더 그래프, 데이터 접근성 혁신을 위한 여정
풍요의 역설: 블록체인 데이터의 혁신이 필요할 때
TL;DR
블록체인 기술은 탈중앙화를 기반으로 다양한 산업에서 혁신을 주도한다. 그러나 이 기술은 접근성이 낮아 명확한 한계가 있으며, 이를 통한 폭발적인 활용은 어려운 상황이다.
여러 솔루션 업체들이 접근성이 낮은 블록체인의 데이터를 중앙화된 API를 통해 해결하고자 한다. 반면, 더 그래프는 탈중앙화된 생태계를 통해 이 문제를 보다 효율적으로 해결하고자 주목받고 있다.
더 그래프는 최근 1) 더 강화된 탈중앙성, 2) 아비트럼 마이그레이션을 통한 확장성 강화, 그리고 3) AI 기술의 도입을 통해 블록체인 데이터의 활용을 확대하고자 한다. 이러한 노력은 블록체인 기술의 접근성을 높이고 산업 전반의 발전을 촉진할 것으로 기대된다.
1. 블록체인의 탈중앙화에 가려진 문제점, “접근성"
블록체인의 탈중앙성은 다양한 산업 분야에서 혁신의 기반이 되고 있다. 특히 기존 중앙 집중식 데이터베이스와 달리, 데이터의 소유권을 개인에게 분산시켜 개개인의 ‘데이터 주권(Data Sovereignty)'을 강화하는 데 큰 역할을 한다. 이에 더해, 블록체인은 모든 활동이 투명하게 기록되는 개방된 인프라를 제공해 신뢰성을 한층 더 높인다.
그러나 블록체인 기술 자체만으로는 진정한 의미의 데이터 주권을 실현하는 데 있어 명확한 한계가 있다. 블록체인은 단순히 분산화된 데이터베이스로서 기본적인 기능만을 갖추고 있기에, 개발자들이 이를 활용해 애플리케이션을 개발하기 어려운 환경이기 때문이다. 즉, 블록체인은 ‘기술적 접근성(Technical Accessibility)’이 낮다고 볼 수 있다. 특히, 분산화된 데이터의 수집, 처리, 그리고 활용에 어려움이 있으며, 이 문제는 다음과 같은 세 가지 구체적인 형태로 나타난다.
1.1. 사람이 읽기 어려운 형태
첫 번째로, 블록체인 데이터는 사람이 읽기 어려운 Bytecode 형태로 이루어져 있어 가공될 필요가 있다. 위 그림과 같이 NFT 전송에 대한 트랜잭션 데이터는 Bytecode로 구성되어 있으며, 이를 사람이 읽을 수 있는 언어로 해석하기 위해서는 Contract ABI를 통해 Bytecode를 디코딩하는 작업이 필수적이다. 즉, 공개된 데이터에 접근하고 이를 해석, 활용하기 위해서는 보조적인 수단이 꼭 필요하다는 뜻이다.
1.2. 파편화된 데이터
두 번째로, 블록체인 데이터들은 파편화되어 있어 그 자체만으로 유의미한 정보를 도출하기 어렵다는 것이다. 때문에 파편화된 데이터를 수집, 조합하는 탐색 과정이 필수적이다. 예를 들어, DEX 거래 내역을 확인하기 위해서는 트랜잭션 데이터를 수집, 그리고 DEX 관련 스마트 컨트랙트, 토큰의 가격 등 다양한 데이터의 조합을 통해 최종적으로 DEX 거래 정보를 얻을 수 있다. 이처럼 블록체인 데이터는 유의미한 정보를 도출하기 위해서는 별도의 추가적인 작업들이 필수적이다.
1.3. 방대한 양의 데이터
마지막으로, 블록체인 데이터의 양이 방대하다는 점이다. 필요한 데이터를 추출, 변환, 적재하는 작업은 많은 시간과 비용을 소모한다. 게다가 각 체인별로 모든 블록의 상태를 보관하는 아카이브 노드(Archive Node)의 크기는 시간이 지남에 따라 계속 커지고 있으며, 솔라나(Solana)의 경우 약 100TB에 달한다. 또한, 각 체인별로 하루에 백만 건 이상의 트랜잭션이 발생하기 때문에, 이러한 방대한 데이터를 저장하고 처리하려면 막대한 자원이 필요하다. 이러한 문제는 블록체인 기술의 활용을 어렵게 만드는 요인 중 하나이다.
