En Plasma, se desarrollan aplicaciones, especialmente en torno a escenarios de alta frecuencia como transferencias, recepciones, liquidaciones y ahorros de stablecoins. Un error común que muchos desarrolladores cometen es pensar que: mientras la cadena funcione y se puedan realizar transacciones, se considera "en línea". Sin embargo, lo que realmente pone a prueba los escenarios de pago es la estabilidad a largo plazo: no se trata de "si se puede tener éxito una vez", sino de "si se puede mantener la previsibilidad en picos, fluctuaciones y fallos". Esto requiere que consideres la confiabilidad como parte del producto: la monitorización no es un accesorio de la operación y mantenimiento, las alertas no son solo para cuando ocurren problemas, y el plan de reversión no se considera completo solo porque esté escrito en la documentación. Debes construir este sistema como una red que, aunque no sea visible en el día a día, pueda sostener la experiencia en momentos críticos.
El primer principio del monitoreo: no te concentres solo en TPS, debes estar atento a "las malas experiencias que los usuarios pueden percibir".
Los indicadores clave de las aplicaciones de nivel de pagos nunca han sido "rendimiento", sino "fallas y latencia". Necesitas monitorear a largo plazo tres tipos de indicadores de experiencia: tasa de éxito en la presentación de transacciones, distribución del tiempo de confirmación final de transacciones (especialmente P95/P99), y el porcentaje de inconsistencia entre el estado en cadena y fuera de cadena. Muchos incidentes no son porque la cadena se detenga, sino que se ralentiza, se vuelve inestable o falla ocasionalmente; si no tienes monitoreo de percentiles, verás en el gráfico que "el promedio es normal", pero los usuarios ya están gritando "¿por qué no llega?".
Las alertas deben partir de "anomalías" en lugar de "valores absolutos", de lo contrario, serás inundado por el ruido.
El sistema de pagos teme más a la fatiga de alertas. No puedes establecer solo un "alerta si la tasa de fallos > 1%", porque el ruido de diferentes períodos de tiempo, diferentes regiones y diferentes proveedores de RPC hará que suene continuamente. Una forma más práctica es establecer una línea base: activa la alerta solo cuando la tasa de fallos, la latencia de confirmación o la tasa de tiempo de espera de RPC se desvían repentinamente del rango normal en las últimas 1–3 horas o 24 horas, combinando al mismo tiempo condiciones de "continuidad" (por ejemplo, alertar solo después de 5–10 minutos continuos). De esta manera, lo que capturas no es una fluctuación aleatoria, sino una tendencia que realmente podría convertirse en un incidente.
Debes tratar el RPC como un sistema de múltiples instancias: si la cadena no tiene problemas, el RPC también puede hacerte "parecer fuera de línea".
Al ejecutar aplicaciones de pagos sobre Plasma, una de las fuentes de incidentes más comunes proviene del lado del RPC: nodos atrasados, limitaciones, tiempos de espera, respuestas inconsistentes, sincronización de mempool. Lo que debes hacer es gestionar a los proveedores de RPC como un clúster de múltiples instancias: realiza chequeos de salud para cada proveedor (latencia, tasa de errores, retraso en la altura de bloques), y separa las rutas de lectura y escritura; las transacciones de escritura deben ir por un canal más estable y controlable, y la lectura de estados debe poder cambiar y degradarse automáticamente. Para el usuario, no le importa si el problema está en la cadena o en el RPC, solo le preocupa "¿mi dinero llegó?", por lo que debes hacer que la "capacidad de ver la cadena" también sea confiable.
El plan de reversión no es "revertir transacciones", sino "revertir experiencias": la máquina de estados fuera de la cadena debe poder autoconstruirse.
Una vez que se realiza una transacción en la cadena, no se puede revertir; lo que la aplicación de pagos puede hacer es una reversión en el estado fuera de la cadena: pedidos, mostrando saldos, notificaciones, deducción de límites, emisión de puntos. Debes diseñar un proceso compensable: primero congelar y luego liquidar, confirmar antes de contabilizar, y si falla, descongelar; cuando aparezcan tiempos de espera o estados inciertos, no permitas que el usuario envíe de nuevo, sino que utiliza request_id para rastrear la unicidad de la misma acción, primero verifica en la cadena si ya está registrada, y luego decide si continuar esperando o iniciar una compensación. El verdadero objetivo del plan de reversión es hacer que el usuario perciba que "el sistema está procesando", y no hacer que siga haciendo clic en pánico, lo que podría llevar a transacciones repetidas peores.
Una estrategia de emergencia madura: degradación por niveles, en lugar de un paro abrupto.
La fiabilidad del sistema de pagos a menudo proviene de la "degradación controlada". Cuando detectas fluctuaciones en la red o inestabilidad en los nodos, puedes desactivar temporalmente funciones no críticas (como estrategias complejas de Vault, actualizaciones frecuentes, ciertas consultas de alto costo), priorizando las transferencias y la consulta de recibos entre otros caminos clave; cuando el riesgo de transacciones por escritura aumenta, puedes reducir el límite de pago, aumentar el umbral de riesgo, restringir el rango de la lista blanca, asegurando que el sistema no se vea abrumado o congestionado. De esta manera, incluso si ocurre un problema, puedes permitir que el usuario complete la acción más crítica, en lugar de que todo el sistema se colapse.
La conclusión clave de B11 es: al hacer aplicaciones de nivel de pago sobre Plasma, debes convertir la fiabilidad en una capacidad de producto: usar monitoreo para detectar tendencias con anticipación, usar alertas para localizar fallos con precisión, usar RPC de múltiples instancias para garantizar la observabilidad y disponibilidad, y usar máquinas de estado compensables y degradación por niveles para preservar la experiencia del usuario. Una vez que estos sistemas estén en funcionamiento, la ventaja de la "red de liquidación" de Plasma podrá realmente integrarse en tu producto, y no solo estar escrita en la narrativa.