Чому я створив Db4E

Коли я вперше почав експериментувати з майнінгом Monero та власною серверною інфраструктурою, то зробив те саме, що й усі: завантажив програми Monero, P2Pool та XMRig. Трохи повозившись із файлами конфігурації, написавши власні сценарії запуску й створивши описи системних служб, я нарешті зміг запустити майнінг.

Але невдовзі зрозумів, що кожна служба має власний формат конфігурації, особливості налаштування та вимоги до керування її життєвим циклом.

Немає аналітики

Я спостерігав за журналами й гаманцем Monero. Невдовзі отримав першу виплату. Час минав, виплати надходили й далі, але було складно побачити тенденції чи хоча б приблизно оцінити майбутній дохід. Чи виправдала себе та зміна, яку я вніс у XMRig?

Мене майже відразу вразила відсутність аналітики. Найбільше, що я міг зробити, — експортувати транзакції з гаманця Monero, завантажити їх в електронну таблицю та побудувати графік. Це було незручно, ситуативно й, що найгірше, вимагало щоразу повторювати ручну роботу.

Будь-який програміст одразу впізнає тут чудову нагоду для автоматизації.

Джерела даних

Гаманець Monero — складна програма, створена з акцентом на безпеку. Я не бачив способу програмно отримувати свої транзакції, але міг бачити транзакції — і багато іншої цікавої інформації — у журналі P2Pool. Я зрозумів, що це багате джерело даних. Замість звертатися до гаманця, можна було аналізувати журнал P2Pool та оцінювати роботу моєї невеликої майнінгової ферми з часом.

Постійне сховище даних

І я взявся до роботи. Так почався Db4E.

Я створив постійне сховище даних: почав із SQLite, перейшов на ZODB і зрештою зупинився на MongoDB. Написав програму для спостереження за журналом P2Pool, яка відстежувала події транзакцій. Заодно збирав дані Share Found, Block Found і Hashrate для мого майнера, мінісайдчейну, у якому я працював, і основного ланцюга. Просто тому, що міг.

Аналітика — етап I

Потім я написав панель моніторингу на Urwid, яка щохвилини зверталася до Mongo. Це було непросто: Urwid — справжній звір. У 2012 році він був передовим інструментом, але в 2024 працювати з ним було боляче. Утім, я не здавався.

Після кількох місяців експериментів я отримав базову панель. Графіків ще не було, але я міг бачити останні виплати XMR і знайдені шари. Уже щось.

Операційний моніторинг

Я повернувся до коду й додав дані про хешрейт майнерів, сайдчейну та основного ланцюга. Для показників майнерів зберігав часові позначки, щоб визначати, коли майнер вимикається. Усе почало виглядати непогано, але система залишалася крихкою й важкою для розширення. Засобів керування не було — лише оновлення щохвилини. Але одного погляду вистачало, щоб зрозуміти: усе гаразд.

Аналітика — етап II

У мене досі не було графіків. Я й далі вручну експортував транзакції гаманця, хоча вже мав сценарій, який перетворював експорт на CSV, придатний для побудови графіків в електронній таблиці. Усе одно незручно.

Я розглядав Tk/Tcl, Gtk та Qt, але не мав досвіду з жодним із них. І, скажімо прямо, кожен варіант вимагав би складного навчання, повноцінного графічного середовища й купи залежностей лише для запуску. Для моїх потреб це було надмірно.

І тут я подумав: «А як щодо вебу?»

Браузер став би моїм графічним інтерфейсом. GitHub надає безкоштовний хостинг через GitHub Pages, тож платформа вже була. Я дослідив варіанти й обрав JavaScript + ApexCharts. Написав код, який витягував дані з Mongo, створював CSV та Markdown і надсилав результати до GitHub Pages через git.

Нарешті я мав графіки. Міг спостерігати за щоденними й накопиченими доходами з часом.

Органічний попит

Я відкинувся в кріслі й насолоджувався результатом. Життя було прекрасне. Я побудував конвеєр:

P2Pool → Mongo → CSV → GitHub Pages → ApexCharts + Markdown.

Складна конструкція, що поєднувала чимало технологій, але вона працювала.

Одного дня, переглядаючи r/MoneroMining на Reddit, я між іншим зробив кілька знімків екрана й опублікував їх. Інтерес виявився приголомшливим.

Допис зібрав понад сотню позитивних голосів. Зараз у нього 27 000 переглядів. Коментарі посипалися один за одним:

«Що це за графічний інтерфейс? Гарно виглядає». «Класно. Можливо, теж спробую». «Як називається цей інтерфейс?» «Дуже круто».

Цей момент змінив усе.

Інструмент розгортання

Цілком логічно: кожен, хто займається майнінгом, стикався з тими самими проблемами.

Але Db4E не був упакований для встановлення. Це був аматорський проєкт. Ви могли клонувати мій репозиторій GitHub, але все одно довелося б окремо налаштовувати демон блокчейну Monero, P2Pool, XMRig, а тепер і Db4E, щоб отримати те саме, що мав я. Завдання не з простих.

Якщо я хотів поділитися тим, що створив, мені потрібен був інструмент розгортання.

І я повернувся до клавіатури.

Я відмовився від Urwid: працювати з ним було надто важко. Натомість перейшов на Textual. Textual — фреймворк швидкої розробки застосунків на Python для створення термінального інтерфейсу користувача.

Тепер у мене чиста архітектура та повністю функціональний процес першого встановлення. Найважче вже позаду.

Що далі

Я перейшов на серйозніший рівень: роблю формальні випуски, дотримуюся суворої стратегії гілок і комітів Git та пишу набір тестів.

Сьогодні працюватиму над розгортанням демона Monero на віддаленій машині. Складну частину вже зроблено, тому сподіваюся закінчити до вечора. Далі — локальне розгортання Monero, P2Pool (локально та віддалено) і XMRig. Це повний стек розгортання.

Чим більше я освоював Textual, тим певніше розумів, що треба відмовитися від GitHub Pages + ApexCharts для історичних графіків. Цей підхід надто публічний: він розкриває вашу майнінгову активність, майже як трансляція даних про Bitcoin-гаманець. Натомість я створю красиві графіки прямо в терміналі за допомогою plotext.

Так, усе в терміналі.

Перш ніж судити, подивіться на сайт Textual, особливо на Dolphie, а також на приклад plotext, який будує графіки погоди.

Я вже згадував про контроль справності? Чому б і ні!

Додам перевірки стану, щоб можна було бачити, коли зупиняється monerod, P2Pool або майнер. Сповіщення на кшталт:

«Хешрейт вашого майнера впав на 20% за останній тиждень»

— теж у планах.

Чому це важливо?

Тому що для роботи з власною інфраструктурою не повинні бути потрібні науковий ступінь із внутрішньої будови Linux, десяток нашвидкуруч написаних сценаріїв і три відкриті термінали. Db4E дозволяє впевнено запускати систему й керувати нею буквально кількома натисканнями.

Посилання

👀 Переглянути на GitHub 📦 Встановити з PyPI 📬 Є запитання або відгуки? Створіть задачу або напишіть мені. Буду радий поспілкуватися.

• 2026 19
• 2025 16
• 2024 2