2. 더 그래프(The Graph): 블록체인 데이터의 접근성을 혁신
디지털 기술의 혁신을 이루기 위해서는 산업 분야를 막론하고, ‘기술적 접근성'을 향상시킬 필요가 있다. 특히 기술 집약적인 블록체인 산업에서는 그 중요성이 더욱 크다. 기술적 접근성이 향상됨에 따라, 더 많은 개발자들이 블록체인 기술을 활용해 여러 어플리케이션을 제작하고, 궁극적으로는 기술의 적용이 확대되어 블록체인의 매스어답션(Mass Adoption)을 가속화할 수 있기 때문이다.
이러한 블록체인 기술의 접근성 향상을 위해 등장한 프로젝트가 바로, ‘더 그래프(The Graph, 이하 그래프)’이다. 그래프는 블록체인의 분산화된 데이터에 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 도와주는 블록체인 데이터 인덱싱 프로토콜이다. 인덱싱이란, 데이터베이스에서 원하는 정보를 빠르게 찾기 위해 데이터를 구조화된 형태로 잘 정리하는 과정을 의미한다. 그래프는 이 인덱싱 과정을 블록체인 환경에 적용하여, 이를 기반으로 데이터 활용에 어려움을 겪는 개발자들이 데이터를 쉽게 사용할 수 있도록 도와준다. 쉽게 말해, 블록체인 데이터의 ‘Open API’ 서비스로서 개발자들이 블록체인 기술에 대한 깊은 이해 없이도 빠르게 활용할 수 있도록 도와주는 프로토콜이다.
예를 들어, 그래프를 활용해 NFT 프로젝트인 ‘아즈키(Azuki)’의 NFT 소유 현황을 보여주는 서비스를 구현한다 가정한다. 기존에는 직접 노드를 운영하여 아즈키 NFT의 전송 기록 데이터를 수집, 처리해야 했다. 그래프는 이 과정을 생략시켜준다. 그래프의 여러 인덱싱 작업 참여자가 제공하는 데이터 명세서 ‘서브 그래프(Sub Graph)’를 통해 잘 정리된 데이터를 가져와 서비스를 쉽게 구현할 수 있게 되는 것이다. 또한 데이터를 요청하고 응답하는 과정에서 기존 웹2 개발자에게 친숙한 API 표준 ‘GraphQL’을 기반으로 운영되고 있어 더욱 편리하게 활용할 수 있다.
3. 그래프는 어떤 점이 다를까?
사실 블록체인 기술의 접근성 문제는 이미 많은 이들이 지적해온 바 있다. 이에 Alchemy, Moralis와 같은 여러 솔루션 업체들은 중앙화된 API 서비스를 제공하여 문제를 해결하고자 했다. 반면, 그래프는 이들과 달리 탈중앙화된 생태계를 구축하여 이 문제를 보다 더 효율적으로 개선하고자 하였으며, 이 점에서 큰 주목을 받고 있다.
3.1. 탈중앙화를 통한 의존성 문제 해결
그래프는 블록체인 기반의 탈중앙화된 생태계를 통해, 기존 중앙화된 솔루션 제공사에 의존하는 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 특히, 단일 실패 지점(Single point of failure)과 같은 의존성 문제를 분산 시스템을 통해 해결하여 데이터의 정확도와 신뢰성을 더욱 높인다.
웹3 생태계 역시도 웹2 환경에서 발생하는 의존성 문제는 빈번히 발생한다. 특히 금융 관련 서비스가 많은 웹3 생태계에서는 이러한 문제가 치명적일 수 있다. 예를 들어, 최근 발생한 버크셔 해서웨이(Berkshire Hathaway)의 주가가 기술 오류로 인해 가격이 전일 대비 99.9% 폭락한 것으로 잘못 보여진 상황처럼, 웹3 서비스에서도 이러한 문제가 발생할 경우 심각한 결과를 초래할 수 있다.
