융 데이터가 가치 있으며 무료로 얻을 수 없다는 전제 위에 구축되었습니다.

Pyth 프로토콜은 단순히 데이터의 대략적인 근사치를 제공하는 것을 넘어서, 금융 데이터의 초기 소유자가 직접 블록체인에 데이터를 기여하도록 지원하고 인센티브를 제공합니다. Pyth의 데이터 소스는 데이터를 창조하고 소유하기 때문에 "일차적(first-party)"입니다.

이해를 돕기 위해 Pyth를 시장 데이터의 탈중앙화된 거래소로 상상해볼 수 있습니다. 한편으로는 독점 데이터의 창조자가 데이터 공급자 역할을 하고, 다른 한편으로는 이러한 데이터를 사용하는 애플리케이션이 데이터 소비자 역할을 합니다.

Airbnb가 여행업계에 더 많은 휴양용 숙소와 여분의 객실을 제공한 것처럼, Pyth Network는 데이터 소유자들의 기여를 유도함으로써 블록체인 산업에 더 많은 고품질 데이터를 제공합니다.

DeFi의 미래는 일차적 데이터에 있다The Future of DeFi is First-Party

왜 Pyth Network의 아키텍처가 산업 필수의 금융 오라클이 되어야 하는지 묻는 사람이 있을 수 있습니다. 그 답은 일차적 가격 데이터의 장기적 영향력에 있습니다.

Pyth Network의 일차적 데이터 모델은 에너지, 국채 금리, 현실 세계 자산(RWA)과 같은 새로운 자산 카테고리로 DeFi를 확장할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 이러한 자산들은 인터넷 상에 무료 데이터 소스가 존재하지 않기 때문입니다.

Pyth의 일차적 데이터 게시자 커뮤니티가 보유한 분배 권한은 언제든지 DeFi 확장에 대비할 수 있도록 네트워크를 준비시킵니다. 만약 DeFi가 수백만, 심지어 수십억 사용자까지 서비스할 수 있게 된다면, 반드시 새로운 거래 시장이 등장할 것입니다. 그리고 오라클은 DeFi 성장의 요람이 되어야 합니다.

다른 아키텍처를 이해하는 데 좋은 사례는 음악 스트리밍 서비스입니다. 리포터형 오라클 네트워크는 Napster와 유사합니다. CD를 구매한 사용자들이 네트워크 노드 역할을 하여 원본 음악 제품을 구입하고 인터넷 청취자들에게 배포합니다.

이러한 모델로 인해 Napster는 심각한 법적 결과와 스팸 공격에 직면했습니다.

Spotify는 단순화된 해결책을 제공합니다: 음악가와 레이블이 직접 구독자에게 스트리밍 서비스를 제공하고 플랫폼 경제 모델로부터 수익을 얻을 수 있습니다. 지적 재산권 소유자를 인정하고 보상한다는 점에서 Pyth는 Spotify와 유사합니다—Pyth의 맥락에서는 이 지식이 바로 금융 데이터입니다.

Pyth Network는 90개 이상의 일차적 데이터 소스가 직접 데이터를 네트워크에 게시하는 최대 규모의 게시자형 오라클 네트워크입니다. 이 네트워크에서 노드는 직접 데이터를 소유하고 체인 상에 게시합니다.

Pyth의 데이터 제공자들이 제공하는 데이터의 소유자이기 때문에, 금융 데이터는 블록체인 공간뿐 아니라 그 너머에서도 자유롭게 전송되고 배포될 수 있습니다.

이러한 데이터 배포 모델은 정보의 가용성을 극대화하면서 동시에 데이터 사용자의 중개 비용을 제거합니다. 이 설계는 속도와 비용 측면에서 이점을 제공하며, Pyth가 수천 개의 자산 피드와 거의 무한한 블록체인 커버리지를 확장할 수 있게 합니다.

반면 대부분의 전통적인 오라클은 리포터형 오라클 네트워크로, 노드가 API 엔드포인트로부터 데이터를 체인 상으로 전송하여 사용 가능하게 만듭니다. 이 네트워크 설계에서 노드는 일차적 소스나 중개자로부터 데이터를 구매하고 전송해야 합니다.

이러한 네트워크는 구매한 데이터의 비용, 속도, 출력 형식에 의해 제한됩니다. 게시자형과 리포터형 오라클 네트워크 간의 지속 가능성 차이에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다.

시장에 오라클 네트워크를 설계하는 유일한 정답이 존재하지는 않지만, Pyth Network의 설계는 속도, 가격, 데이터 배포 시나리오의 제약 없이 확장 가능합니다. Pyth의 목표는 차세대 Web3 자본시장의 출현을 추진하는 것입니다.

