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deBridgeの価格

deBridgeの‌価格DBR

上場済み
‌購入
$0.02666JPY
-1.01%1D
本日05:07(UTC)時点のdeBridge(DBR)価格は換算で$0.02666 JPYです。
価格チャート
deBridgeの価格チャート(JPY/DBR)
最終更新:2025-07-30 05:07:38(UTC+0)

本日のdeBridgeの現在価格(JPY)

現在、deBridgeの価格は$0.02666 JPYで時価総額は$48.78Mです。deBridgeの価格は過去24時間で1.01%下落し、24時間の取引量は$17.34Mです。DBR/JPY(deBridgeからJPY)の交換レートはリアルタイムで更新されます。
1 deBridgeは換算でいくらですか?
現在のdeBridge(DBR)価格は換算で$0.02666 JPYです。現在、1 DBRを$0.02666、または375.04 DBRを$10で購入できます。過去24時間のDBRからJPYへの最高価格は$0.02877 JPY、DBRからJPYへの最低価格は$0.02657 JPYでした。

deBridgeの価格は今日上がると思いますか、下がると思いますか?

総投票数:
上昇
0
下落
0
投票データは24時間ごとに更新されます。これは、deBridgeの価格動向に関するコミュニティの予測を反映したものであり、投資アドバイスと見なされるべきではありません。

deBridgeの市場情報

価格の推移(24時間)
24時間
24時間の最低価格:$0.0324時間の最高価格:$0.03
過去最高値:
$0.05499
価格変動率(24時間):
-1.01%
価格変動率(7日間):
+20.83%
価格変動率(1年):
-33.90%
時価総額順位:
#582
時価総額:
$48,775,653.67
完全希薄化の時価総額:
$48,775,653.67
24時間取引量:
$17,338,985.5
循環供給量:
1.83B DBR
‌最大供給量:
--

deBridgeのAI分析レポート

本日の暗号資産市場のハイライトレポートを見る

deBridgeの価格履歴(JPY)

deBridgeの価格は、この1年で-33.90%を記録しました。直近1年間のJPY建てDBRの最高値は$0.05499で、直近1年間のJPY建てDBRの最安値は$0.01326でした。
時間価格変動率(%)価格変動率(%)最低価格対応する期間における{0}の最低価格です。最高価格 最高価格
24h-1.01%$0.02657$0.02877
7d+20.83%$0.02103$0.03269
30d+22.72%$0.01966$0.03269
90d+65.87%$0.01326$0.03812
1y-33.90%$0.01326$0.05499
すべての期間-34.28%$0.01326(2025-06-13, 47 日前 )$0.05499(2024-12-21, 221 日前 )
deBridge価格の過去のデータ(全時間)

deBridgeの最高価格はいくらですか?

DBRの過去最高値(ATH)は$0.05499 JPYで、2024-12-21に記録されました。DBRのATHと比較すると、DBRの現在価格はdeBridge下落しています。

deBridgeの最安価格はいくらですか?

DBRの過去最安値(ATL)は$0.01326 JPYで、2025-06-13に記録されました。DBRのATLと比較すると、DBRの現在価格はdeBridge上昇しています。

deBridgeの価格予測

DBRの買い時はいつですか? 今は買うべきですか?それとも売るべきですか?

DBRを買うか売るかを決めるときは、まず自分の取引戦略を考える必要があります。長期トレーダーと短期トレーダーの取引活動も異なります。BitgetDBRテクニカル分析は取引の参考になります。
DBR4時間ごとのテクニカル分析によると取引シグナルはニュートラルです。
DBR1日ごとのテクニカル分析によると取引シグナルは強い買い推奨です。
DBR1週間ごとのテクニカル分析によると取引シグナルは強い買い推奨です。

2026年のDBRの価格はどうなる?

DBRの過去の価格パフォーマンス予測モデルによると、DBRの価格は2026年に$0.03004に達すると予測されます。

2031年のDBRの価格はどうなる?