반면, 그래프는 탈중앙화된 생태계를 기반으로 균형 잡힌 환경을 조성하고, 합의 메커니즘을 통해 이러한 문제를 해결한다. 이를 통해 데이터의 신뢰성과 정확성을 높이며 보다 안정적인 환경을 제공한다는 특징이 있다.
3.2. 투명한 보상 시스템
그래프는 투명한 보상 시스템을 통해 탈중앙화된 환경에서 효율적인 데이터 인덱싱 서비스를 제공한다. 특히, 이들은 각 이해관계자의 명확한 역할을 통해 균형 잡힌 생태계를 운영하고 있어 주목된다. 그래프의 생태계는 다음과 같은 네 가지 주요 참여자로 구성된다.
인덱서 (Indexer): 더 그래프 네트워크 노드를 운영하며, 데이터 인덱싱 작업을 담당한다. 인덱서는 데이터 명세서인 ‘서브 그래프(Sub Graph)’를 기반으로 블록체인 데이터를 인덱싱하고, 데이터 소비자의 쿼리 요청에 응답한다.
데이터 소비자 (Data Consumer): 블록체인 관련 데이터를 활용해 서비스를 운영하고자 하는 실질적인 데이터 소비자이다. 이들은 쿼리에 대한 합리적인 비용을 지불하고 쉽게 데이터를 사용할 수 있다.
큐레이터 (Curator): 서브 그래프의 품질을 평가하고, 인덱서, 그리고 데이터 소비자 모두에게 유용할만한 서브 그래프를 추천한다. 인덱서는 큐레이터의 추천에 따라 데이터 인덱싱 작업을 효율적으로 수행하며, 큐레이터는 추천함에 따라 인센티브를 얻는다.
델리게이터 (Delegator): 인덱서가 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 지원하며, 인덱서가 얻는 보상의 일부를 분배받는다.
인덱서는 보상을 목적으로 데이터 인덱싱 작업을 수행하며, 데이터 소비자는 합리적인 비용을 통해 이들의 데이터를 활용한다. 큐레이터는 좋은 품질의 서브 그래프를 인덱서에게 추천해 수수료를 얻고, 델리게이터는 인덱서의 활동을 지원하고 보상의 일부를 분배받는다. 이러한 보상 구조는 생태계 참여자들의 자발적인 참여를 촉진하며, 균형 잡힌 생태계 운영을 통해 다양성과 발전을 강화한다.
3.3. 오픈 마켓을 통한 혁신
그래프는 '오픈 마켓' 모델을 채택하여 다양한 참여자들이 자유롭게 생태계에 기여할 수 있도록 하고, 이를 통해 생태계 전체의 가치와 효율성을 극대화하고 있다. 참여자가 많아질수록 생태계의 가치는 더욱 커지며, 이는 더 많은 사용자를 유입시키는 선순환 구조를 형성한다.
특히, 그래프는 오픈 마켓 모델을 통해 Alchemy, Moralis와 같은 중앙화된 솔루션 제공자보다 더 다양하고 풍부한 형태의 데이터를 제공하는 것이 특징이다. 예를 들어, 그래프는 Uniswap v3의 유동성 정보와 같은 복잡한 데이터를 인덱싱하고 제공할 수 있다. 이로써 그래프는 오픈 마켓 모델을 통해 데이터 접근성과 다양성을 극대화하며, 생태계의 확장성을 높인다.
4. 더 그래프가 가져올 또 다른 혁신
그래프는 현재까지 블록체인 데이터 접근성을 향상시키는 등 생태계 발전에 기여해 왔다. 앞으로도 다양한 혁신을 바탕으로 블록체인 기술의 잠재력을 더욱 극대화하고자 한다. 다음은 그래프가 가져올 세 가지 이니셔티브이다.