다음으로는 Pyth Network의 핵심 구성 요소와 핵심 제품의 작동 방식을 자세히 살펴보겠습니다.

Pyth Network 핵심 구성 요소

Pyth Network는 시장 참여자들이 애플리케이션 사용을 위해 체인 상에 가격 정보를 게시할 수 있게 합니다. 프로토콜에는 주로 다음 세 가지 역할이 있습니다:

데이터 게시자는 Pyth 오라클 프로그램에 가격 정보를 제출합니다. 각 피드 데이터 제품마다 여러 명의 데이터 게시자가 있어 시스템의 정확성과 강건성을 높입니다.
Pyth 프로토콜은 데이터 게시자들의 데이터를 조합하여 단일 집계 가격과 신뢰 구간을 생성합니다.
데이터 사용자는 오라클 프로그램이 생성한 가격 정보를 읽어갑니다.

참고로, Pyth Network 자체는 데이터의 출처가 아닙니다. 데이터 게시자가 네트워크에 데이터를 제공하고, 데이터 사용자가 그 데이터를 필요로 합니다.

Pyth 프로토콜은 탈중앙화된 데이터 시장으로서, 데이터 게시자들이 기여한 데이터를 집계하여 여러 블록체인에 걸쳐 애플리케이션에 필요한 데이터를 제공합니다.

데이터 게시자Data Providers

Pyth Network의 데이터 게시자 커뮤니티는 글로벌 거래소, 트레이딩 회사, 마켓 메이커 및 기타 기관과 탈중앙화된 시장 참여자들로 구성되어 있습니다. 이 데이터 게시자들은 가격 데이터의 창조자이자 소유자입니다.

데이터 게시자들은 비트코인 가격 피드 데이터와 같은 자산 가격 데이터를 네트워크에 제공합니다.

직관적이지는 않을 수 있지만, 사실 어떤 자산에도 단 하나의 진짜 가격이 존재하지 않습니다.

거래소가 생성하는 거래 가능한 자산 가격이 있고, 트레이더가 생성하는 최신 거래 가격이 있습니다. Pyth의 데이터 게시자 커뮤니티는 이러한 두 가지 가격 데이터를 전문적으로 다룹니다.

Pyth 프로토콜Pyth Protocol

Pyth 프로토콜은 데이터 게시자들이 게시한 가격 데이터를 집계하여 각 피드 데이터에 대해 400ms 간격으로 집계 가격과 신뢰 구간을 생성합니다.

이 집계 메커니즘은 특정 애플리케이션 블록체인에 위치하며, 이를 Pythnet 앱체인이라고 부릅니다.

BTC/USD 피드 데이터를 예로 들어보겠습니다. 각 데이터 게시자는 BTC/USD 피드 데이터에 대해 자신의 자산 가격과 비트코인 신뢰 구간 추정치를 Pyth에 전송합니다.

예를 들어, 데이터 게시자는 $30,000 ± $5의 가격 범위를 제공할 수 있습니다. 여러 데이터 게시자가 각 피드 데이터에 데이터를 기여함으로써 강력하고 정확한 집계 가격이 생성됩니다.

Pythnet는 권위 증명(PoA, proof-of-authority) 블록체인으로 구성되어 있습니다. Solana 검증자의 버전을 독립적으로 실행하며, Solana Mainnet-beta와 완전히 분리된 블록체인 네트워크입니다.

Pythnet 앱체인은 다양한 데이터 게시자로부터 데이터를 처리하고, 입력값을 결합하여 각 피드 데이터에 대해 통합된 집계 가격과 신뢰 구간을 생성합니다.

집계 알고리즘은 각 피드 데이터가 이상치와 가격 조작에 대해 강건하도록 설계되었으며, 정확성에 따라 각 데이터 소스의 가중치를 적절히 반영하고, 데이터 게시자들의 가격 사이의 집계 신뢰 구간 변화를 반영합니다.

그 후 집계된 가격 데이터 스트림은 Wormhole을 통해 전송되어 dApp 사용을 위해 준비됩니다. 집계 결과는 체인 상에서 검증 가능한 서명된 가격 데이터 패키지 형태로 출력됩니다.

데이터 사용자Data Users

Pyth가 지원하는 모든 블록체인 상의 데이터 사용자는 피드 데이터를 읽어 스마트 계약 알고리즘 로직에 통합할 수 있습니다.

Pyth Network는 풀 모델 오라클이라는 독특한 아키텍처를 도입했습니다. 풀 모델 오라클 설계를 활용하면, 데이터 사용자는 필요할 때에만 Pyth 프로토콜에서 가격 업데이트를 "끌어올"(pull) 수 있습니다.

