Zeker, hier een gedetailleerd ontwerp voor een DApp voor gedecentraliseerde leningen en staking met geavanceerde event-logging en analyse. ### 1. Ontwerp van Slimme Contracten met Gedetailleerde Events Het hart van je event-driven systeem ligt bij de slimme contracten. Elke belangrijke statusverandering moet een event emitteren. **A. Core Contracten en hun Events:** 1. **LeningContract (LendingPool)** * `LoanRequested`: Gebruiker vraagt lening aan. * `address indexed borrower` * `uint256 loanId` * `uint256 amount` * `uint256 collateralAmount` * `uint256 interestRate` * `LoanGranted`: Lening is goedgekeurd en uitgekeerd. * `address indexed borrower` * `uint256 loanId` * `uint256 timestamp` * `RepaymentMade`: Gebruiker lost een deel van de lening af. * `address indexed borrower` * `uint256 loanId` * `uint256 repaymentAmount` * `uint256 remainingPrincipal` * `LoanLiquidated`: Onderpand wordt geliquideerd wegens onderdekking. * `address indexed borrower` * `uint256 loanId` * `address liquidator` * `uint256 liquidatedAmount` 2. **StakingContract** * `Staked`: Gebruiker zet tokens in voor staking. * `address indexed staker` * `uint256 amount` * `uint256 totalStaked` * `Unstaked`: Gebruiker haalt tokens terug van staking. * `address indexed staker` * `uint256 amount` * `uint256 reward` * `uint256 totalStaked` * `RewardsClaimed`: Gebruiker claimt staking rewards. * `address indexed staker` * `uint256 rewardAmount` 3. **OracleContract (voor prijsdata)** * `PriceUpdated`: Geeft aan wanneer een prijsfeed is bijgewerkt. * `address indexed token` * `uint256 newPrice` * `uint256 timestamp` **Belangrijke ontwerpoverwegingen:** * Gebruik `indexed` parameters (maximaal 3 per event) voor efficiëntere filtering op het adres van de gebruiker, loanId, etc. * Log voldoende data in het event om de gebeurtenis te begrijpen zonder extra contract calls. * Houd events gaszuinig; vermijd het loggen van grote datasets. ### 2. Backend Architectuur voor Event Verzameling en Analyse Dit is de kritieke schakel tussen de blockchain en je frontend/analysesysteem. Een event-driven, microservices-architectuur is het meest geschikt. **A. Aanbevolen Architectuur: Event Processing Pipeline** 1. **Event Listener (Blockchain Watcher):** * **Tool: The Graph** of **Chainlink Alchemy Mempool** * **Waarom:** In plaats van zelf een node te draaien en te pollen, gebruik je een gespecialiseerde dienst. **The Graph** is de de-facto standaard voor dit soort taken. Je definieert subgraphs die specifieke events van je contracten indexeren. Het protocol houdt de data gesynchroniseerd met de blockchain en stelt deze beschikbaar via een krachtige GraphQL API. Dit is veel efficiënter en schaalbaarder dan zelf een listener bouwen. 2. **Data Verwerking & Analyse (Event Processor):** * **Tools: Node.js met ethers.js, Python met Web3.py, Apache Kafka, Apache Flink** * **Hoe het werkt:** * Je backend (bijv. een Node.js service) abonneert zich op de geïndexeerde data van The Graph via GraphQL subscriptions of pollt de API regelmatig. * Bij een nieuwe gebeurtenis wordt een bericht in een wachtrij geplaatst, zoals **Apache Kafka** of **RabbitMQ**. Dit ontkoppelt de ontvangst van de verwerking. * Gespecialiseerde "worker" services consumeren berichten van de wachtrij: * **Analytics Worker:** Bereken real-time metrics: Totaal Value Locked (TVL), gemiddelde rentevoeten, liquidatie-ratio's, staking opbrengsten. Sla deze aggregaties op in een tijdreeksdatabase. * **Alerting Worker:** Controleer op specifieke condities (bijv. onderpandswaarde daalt onder drempel) en trigger alerts (e-mail, push notification, Slack). * **Database Worker:** Sla de ruwe eventgegevens op in een database voor historische analyse. 