4.1. 강화된 탈중앙화
그래프는 탈중앙화 기반의 생태계를 운영해왔지만, 여전히 소수의 인덱서를 통해 운영되면서 중앙화의 위험이 있었다. 특히, 그래프의 코어 팀인 Edge & Node 팀이 중앙화된 호스팅 서비스를 운영하고 있었다. 그러나 2022년 10월, 그래프는 완전히 탈중앙화된 네트워크로 전환할 계획을 발표하였고, Sunset, Sunbeam, Sunrise라는 세 단계의 계획을 통해 호스팅 서비스를 안전하게 종료하는 작업을 진행 중이다. 호스팅 서비스의 종료는 이번 6월 12일에 최종 완료될 예정이며, 150개 이상의 커뮤니티 인덱서를 활용하여 탈중앙화된 생태계를 더욱 강화할 예정이다. 이러한 전환을 통해 그래프는 생태계의 신뢰성과 안전성을 더욱 크게 향상시킬 것으로 기대된다.
4.2. 확장성 강화
그래프는 초기 이더리움 네트워크 기반으로 시작했으나, 네트워크 혼잡도와 높은 트랜잭션 수수료로 인해 확장성에 한계가 있었다. 이를 해결하기 위해 그래프는 아비트럼(Arbitrum)으로의 체인 확장을 추진했다. 2022년 6월 발표 이후, 인덱서들의 아비트럼 마이그레이션이 이어지고 있다.
아비트럼으로의 확장은 인덱서들이 높은 네트워크 수수료 부담에서 벗어나 활동을 더욱 원활하게 할 수 있도록 했다. 델리게이터와 큐레이터도 낮은 수수료의 혜택을 받아 네트워크 참여가 더욱 활발해졌고, 이로 인해 그래프의 전체 확장성이 증가했다.
또한, 그래프는 MIP(Migration Infrastructure Providers) 프로그램을 통해 네트워크 확장성을 더욱 강화했다. 이 프로그램은 새로운 체인을 네트워크에 통합하고, 인덱서들이 이러한 체인을 지원할 수 있도록 유도했다. MIP 프로그램을 통해 Arbitrum, Avalanche, Celo, Fantom, Gnosis, Polygon 등 6개의 새로운 체인이 네트워크에 온보딩되었으며, 이를 통해 EVM 계열의 체인뿐만 아니라 non-EVM 체인까지 지원을 확대하여 총 50개 이상의 메인넷을 지원하게 되었다.
MIP 프로그램은 인덱서들에게 자금을 지원하여 새로운 체인을 지원하는 테스트와 최적화 작업을 수행하도록 장려했으며, 네트워크의 성능과 확장성을 크게 개선했다. 다양한 체인을 지원함으로써 그래프의 확장성은 한층 더 강화되었고, 더 많은 데이터 소스와 네트워크 참여자를 수용할 수 있게 되었다.
4.3. AI 기술의 도입
최근 AI 기술에 대한 관심이 급증하고 있으며, AI 기술과 이를 발전시키기 위한 데이터의 중요성도 함께 커지고 있다. 이러한 흐름에 발맞추어 데이터 기반 프로젝트인 그래프도 AI 내러티브를 발표하며 급성장하는 AI 산업에 참여하고 있다. 그래프는 AI 기술을 도입함으로써 단순히 데이터 접근성을 향상시키는 것뿐만 아니라, 블록체인 산업 전반의 혁신을 목표로 한다.
특히, 그래프의 핵심 연구개발팀 중 하나인 세미오틱 랩스(Semiotic Labs)는 그래프 프로토콜에 AI 서비스를 제안하고 새로운 백서를 발표하였으며, AI 기반의 두 가지 특징적인 서비스를 공개한 바 있다.
첫 번째는 '추론(Inference) 서비스'이다. 이 서비스는 주로 AI 모델의 실행과 결과 도출에 초점을 맞추고 있다. 특히 흥미로운 점은, 그래프가 블록체인 데이터를 분산 환경에서 효율적으로 인덱싱하는 것처럼, AI 모델의 배포와 실행 과정에서도 분산된 인덱서의 컴퓨팅 파워를 활용하도록 지원한다는 것이다. 이러한 탈중앙화 방식의 운영은 매우 중요한데, 최근 AI 산업이 소수의 대형 LLM에 의해 중앙화된 방식으로 운영됨에 따라 그 필요성이 더욱 커지고 있다.
