기본 콘텐츠로 건너뛰기

가상화폐나 ERC20 토큰이 실물 화폐를 대신할 수 있을까?



지금까지의 일반적인
ERC계열로 만들어진 토큰들은 
자생력이 없다. 
거래소를 통한 거래량으로 금액이 결정날 뿐.


요즘 들어 토큰 이코노미에 의문을 가진 
사람들과 기업들이 많다. 


정말로 토큰을 만들었다.
탈 중앙화 랜다. 
하지만, 누가 사니?


살 필요성을 다양한 방법론으로 제시하지만. 
사는데 대한 정당한 이유가 
만들어지지 않는다. 


화폐는 왜 생겨났을까?


화폐는 현물 거래에 대한 기준이 다르고, 
현물을 들고다니기에는 만만치 않다는 단점이 있다. 
그걸 해결하기 위해 화폐가 생겨났다. 
그리고 수백년간 화폐의 가치는 계속 안정해져 왔다. 


그럼, 새로 생긴 암호화폐(crypto currency)는
이렇게 수백년의 안정화된 시스템을 무너뜨릴 수 있을까?


여기서 답이 없어져서
많은 토큰 이코노미가 실패를 하고 있다. 


화폐도 그렇고 실물도 그렇고, 
수요와 공급의 밸런스에 의해서 가치가 결정된다. 


그럼 수요가 많을때 공급을 늘리고 
공급이 많을 때 수요를 늘리면 되지 않느냐?


말이 쉽지만, 
그렇게 쉬웠으면 누구나 이런 시스템을 만들었지..


토큰 이코노미의 핵심은 이렇다. 
매 주기별로 토큰이 사라지거나
매 주기별로 토큰을 매입하거나


그러면 토큰 가격은 점점 오르게 되고, 
토큰을 가지고 있으면 희소성이 생기기 때문에 
구매자가 늘어나게 된다. 


전자는 토큰이 결국 0에 수렴하기 때문에 
비즈니스 적인 측면으로 보았을 때 
좋지 않은 구조이다. 
그렇다면 후자를 생각해야 하는데..
그래서 후자를 택했다 치자. 


주기적으로 매입할 수 있는 곳은 당연히 발행자이다. 
발행자는 선 발행으로 발생한 돈을 굴려 더 많은 돈을 만들어야
그 수익금으로 토큰을 매입하게 된다. 


유저에게 돌아가는 토큰은 
돈을 만들때 사용되는 원천이어야 한다. 
유저에게 돈을 내고 사라고 하면 
당연히 유저는 무슨 이유로?
라는 답변이 올 것이다. 
즉, 유저에게 무상으로 주는 대신 
유저가 가진 다른 가치를 얻는다. 
그리고 그 가치를 
기업에 판매해서 이윤을 창출하고, 
이 이윤의 일부를 
유저에게 주었던 토큰을 매입하여 회수한다. 


이렇게 시장의 밸런스를 만들어간다면


토큰 이코노미는 충분한 가치를 가지게 된다. 


게임 토큰이 있다. 
게임 토큰을 사면 계약된 다양한 게임을 이 토큰으로 지불할 수 있다. 
요즘 대부분의 게임이 무료 게임에 광고로 먹고살고 있다. 
게다가 헤비 과금러 라 불리는 사람들이 80% 이상을 차지하고
이들은 수백만원 단위로 지불을 한다. 
굳이 토큰 어쩌고가 아니고 다이렉트로 게임에서 지불하면 된다. 
왜 토큰을 중간에 끼워서 메리트가 생긴다고 생각할까?
만약 토큰이 유동적이라면 더욱 힘들다. 
이들은 돈에 구애받지 않기 때문에
지금 당장 구매하고 싶을 때 구매해야 한다. 
좀더 기다리면 좋은 조건으로?
이 들은 돈이 중요한 것이 아니고 시간이 중요한 것이다. 


단순히 예를 들었지만, 
토큰을 만드는 것은 쉽다. 
하지만 토큰을 사주는 사람에게 이유를 부여하거나
토큰을 무상으로 주는 사람에게 주는 메리트가 명확하지 않는다면..
토큰은 움직이지 않는 무의미한 숫자일 뿐이다. 


----

Shell, Powershell, WSF, VBS 스크립터분들 찾습니다!
자세한 것은 아래 링크로!
https://github.com/LowyShin/giip/wiki/Contact-Us

----


===============================================

Do not login your server any more!
giip - global infrastructure information management platform 


Data makes link.
Linkbook - Personal linkbook publish and subscribe

===============================================

댓글

이 블로그의 인기 게시물

Alter table 에서 modify 와 change 의 차이 :: SQL Server

두 개의 차이를 모르는 경우가 많아서 정리합니다.  modify는 필드의 속성값을 바꿀때 사용하구요.. change는 필드명을 바꿀떄 사용합니다.  alter table tbbs modify bNote varchar(2000) NULL; alter table tbbs change bNoteOrg bNoteNew varchar(2000) NULL; change에는 원래 필드와 바꾸고 싶은 필드명을 넣어서 필드명을 바꾸는 것이죠~ 더 많은 SQL Server 팁을 보려면  https://github.com/LowyShin/KnowledgeBase/tree/master/wiki/SQL-Server giip :: Control all Robots and Devices! Free inter-RPA orchestration tool! https://giipasp.azurewebsites.net/

