Le nœud Dingo de Cardano fait progresser la production de blocs sur testnet tandis que l’infrastructure en Go s’étend

Blink Labs a présenté de nouvelles avancées sur Dingo, une implémentation du nœud Cardano en Go, avec une production de blocs sur Preview, des exemples d’API locales et une feuille de route vers la préparation au mainnet.

By SongMarketCap

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Blink Labs a présenté une nouvelle mise à jour de développement pour Dingo, une implémentation alternative du nœud Cardano écrite en Go. Pendant Developers Office Hours #65, le PDG de Blink Labs Chris Gianelloni a décrit comment Dingo est passé de son rôle initial de nœud de données à une infrastructure capable de valider les données de Cardano, de produire des blocs sur des réseaux de test et de fournir des API locales pour les applications.

Pour Cardano, cette mise à jour est pertinente car Dingo répond à un enjeu d’infrastructure central, la diversité des nœuds. Un réseau qui dépend trop d’une implémentation dominante comporte un risque opérationnel, tandis que des clients indépendants peuvent aider à mettre au jour des hypothèses, améliorer les tests et offrir aux développeurs davantage de façons de bâtir sur le même protocole.

Dingo renforce la diversité des nœuds de Cardano avec un client en Go

Dingo est un projet de nœud Cardano open source développé par Blink Labs. Le projet a commencé comme un nœud de données conçu pour capturer les données de la blockchain, les indexer et les exposer via des API. Gianelloni a indiqué que l’accent initial mis sur les performances venait de ce rôle d’indexation, où Dingo a été conçu pour combiner des fonctions souvent gérées par une pile plus large impliquant cardano-node, DB Sync et Postgres.

Le projet couvre désormais un ensemble plus large de fonctions d’infrastructure. Dingo peut fonctionner comme nœud de données, service d’API et producteur de blocs sur testnet, selon sa configuration. Son implémentation en Go ajoute une autre voie technique pour l’infrastructure de Cardano, aux côtés du nœud Haskell établi et d’autres travaux sur des clients alternatifs dans l’écosystème.

Cette diversité de clients peut accroître la résilience du réseau, car des implémentations distinctes testent le protocole à partir de bases de code différentes. Gianelloni a indiqué que le travail avec d’autres équipes d’infrastructure de Cardano a aidé à identifier les cas où certaines hypothèses sont liées à une implémentation spécifique plutôt qu’au protocole lui même.

Blink Labs a également relié le développement de Dingo à une proposition du trésor de Cardano axée sur la préparation à la production, la préparation au hard fork Dijkstra, la prise en charge de Leios et la production de blocs sur mainnet. La proposition a demandé un financement en ADA pour poursuivre le travail sur Dingo en tant que producteur de blocs de qualité production.

La production de blocs sur Preview porte Dingo au delà de l’indexation des données

Gianelloni a indiqué que Dingo produit déjà des blocs sur le réseau Preview de Cardano. Pendant la présentation, il a précisé que Dingo avait produit environ 3 pour cent des blocs sur la journée précédente sur Preview et environ 4 pour cent sur les 100 derniers blocs affichés à ce moment là.

Cette activité place Dingo dans un rôle de testnet plus pratique, mais elle ne rend pas le projet prêt pour le mainnet. Blink Labs continue de présenter Dingo comme un logiciel en développement actif, avec un usage actuel centré sur les environnements Preview, PreProd et devnet plutôt que sur une exploitation en production sur mainnet avec des fonds réels.

Le passage vers la production de blocs modifie aussi le modèle de confiance derrière les services de données de Dingo. Un pur nœud de données a besoin d’un autre nœud validateur dans la pile. En tant que producteur de blocs, Dingo peut valider localement les données de la chaîne puis utiliser ces données validées comme base pour ses propres services d’API.

Gianelloni a aussi présenté des applications exemples bâties autour de Dingo. Dingo Swap utilise les données de Dingo et l’API UTxO RPC sur Preview, GovLens lit des données de gouvernance depuis la base de métadonnées de Dingo, et Dingo Explorer utilise une API compatible Blockfrost servie localement par Dingo.

Les API, Mithril Sync et le travail sur la sécurité définissent la route vers le mainnet

Dingo est développé comme une pile d’infrastructure pour de multiples cas d’usage développeurs. Le projet prend en charge UTxO RPC, une surface d’API Mini Blockfrost, la compatibilité avec l’API Rosetta et la sortie de métadonnées vers Postgres. Cette configuration permet aux développeurs de créer des applications, des tableaux de bord et des rapports en utilisant des outils de base de données familiers tout en s’appuyant sur des données indexées et validées via Dingo.

Le projet utilise aussi Mithril pour un amorçage plus rapide. Gianelloni a indiqué que Mithril Sync est l’une des principales méthodes recommandées pour rendre Dingo opérationnel, en particulier en mode API, même si Dingo doit encore traiter et indexer les données après la synchronisation initiale.

Blink Labs a également décrit plusieurs étapes restantes avant un usage en production plus large. Celles ci incluent la validation du calcul des récompenses, le renforcement de la sécurité, des tests à l’échelle du mainnet, l’optimisation du stockage et un audit de sécurité externe. Gianelloni a indiqué que l’équipe souhaite achever l’audit et traiter tout élément de remédiation avant d’indiquer aux opérateurs que Dingo est prêt pour un usage sur mainnet.

Dingo modifie actuellement l’état de l’infrastructure de testnet de Cardano, pas le statut des opérations sur mainnet. Il dispose désormais de production de blocs sur Preview, d’exemples d’API locales, d’un modèle de métadonnées Postgres, d’outils d’observabilité et d’une feuille de route liée à la revue de sécurité et au travail d’extension de la capacité. Pour l’effort de diversité des nœuds de Cardano, cette mise à jour donne à Dingo un rôle concret en tant qu’implémentation fonctionnelle en Go que les développeurs et les opérateurs peuvent tester avant tout déploiement en production plus large.