두 번째는 '에이전트(Agent) 서비스'이다. 이 서비스는 추론 서비스를 기반으로 구축되며, ChatGPT와 유사한 자연어 기반 경험을 제공할 예정이다. 또한, 그래프의 데이터 인프라와 결합되어 복잡한 블록체인 기술을 자동화하고, 기존 웹3 산업의 불편한 사용자 경험을 획기적으로 개선할 것으로 기대된다. 예를 들어, 세미오틱 랩스에서는 ‘에이전트시(Agentc)’라는 명칭의 SQL 에이전트 서비스 데모 버전을 공개한 바 있다. 해당 서비스는 자연어를 기반으로 온체인 관련 SQL 구문을 자동으로 생성하고 결과를 시각화하는 등 편리한 기능을 제공한다.
이 외에도 특정 작업을 수행하는 여러 에이전트의 조합을 통해 더욱 다양한 활용을 기대할 수 있다. 예를 들어, 유니스왑(Uniswap) 데이터를 활용해 최적화된 유동성 풀 전략을 수립하거나, 웹3 SNS인 파캐스터(Farcaster)의 게시글, 댓글 등의 데이터를 분석하여 인기를 얻을 수 있는 글을 작성하도록 도울 수 있다.
이처럼 그래프 생태계와 AI 기술의 통합이 이루어짐에 따라, 앞으로 그래프는 AI 기반의 여러 혁신을 보일 것으로 기대된다. 특히, 이러한 기술의 융합은 블록체인 산업의 새로운 가능성을 열어줄 전망이다. AI 기술과 데이터를 결합하여 효율적인 파이프라인을 구축했기 때문에, 블록체인 개발 및 활용 과정에서 소요되는 비용과 시간을 대폭 줄일 수 있을 것이다. AI 기술이 소프트웨어 개발과 창작 활동을 폭발적으로 증가시킨 것처럼, 더 많은 사용자가 블록체인 기술을 활용할 수 있을 것이다. 또한, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 활용 사례도 증가할 것으로 기대된다.
앞으로 그래프의 세 가지 이니셔티브는 블록체인 산업의 혁신에 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 또한, 그래프 네트워크 자체의 기술을 혁신하는 'Horizon' 등 다양한 계획이 준비되어 있어, 이러한 혁신은 앞으로도 지속될 전망이다.
5. 마치며
그래프는 단순히 블록체인 데이터 인프라의 혁신에 그치지 않고, 매스어답션을 위한 혁신적인 시도를 이어나가고 있어 인상적이다. 특히, 연구개발(R&D) 기금을 통해 총 8개의 연구개발 팀을 지원하고 있다. 해당 팀들은 그래프 생태계의 성장과 발전에 기여하며, 데이터를 더욱 빠르고 효율적이게 인덱싱할 수 있는 기술을 개발하고 있다. 이 외 세미오틱 랩스(Semiotic Labs)처럼 AI 기술을 통한 새로운 혁신도 진행하고 있다.
그래프 생태계의 주요 참여자인 인덱서들의 활동도 주목할 만하다. 이들은 단순히 데이터 인덱싱과 쿼리뿐만 아니라 다양한 방식으로 생태계에 기여하고 있다. 특히 150개 이상의 커뮤니티 인덱서 중 하나인 ‘Index Africa’ 팀은 인덱싱 작업 수행에 대한 보상의 일부를 비영리 파트너에게 기부하며 사회적인 책임을 실천하는 점이 흥미롭다.
그래프는 커뮤니티와의 지속적인 소통을 위해 노력하고 있다는 점도 인상적이다. 실제로 그래프 포럼(Graph Forum)에서는 다양한 생태계 참여자들이 의견을 나누며 활발히 소통하고 있다. 이러한 노력 덕분에 그래프는 현재까지 발전해 왔으며, 앞으로도 블록체인 기술의 대중화를 촉진하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
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