이 아키텍처 설계를 적용하면, 탈중앙화 애플리케이션은 필요할 때에만 Pyth 프로토콜에서 새 가격 업데이트를 요청할 수 있습니다.

데이터 사용자는 자신의 블록체인 상 Pyth 스마트 계약에 서명된 가격 정보를 제출하고 진위를 검증한 후, 이 최신 가격 데이터를 사용할 수 있습니다.

이 프로세스를 통해 Pyth 가격 업데이트는 지원되는 모든 블록체인으로 전송될 수 있습니다.

반면 전통적인 오라클은 일반적으로 푸시 모델 오라클로 설계됩니다. 이러한 오라클은 체인 하에서 정기적으로 가격 업데이트를 체인 상으로 "푸시"하는 프로세스를 실행합니다. 이 방식은 자주 사용되지 않는 가격 업데이트에 가스 비용을 낭비할 수 있습니다.

푸시 모델 오라클의 비효율성은 데이터 사용자들이 가스 비용을 보조하도록 요구받거나, 업데이트 빈도가 낮아지거나, 네트워크 혼잡 시 체인 상으로 가격을 보내는 것이 어려워지는 결과를 초래할 수 있습니다.

Pyth 프로토콜은 데이터 사용자가 소량의 데이터 요금을 지불함으로써 체인 상 가격 업데이트를 요청하고 사용할 수 있게 합니다. Pyth 사용자들은 매월 수천만 건의 가격 업데이트를 다양한 지원 블록체인으로 cross-chain 전송하고 있습니다.

현재 데이터 요금은 블록체인 네이티브 토큰의 최소 단위(예: 1 wei)로 설정되어 있지만, 이 요금 파라미터와 기타 파라미터는 향후 거버넌스 메커니즘을 통해 결정될 수 있습니다.

Pyth 데이터의 일반적인 사용 사례로는 현물 및 파생상품 거래소, 구조화 상품 금고, 대출 플랫폼, 스테이블코인 프로토콜, 수익 최적화기, 자산 관리 솔루션, 데이터 분석 도구 등이 있습니다.

이미 Pyth 기반 애플리케이션을 사용해봤을 수도 있습니다. 잘 알려진 기업들로는 Synthetix(Optimism), Vela Exchange(Arbitrum 및 Base), Alpaca Finance(BNB 체인), Solend(Solana) 등이 있습니다.

Pyth Network 제품

Pyth Network는 현재 DeFi 애플리케이션을 위해 두 가지 주요 제품을 제공하고 있습니다: Pyth 가격 피드와 Pyth Benchmarks 기준 데이터.

Pyth 데이터 통합은 무허가형(Permissionless)으로, 개발자가 구독 계획에 참여하거나 영업팀에 연락하지 않고도 직접 Pyth 데이터에 접근할 수 있습니다. 이 설계 선택은 Pyth의 Web3 정신에 대한 약속을 반영합니다.

Pyth 가격 피드Pyth Price Feeds

Pyth Network는 암호화폐, 외환 환율, 주식, ETF, 원자재 등 다양한 자산군에 걸쳐 350개 이상의 저지연 가격 피드를 제공합니다.

각 가격 피드는 400밀리초마다 업데이트되며, 고주파 업데이트는 체인 상 가격이 외부 시장 가격을 밀접하게 추적한다는 의미입니다. 고해상도 데이터는 시간과 가격에 민감한 애플리케이션에 매우 중요합니다.

각 Pyth 가격 피드는 현물 가격과 함께 신뢰 구간을 제공하며, 이는 가격 주변의 범위로 표시됩니다. 신뢰 구간은 데이터 제공자(집계)가 실제 가격이 포함될 것으로 판단하는 범위를 나타냅니다.

이 신뢰 구간 값은 데이터 사용자에게 가격 출력의 신뢰도를 알려줍니다. 데이터 제공자는 유동성 환경에 따라 신뢰 구간 값을 조정할 수 있으며, 스마트 계약은 이를 활용해 보다 안전한 운영을 할 수 있습니다.

Pyth Benchmarks 기준 데이터Pyth Benchmarks

Pyth Benchmarks 기준 데이터는 사용자가 Pyth 가격 피드로부터 역사적 아카이브 가격 데이터를 조회할 수 있게 합니다. 기준 데이터는 금융 분야에서 의사결정과 정산 지출을 안내하는 일련의 표준입니다.

예를 들어 비트코인 참조 금리와 같은 참조 가격, S&P 500 지수와 같은 지수, LIBOR(런던은행간금리) 또는 연방기금금리와 같은 금리 등이 있습니다.

