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EOS資料分析——讓RAM再飛一會兒

前幾天的一篇 EOS流行之痛——RAM機制設計缺陷? 分析了EOS中RAM的配置設定機制,定性的去了解,作為稀奇資源的RAM,如何通過Bancor算法以市場定價的方式進行調節。但是RAM的價格到底如何計算?BP的RAM擴容方案作用有多大,是否真能解決問題?RAM的價格應該在多少,能否持續?BM又是如何看待RAM問題呢?

RAM價格震蕩

先來看RAM價格的走勢圖:

EOS資料分析——讓RAM再飛一會兒

RAM資源的稀缺性,從剛被發現的暴漲,到引起币友廣泛讨論,引發BP間擴容方案的争論,以及可能的規則修改,由此又引發RAM恐慌性下跌。起起伏伏,股市幾個月乃至一年的光景,在RAM價格中幾天之内展現得淋漓盡緻。倒也真是檢驗Bancor算法的好機會。

RAM價格計算

言歸正傳,EOS流行之痛——RAM機制設計缺陷? 中簡單說明了EOS的資源配置設定機制,RAM配置設定采用Bancor算法,保證交易的順暢與價格控制,同時給出了RAM的價格計算公式,但不夠細緻,下面詳細解讀:

使用EOS購買RAM時,其實先從EOS轉成中間代币RAMCORE,再從RAMCORE轉為RAM數量。

所有計算的初始值:

RAMCORE的初始發行總量:100000000000000(100萬億)

EOS在此的初始餘額:1000000

目前EOS主網RAM初始容量為64G,但初始價格在0.017 EOS / KB左右,也就是系統已經消耗約8G ,是以RAM的初始餘量為56G左右。

從EOS到RAMCORE的計算公式為:

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公式中,E是EOS到RAMCORE所能兌換的數量(也是RAMCORE增發量),R是RAMCORE的初始發行總量,C1為目前EOS的餘量(也就是EOS的初始餘額加上所有已購買RAM,還未賣出的EOS總量),T為用來購買RAM的EOS數量,F為常量,此處為0.0005。

所購得的RAMCORE再到RAM的轉換公式為:

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公式中,T就是前面的EOS數量能購買到的RAM數量。C2為RAM的可配置設定餘量(記得是在56G的基礎上開始的),R為RAMCORE的發行總量減去E(相當于還是用的RAMCORE的初始發行總量),E為之前公式中計算到的增發RAMCORE數量,F為常量,此處為2000。

可以用T = 1(即1EOS),C1為目前的eosio.ram賬戶中EOS的餘額,C2為目前可配置設定的RAM餘量,代入公式計算,另外參考EOSPark網站上的簡化公式也一樣可以計算得到:

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截圖中是1KB到EOS的轉換。

RAM價格走勢圖

了解了RAM價格的計算公式,那麼RAM的配置設定量到80%、90%之後,RAM的價格能到多少?

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從圖中能夠看出,如果持續買入RAM,使得RAM使用量達到80%之後,RAM的價格還在1EOS之下,而剩下的到配置設定量到90%時是1.53 左右 EOS / KB,95%是4.4左右 ,再到99%之後(100多EOS / KB)就開始無限逼近100%了,也就是買不起了。再聯想目前文,建立一個賬号得3KB左右,想想你自己已有的賬号,有沒有感覺多賺了很多?

RAM價格救星?

對于目前EOS主網的64G RAM來說,最簡單直接的降價方式是擴容,從64G直接到128G,不行就到256G,另外還有說是以5%的速度逐漸增加(對于說增加EOS發行總量的說法不讨論。)這些方式的影響怎樣呢?看一下在RAM使用量達到90%之後,擴容一倍,如下圖所示:

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RAM的使用量直接降到40%多,RAM的價格也降到0.124EOS / KB左右,請注意這個價格,另外可以看出價格不僅僅是攔腰哦。看似降價效果立竿見影,但是繼續看後面的漲勢,RAM的價格還是很容易飙升。因為RAM配置設定算法的機制就是降價同時,擷取的RAM量也變多了。

當然,還需要考慮,這樣不斷買入RAM,到底消耗了多少EOS,再來看下圖:

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注意圖中縱坐标機關為千萬,也就是說380萬左右的EOS就能讓目前RAM的配置設定量達到80%(包含初始的100萬EOS),800多萬能到90%。是以擴容時機特别重要。 如果在占用到90%時選擇擴容一倍到128G,配置設定量再到80%需要2500萬的EOS(即再需要1700多萬即可,換算稱人民币想想成本)。

為了降低開發者和使用者的使用成本,就得盡早擴容,擴容遲,成本太高會破壞生态;而生态真的好,不斷加入的DAPP又會不斷消耗RAM,顯然作為稀奇資源的RAM,擴容邏輯和生态發展本身是沖突的。

BM的态度

從IMEOS的報道看BM對BP擴容不太積極。而且從Telegram上看到他确實希望一個更加自由的市場:

EOS資料分析——讓RAM再飛一會兒
EOS資料分析——讓RAM再飛一會兒

其實對于稀奇資源,無論你怎樣控制都是沒效果的,國内的對比物就不提了。擴容是一種使得其不再稀奇的一種手段,但是仍然有限。那除了擴容之外還有沒有其他方法?答案肯定是有,而且跟Bancor算法有關,可以查查EOS的技術白皮書,或者等我之後的分析。

最後再提醒一句,除了RAM資源,那同樣是資源的CPU和網絡帶寬呢?

本文不構成任何投資建議,特别是投機需謹慎,希望本文抛磚引玉,獲得更多更好的分析文章,促進EOS的生态發展。

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