Celestia Data

La Celestia Foundation necesitaba respuestas sobre su propia red que ninguna herramienta existente podía ofrecer. Habían construido la DA layer de referencia, los rollups publicaban datos a diario, pero nadie contestaba con facilidad a preguntas básicas. ¿Cuántos datos se publican? ¿Qué rollups consumen más? ¿Cómo van las métricas del token? Obtener esas respuestas exigía infraestructura a medida, y no querían desviar a su equipo de ingeniería del trabajo en el protocolo.

El problema

Los exploradores blockchain genéricos están pensados para consultas a nivel de transacción en cadenas monolíticas. Celestia es una DA layer: un modelo de datos completamente distinto. Rollups publicando blobs, pagando en TIA, con una economía que gira en torno al volumen de datos, no al número de transacciones. Ninguna herramienta existente entendía esa arquitectura, y adaptarlas habría implicado pelear contra sus abstracciones todo el camino.

El producto

Diseñamos el dashboard en torno a las preguntas concretas que la Foundation se hacía en reuniones, calculaba a mano en hojas de cálculo o recibía de inversores. La economía de una DA layer gira en torno al volumen de datos y la eficiencia de costes. A cada rollup le importa cuánto cuesta publicar datos aquí frente a las alternativas. Pusimos esa comparación en primer plano.

Tres áreas de enfoque:

• Economía de la DA layer. Datos totales publicados por rollup, ingresos en TIA por envío de blobs, comparativas de coste frente a alternativas. Ahora mismo rastreamos 3,6 TB en 51 redes.
• Salud de los rollups. Cada red tiene su propio perfil: tendencias de volumen de datos, actividad de transacciones, TVS. Mapas de calor para comparaciones entre rollups porque la Foundation quería ver la salud del ecosistema de un vistazo, no ir gráfico por gráfico.
• Dinámica del token. Distribución de staking, tasa de inflación, APR, y la relación entre ingresos por fees de DA y recompensas de inflación. No solo las cifras sueltas, sino cómo encaja todo.

La arquitectura

La base de datos parte de NumiaSQL, nuestro data warehouse blockchain indexado que ya gestiona ingesta, manejo de reorgs y normalización para más de 30 cadenas, incluida Celestia. En vez de montar pipelines de datos desde cero, creamos modelos de transformación en DBT sobre las tablas limpias de NumiaSQL, añadiendo agregaciones específicas de Celestia: métricas de envío de blobs, desglose de costes por rollup, cálculos de economía del token.

BigQuery se encarga de las transformaciones pesadas mediante modelos incrementales. El ecosistema no para de crecer: 51 redes ahora, con más sumándose regularmente, y las actualizaciones incrementales mantienen los costes predecibles en lugar de escalar linealmente con el volumen. Eso importa cuando procesas terabytes.

Para la capa de servicio, sincronizamos los datos procesados a Postgres. BigQuery funciona bien para transformaciones batch, pero es demasiado lento para un dashboard que necesita respuestas sub-segundo. Postgres nos da p99 por debajo de 150ms en todas las vistas. Cada capa hace lo que mejor sabe hacer.

Resultados

El dashboard es completamente público en celestiadata.com. Cualquiera puede consultar las métricas de DA de Celestia sin montar infraestructura ni escribir una sola query.

El equipo de Celestia lo usa como su fuente principal para la salud del ecosistema. Reuniones internas, actualizaciones para inversores, informes públicos, todo tirando de los mismos datos. Una fuente de verdad en lugar de hojas de cálculo dispersas y consultas ad-hoc.

Los rollups que construyen sobre Celestia lo usan para compararse con el resto del ecosistema: volumen de datos, costes, tendencias de actividad. Se convirtió en el punto de referencia para equipos que deciden dónde publicar sus datos.

Lo que aprendí

Las herramientas a medida ganan a las soluciones genéricas cuando el dominio es suficientemente diferente. Podríamos haber pasado meses adaptando un explorador blockchain genérico para que funcionase a medias con una DA layer. En vez de eso, nos sentamos con la Foundation hasta entender sus preguntas reales: qué aparecía una y otra vez en reuniones, qué calculaban a mano, qué les preguntaban los inversores sin parar. Y construimos exactamente eso. Las mejores funcionalidades no fueron las que imaginamos, sino las que resolvían problemas que escuchamos de primera mano.

Construir sobre la capa de datos de NumiaSQL hizo viable el proyecto dentro del plazo. Las partes difíciles de los datos blockchain (ingesta, reorgs, cambios de esquema) ya estaban resueltas. Dedicamos el tiempo a los modelos específicos de Celestia y al dashboard en sí, no a fontanería de datos.

Cuando la Foundation empezó a usar el dashboard para presentaciones a inversores e informes públicos, la precisión dejó de ser opcional. Cada número tenía que cuadrar, cada métrica ser consistente, cada actualización fiable. Montamos comprobaciones de reconciliación y detección de anomalías sobre nuestros propios resultados. Ser la fuente canónica de métricas de un ecosistema significa que la confianza se gana con corrección aburrida e implacable.