Pyth Benchmarks 기준 데이터는 정산 및 평가 측정의 일관성을 보장하기 위해 계산 및 표현의 표준화된 절차를 제공합니다.

Pyth Benchmarks 기준 데이터의 일반적인 사용 사례로는 이더리움 상의 Aevo와 같은 탈중앙화 옵션 금고(DOVs), Optimism 상의 Synthetix와 같은 영구계약 거래 정산을 위한 리필 가격 등이 있습니다.

전통적 오라클의 한계 해결하기

Pyth Network의 제품은 전통적 오라클의 속도, 자산 커버리지, 정확성 문제를 어떻게 해결할까요?

핵심은 Pyth Network가 풀 모델 오라클 아키텍처에서 이루어낸 구조적 혁신에 있습니다. 이 효율성은 지연시간, 확장성, 데이터 해상도 측면에서 많은 이점을 가져옵니다.

저지연, 고주파 가격 업데이트Low-Latency, High-Frequency Updates

고주파 업데이트 — Pythnet 앱체인은 각 피드 데이터에 대해 초당 여러 번 업데이트를 수행합니다. 출력 스트림은 Wormhole을 통해 전송되며, 데이터 사용자는 공개 API를 통해 이 데이터 스트림을 수신할 수 있습니다.

모든 가격 업데이트를 체인 상으로 푸시하는 것은 이렇게 빈번한 업데이트를 실현하기 어렵게 만들 것입니다. 반면, 빈번한 업데이트의 높은 비용 때문에 푸시 모델 오라클은 일반적으로 블록 시간보다 낮은 업데이트 빈도를 가집니다.

저지연 — Pythnet은 체인 하에서 고주파로 가격을 업데이트하여 탈중앙화 애플리케이션이 각 거래에서 최신 체인 하 가격 데이터를 사용할 수 있게 합니다.

이는 푸시 모델 오라클의 마지막 푸시 업데이트보다 더 최신의 가격 데이터를 사용할 수 있음을 의미합니다.

피드 데이터 커버리지 및 멀티체인 가용성Price Feed Coverage and Multi-Chain Availability

광범위한 자산 커버리지 — Pythnet의 기술 능력 덕분에 Pyth 프로토콜은 수천 개의 피드 데이터로 확장할 수 있습니다. 이는 Solana의 고처리량과 초저렴한 거래 비용 덕분입니다.

멀티체인 가용성 — 기본적으로 Pyth Network의 피드 데이터는 모든 지원 블록체인에서 사용 가능합니다. 가격 게시와 데이터 집계는 Pythnet에서 발생하며, 가격 업데이트는 Wormhole을 통해 cross-chain 전달되기 때문입니다.

새로운 Pyth 피드 데이터가 발표되면, 즉시 모든 지원 블록체인에 동기화되어 각 대상 체인에 별도로 배포할 필요가 없습니다.

이는 Pyth가 수십 개의 블록체인으로 자산 가격 데이터를 즉시 확장할 수 있으므로, 가장 빠르게 새로운 피드 데이터를 출시할 수 있는 오라클이 됩니다.

고해상도, 고품질, 투명한 데이터High-Resolution, High-Fidelity, Transparent Data

정확하고 일차적인 가격 — Pyth는 전통 금융과 탈중앙화 금융 데이터 창조자들로부터 데이터를 확보합니다. Pyth가 일차적 데이터에 집중하는 핵심 이점은 가격의 정확성입니다.

Pyth의 데이터 제공자들은 가격 발견의 적극적인 참여자입니다: 그들은 자산의 진정한 가격을 실제로 알고 있습니다. Pyth는 이러한 데이터 소유자들이 독점 가격 데이터를 기여하도록 유도하고, 이를 집계하여 정확하고 대표적인 시장 가격을 생성하는 데 헌신합니다.

투명한 집계 — Pyth Network의 집계 메커니즘은 투명하고 검증 가능하도록 설계되었습니다. 각 데이터 포인트의 출처는 데이터 제공자의 공개키로 추적 가능합니다. 집계 및 전송 과정은 Solana 블록 탐색기 및 Pyth Publisher Metrics와 같은 널리 사용 가능한 도구를 통해 공개 감사를 받을 수 있습니다.

평판과 이익 일치 — Pyth의 데이터 제공자들은 전통 금융과 블록체인 산업의 오랜 기업들입니다.

오라클의 성능을 부당하게 조작하려는 시도는 그들의 경제적 이익에 반하며, 가격 입력이 공개적이므로 악의적인 공격을 시도할 경우 주요 사업 활동에서 평판 손실을 입게 됩니다.

이러한 일치 외에도少数 데이터 제공자가 가격을 조작하는 것을 방지하는 집계 메커니즘이 존재합니다.