تعطل شبكة Pyth لعدة ساعات يجمّد بيانات الأسعار في DeFi

الخلل أثّر خصوصًا على عنصرين أساسيين في البنية التحتية:

• Pythnet: حيث تتم معالجة وتأكيد تحديثات الأوراكل
• Hermes: واجهة API التي توزع بيانات الأسعار إلى التطبيقات والسلاسل المختلفة

مع توقف هذين المكونين، توقفت موجّهات الأسعار الأساسية (Core Price Feeds) والموجّهات المدعومة عن التحديث، ما أدى إلى تجميد بيانات الأسعار التي تعتمد عليها العديد من بروتوكولات التمويل اللامركزي.

استمر الانقطاع أكثر من أربع ساعات، بينما أشارت بعض التقارير إلى أن بعض الخدمات احتاجت وقتًا أطول قليلًا قبل العودة للعمل بشكل كامل.

ومن المهم ملاحظة أن العطل لم يشمل كل منتجات الشبكة. فقد أظهرت صفحة الحالة أن خدمة Pyth Pro (المعروفة سابقًا باسم Lazer) واصلت العمل بشكل طبيعي، ما يشير إلى أن المشكلة كانت مركزة في البنية التحتية العامة لـ Pythnet وHermes.

لماذا يُعد توقف بيانات الأسعار مشكلة كبيرة في DeFi؟

في أنظمة التمويل اللامركزي، تعتمد العقود الذكية على شبكات الأوراكل للحصول على بيانات السوق الخارجية مثل أسعار العملات والأصول. بدون هذه البيانات، لا تستطيع البروتوكولات تنفيذ العديد من وظائفها بأمان.

عندما توقفت موجّهات الأسعار في Pyth، ظهرت عدة مخاطر تشغيلية محتملة:

1. اختلال تقييم الضمانات
منصات الإقراض تعتمد على أسعار الأوراكل لتحديد قيمة الضمانات. إذا توقفت الأسعار عن التحديث، قد تصبح هذه التقييمات غير دقيقة.

2. تعطّل أو أخطاء في التصفية
أنظمة التصفية تحتاج إلى أسعار حديثة لتحديد متى يصبح المقترض أقل من مستوى الضمان المطلوب. الأسعار القديمة قد تؤخر التصفية أو تؤدي إلى تنفيذها بشكل خاطئ.

3. اضطراب أسواق المشتقات والتداول
العقود الدائمة (Perpetual Futures) والخيارات وغيرها من المشتقات تحتاج إلى تحديث مستمر للأسعار لحساب السعر المرجعي ومعدلات التمويل.

لذلك قد تضطر بعض البروتوكولات أثناء الانقطاع إلى إيقاف التداول مؤقتًا أو تعطيل عمليات الإقراض أو التحول إلى أوراكل احتياطية إذا كانت متوفرة.

تأثير العطل اختلف بين البروتوكولات. الأنظمة التي تمتلك مصادر أوراكل متعددة أو آليات إيقاف تلقائي (circuit breakers) تمكنت من التعامل مع الانقطاع بأمان نسبي، بينما كانت البروتوكولات التي تعتمد بشكل مباشر على Pyth أكثر عرضة للتوقف المؤقت.

كيف استعادت الشبكة عملها؟

وفقًا للتقارير والتحديثات الرسمية، اتبع فريق Pyth ومشغلو الموثقين عملية استعادة منسقة تضمنت عدة خطوات:

1. اكتشاف توقف إنتاج الكتل على Pythnet وتوقف تحديث الأسعار.
2. تحديد السبب الجذري للمشكلة من قبل الموثقين.
3. تنسيق إعادة تشغيل للشبكة ومكوناتها المتأثرة.
4. استعادة عمل خدمات Hermes وموجّهات الأسعار تدريجيًا.

بعد ذلك أعلنت صفحة حالة الشبكة أن جميع الأنظمة عادت للعمل بشكل طبيعي، مع وعد بنشر تقرير تقني مفصل لاحقًا يشرح السبب الدقيق للحادث.

حتى وقت التقارير الأولية، لم يكن السبب التقني الدقيق لفشل الموثقين قد نُشر علنًا.

الدرس الأكبر: مخاطر تركّز الأوراكل

أثار الحادث نقاشًا أوسع داخل مجتمع العملات الرقمية حول ما يُعرف بـ مخاطر تركّز الأوراكل (Oracle Concentration Risk).

تعد Pyth واحدة من أكبر شبكات الأوراكل في القطاع، إذ تجمع بيانات السوق من أكثر من 120 مؤسسة مالية ومزود بيانات وتوفرها عبر أكثر من 100 نظام بلوكتشين مختلف.

هذه البنية واسعة الانتشار تمنح المطورين مصدر بيانات موثوقًا وسريعًا، لكنها تعني أيضًا أن عددًا كبيرًا من البروتوكولات يعتمد على طبقة بنية تحتية مشتركة.

عندما تتعطل شبكة أوراكل رئيسية:

• تفقد بروتوكولات متعددة عبر سلاسل مختلفة نفس مصدر الأسعار في الوقت نفسه
• قد تتوقف أنظمة التصفية أو تعمل بشكل غير متوقع
• قد تتعطل عمليات التداول والإقراض والمشتقات مؤقتًا

بمعنى آخر، حتى في نظام لامركزي، يمكن أن تؤدي البنية التحتية المشتركة إلى مخاطر مترابطة عبر السوق بالكامل.

ما الذي يمكن أن يتعلمه مطورو DeFi؟

حوادث مثل هذا الانقطاع تعزز مجموعة من أفضل الممارسات في تصميم بروتوكولات DeFi، مثل:

• استخدام أكثر من مزود أوراكل بدل الاعتماد على مصدر واحد
• تطبيق فحوصات تقادم الأسعار لإيقاف العمليات عند توقف التحديثات
• توفير مصادر أسعار احتياطية
• استخدام آليات إيقاف تلقائي عند حدوث خلل في الأوراكل

هذه الأدوات تساعد البروتوكولات على التعامل مع الأعطال بشكل آمن حتى عندما تتوقف إحدى طبقات البنية التحتية.

الخلاصة

قد يبدو انقطاع Pyth في 22 مايو حادثًا قصيرًا نسبيًا، لكنه أظهر مدى اعتماد منظومة DeFi الحديثة على شبكات الأوراكل. عندما توقفت Pythnet عن إنتاج الكتل، تجمدت بيانات الأسعار في أجزاء من النظام المالي اللامركزي لبضع ساعات.

وإلى أن يصدر التقرير التقني الكامل من المشروع، سيبقى السبب الدقيق للعطل غير واضح. لكن ما كشفه الحادث بالفعل هو أن التكرار والاعتماد على مصادر متعددة للبيانات لم يعد خيارًا إضافيًا في DeFi، بل ضرورة أساسية لبناء أنظمة مالية أكثر مرونة.