책에서는 안 알려주는 대규모 트래픽을 위한 설계

음성 버전 :  https://www.youtube.com/watch?v=ZZlW6diG_XM 대규모 트래픽을 커버하는 첫 페이지 만드는 법..  보통 DB를 연결할 때 대규모 설계는 어떻게 하시나요?  잘 만들었다는 전제 하에 동접 3000명 이하는  어떤 DBMS를 사용해도 문제 없이 돌아갑니다.  여기서 이미 터졌다면 이 콘텐츠를 보기 전에 DB의 기초부터 보셔야 합니다.  아.. 개발 코드가 터졌다구요? 그럼 개발자를 때리셔야지요..  만약 3000명을 넘겼다면? 이제 Write/Read를 분리해서  1 CRUD + n개의 READ Replica를 만들겠죠?  보통 Read Replica는 5개가 최대라고 보시면 됩니다.  누가 연구한 자료가 있었는데...  6번째 레플리카를 만든느 순간 마스터가 되는 서버의 효율 저하 때문에  5번째에서 6번쨰로 올릴때의 성능이 급격히 줄어든다는 연구 결과가 있습니다.  때문에 Azure에서도 replica설정할 때 5대까지 밖에 설정 못하게 되어 있지요.  유저의 행동 패턴에 따라 다르긴 하지만,  1 CRUD + 5 Read Replica의 경우 동접 15000명 정도는 커버 합니다.  즉, 동접 15000명 에서 다시 터져서 저를 부르는 경우가 많지요..  이 때부터는  회원 DB, 게시판DB, 서비스DB, 과금 DB 등등 으로 성격, 서로의 연관도에 따라 나누기 시작합니다.  물리적으로 DB가 나눠지면 Join을 못하거나 Linked Table또는 LinkDB등의 연결자를 이용해서 JOIN이 되기도 합니다.  그에 따라 성능 차이가 생기지만 가장 중요한 포인트는  서로 다른 물리적 테이블의 JOIN은 인덱스를 타지 않는다!  라는 것입니다. 즉, JOIN할 테이블들을 최소한으로 만든 뒤에 JOIN을 걸지 않으면 NoSQL처럼 느려터져 죽습니다.  양이 많은 DB에서 양이 적은 테이블을 가져와서 JOIN을 해야겠지요..  이렇게 해서 동접 10만명까지 커버를 했다 칩시다.  여기서 일반적인 동접의 기준도 서비스마

BI의 궁극판! Apache Drill을 써보자!

사실 Apache Drill 은 BI(Business Intelligence)라고 부르는 것 보다는 단순 데이터 연결 엔진이다. https://drill.apache.org/ 하지만 내가 왜 극찬을 하느냐면.. DBA로서 항상 문제가 되어왔던게, 이기종 데이터의 변환이나 처리였다. 포맷을 맞추는데 엄청난 시간이 걸리고, 데이터 임포트 실패가 무수하게 나고.. 한 번 잘못 데이터를 추출하면 다시 조정, 변환, 추출하는데 시간이 많이 걸린다. 그런데! Apache Drill은 그냥 RDB를 CSV랑 연결해서 조인해서 통계를 낼 수 있다. 그것도 표준 SQL을 사용하여! 예를 들어, CSV의 세 번째 컬럼이 price 이고, 물건의 판매이력을 PG사에서 CSV로 출력 받았다. 우리 DB와의 검증을 위해서는 수동으로 Import를 한 뒤에 포맷이 안맞아 잘리는 데이터가 있다면 다시 맞춰주고, 재 임포트를 수십 번, 그리고 나서 겨우 들어간 데이터를 조인하여 빠진 데이터를 분간한다. 숫자가 적다면 개발자가 개발로 처리할 수도 있지만, 건수가 하루에 300만건 짜리라면.. 한 달 온 파일은 9천만 건이다. 프로그램으로 고작 처리하는 것이 초당 500건. 거의 20만초, 에러 없이 약 56시간.. 에러가 생기면 다시 56시간.. ㅠㅡㅠ 이런게 현실이기 때문에 쿼리 말고는 방법이 없다. apache drill 의 진면목을 보자! 이번에는 좀 범용 적인 MySQL DB와 붙여 보자. . 난 이번에는 Mac에서 작업을 했기 때문에 그냥 다운 받아서 풀었음.. https://drill.apache.org/download/ 여기서 자기 OS에 맞는 버전을 받아서 설치하시길.. 압축을 풀고 나면 MySQL 커넥터를 붙여야 한다. https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/5.1.html 여기서 다운로드 이런 커넥터 들을 붙일 때마다 콘피그를 수정해 줘야 하지만, 몇 번만