3. **Data Opslag:** * **Tijdreeksdatabase:** **TimescaleDB** (PostgreSQL-extensie) of **InfluxDB**. Perfect voor het opslaan van metrics zoals TVL, volume, en prijshistorie over tijd. * **Documentdatabase:** **MongoDB** of **PostgreSQL**. Geschikt voor het opslaan van complexere, geneste data zoals gebruikersprofielen, volledige loan history per gebruiker, etc. ### 3. Frontend Integratie voor Visualisatie De frontend (bijv. gebouwd met React, Vue.js, Angular) haalt zijn data voornamelijk op van je backend API's, niet rechtstreeks van de blockchain (behalve voor real-time wallet-interacties). 1. **Real-time Dashboards:** * Gebruik bibliotheken zoals **Chart.js**, **D3.js**, of **Apache ECharts** om dashboards te bouwen. * **Visualisaties:** * **Overzichtsstats:** TVL, totaal uitgeleend volume, aantal actieve leningen, gemiddelde staking APY (Annual Percentage Yield). * **Grafieken:** TVL over tijd, rentevoetvolatiliteit, staking rewards over tijd. * **Gebruikersspecifiek:** Persoonlijke loan-to-value ratio, staking history, earned rewards. 2. **Real-time Updates:** * Gebruik **WebSockets** (bijv. met **Socket.io**) of **Server-Sent Events (SSE)** om real-time updates van je backend naar het dashboard te pushen. Wanneer de analytics-service een nieuwe metric berekent, kan deze een update naar alle verbonden clients sturen. ### 4. Aanbevolen Tooling en Samenvatting van de Architectuur | Component | Aanbevolen Tools | Doel | | :--- | :--- | :--- | | **Blockchain** | **Ethereum** (of L2's zoals Arbitrum, Optimism), **Solidity**, **Hardhat/Foundry** (voor ontwikkeling en tests) | Host de slimme contracten en events. | | **Event Indexing** | **The Graph Protocol** (aanbevolen) | Indexeert blockchain-events efficiënt en biedt een querylaag. | | **Backend (API/Processing)** | **Node.js** (met Express), **Python** (met FastAPI), **Apache Kafka** | Verwerkt events, voert analyses uit, en serveert API's. | | **Data Opslag (Analytics)** | **TimescaleDB** of **InfluxDB** | Slaat tijdgebonden metrics op voor snelle query's. | | **Data Opslag (Algemeen)** | **PostgreSQL** of **MongoDB** | Slaat gebruikersdata en transactionele history op. | | **Frontend** | **React** (met ethers.js/web3.js), **Vue.js** | Gebruikersinterface en visualisatie. | | **Real-time Communicatie**| **WebSockets** (Socket.io) of **GraphQL Subscriptions** (met The Graph) | Pusht real-time data naar de frontend. | **Dataflow Samenvatting:** 1. Gebruiker interageert met DApp frontend -> Roept een functie aan in een slimme contract. 2. Contract functie wordt uitgevoerd -> Emit een **Event**. 3. **The Graph Subgraph** detecteert het event -> Indexeert en slaat de data op. 4. Je **Backend Service** vraagt nieuwe data op via GraphQL -> Plaatst een bericht in een **message queue (Kafka)**. 5. **Analytics Worker** verwerkt het bericht -> Update metrics in **TimescaleDB**. 6. **Frontend** vraagt data op via een REST/GraphQL API van je backend -> Toont data in dashboard. 7. Bij een metric-update, pusht de backend via **WebSockets** een update naar de frontend voor real-time refresh. Deze architectuur is schaalbaar, betrouwbaar en specifiek ontworpen voor event-driven data-analyse in een gedecentraliseerde omgeving. Begin met een eenvoudigere setup (bijv. The Graph -> Node.js API -> Database) en introduceer complexere elementen zoals Kafka naarmate de behoefte groeit.