Ankr krysset nylig 1 billion RPC-forespørsler per måned, og understøttet en stor del av Web3-trafikken. RPC-plattformen vår fungerer som broen mellom apper og blokkjeder, og håndterer anrop fra lommebøker, dApps, roboter, indeksere, rollups og mer 🧵

Men hvor kommer all den trafikken fra? • Lommebøker og grensesnitt (saldo, metadata, nonces) • Indekserere / analyser (skanning av historiske data) • Bots og MEV-systemer (sanntidsabonnementer + lesinger) • Rollups, L2-er, broer (tunge anrop på tvers av kjeder) • En lang hale med mindre dApps på tvers av 80+ nettverk

Og hva slags RPC-metoder er i tung bruk? • Hyppige lesninger: eth_call, eth_getBalance, eth_getBlockByNumber osv. • Rekkevidde og logger spørringer (eth_getLogs) og sporing/feilsøking av anrop • Abonnementer over WebSocket (nye hoder, logger, ventende txs) • Skriver (f.eks. eth_sendRawTransaction) - færre i volum, men kritisk for driften

Hvordan skalerer Ankr for å holde ting raskt og pålitelig? Noen av strategiene deres: • Global anycast + regional ruting for å redusere ventetiden • Blokkjedebevisst lastbalansering (ruting basert på friskhet, kjederolle, metode) • Flåtespesialisering: separate varme lesinger, arkivering, sporing/feilsøking, skrivebaner • Hastighetsforming, metodevekting og failover-logikk innstilt på blokkjedesemantikk • Dedikert infrastruktur for bedriftskunder med høye gjennomstrømmingsbehov

RPC er den viktige "lese/skrive-kranen" til Web3 - ingen saldoer, ingen bytter, ingen broer uten den. Ankrs milepæl på billioner forespørsler er ikke hype; Det er summen av hver samtale til stat, logger, abonnementer og transaksjoner på tvers av 80+ kjeder. For å få full ytelse bør utviklere bruke caching, batch-kall, feste til regioner, respektere metodevekter og overvåke bruk per kjede/metode.