2031年には、DBRの価格は+47.00%変動する見込みです。 2031年末には、DBRの価格は$0.07377に達し、累積ROIは+172.64%になると予測されます。

‌注目のキャンペーン

deBridge(DBR)の購入方法

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よくあるご質問

deBridgeの現在の価格はいくらですか?

deBridgeのライブ価格は$0.03(DBR/JPY)で、現在の時価総額は$48,775,653.67 JPYです。deBridgeの価値は、暗号資産市場の24時間365日休みない動きにより、頻繁に変動します。deBridgeのリアルタイムでの現在価格とその履歴データは、Bitgetで閲覧可能です。

deBridgeの24時間取引量は?

過去24時間で、deBridgeの取引量は$17.34Mです。

deBridgeの過去最高値はいくらですか?

deBridge の過去最高値は$0.05499です。この過去最高値は、deBridgeがローンチされて以来の最高値です。

BitgetでdeBridgeを購入できますか?

はい、deBridgeは現在、Bitgetの取引所で利用できます。より詳細な手順については、お役立ちの購入方法 ガイドをご覧ください。

deBridgeに投資して安定した収入を得ることはできますか?

もちろん、Bitgetは戦略的取引プラットフォームを提供し、インテリジェントな取引Botで取引を自動化し、利益を得ることができます。

deBridgeを最も安く購入できるのはどこですか?

戦略的取引プラットフォームがBitget取引所でご利用いただけるようになりました。Bitgetは、トレーダーが確実に利益を得られるよう、業界トップクラスの取引手数料と流動性を提供しています。

deBridge(DBR)はどこで買えますか?

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1. Bitgetアカウントにログインします。
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4. 発行国または地域と身分証の種類を選択し、指示に従ってください。
5. 「モバイル認証」または「PC」をご希望に応じて選択してください。
6. 個人情報を入力し、身分証明書のコピーを提出し、自撮りで撮影してください。
7. 申請書を提出すれば、本人確認(KYC認証)は完了です。
Bitgetを介してオンラインでdeBridgeを購入することを含む暗号資産投資は、市場リスクを伴います。Bitgetでは、簡単で便利な購入方法を提供しており、取引所で提供している各暗号資産について、ユーザーに十分な情報を提供するよう努力しています。ただし、deBridgeの購入によって生じる結果については、当社は責任を負いかねます。このページおよび含まれる情報は、特定の暗号資産を推奨するものではありません。

DBRからJPYへの交換

DBR
JPY
1 DBR = 0.02666 JPY.現在の1 deBridge(DBR)からJPYへの交換価格は0.02666です。レートはあくまで参考としてご活用ください。更新されました。
Bitgetは、主要取引プラットフォームの中で最も低い取引手数料を提供しています。VIPレベルが高ければ高いほど、より有利なレートが適用されます。

DBRの各種資料

deBridgeの評価
4.4
100の評価
コントラクト:
DBRiDg...1DXnUu5(Solana)
リンク:

Bitgetインサイト

BGUSER-KWNV3VCX
BGUSER-KWNV3VCX
1日
$CROSS down trend coming soon .. tp=0.20 everyone sell $CROSS $CROSS $CEC $NEIROETH $BONK $TURBO $DOGS $BANK $DBR
NEIROETH-1.56%
SOON-0.67%
papiofficial ᛤ
papiofficial ᛤ
1日
This was an excellent article by @MarcinRedStone at @redstone_defi. The context of Push vs Pull brings me to my old Operations days where I spent time at Toyota and Amazon. This post is a reflection of my time and how Push vs Pull is relevant in blockchain discussions, not just Oracle design. I also share an example from my days at Amazon that is relevant to blockchain design. Read on. ORACLE DESIGN AND PUSH VS PULL Most Oracle design from 2019 is outdated, but the problem is: 1⃣Systems need data when the Oracle is sometimes not ready to give it. 2⃣Systems don't need data at that time, but the Oracle pushes it anyway. FEAST AND FAMINE PROBLEM In Queueing Theory, a very common downstream impact from unbalanced systems is the Feast and Famine problem. In the context of Oracle feeds, we get: 1: Dumb push systems leads to big issues around liquidation. 2: Dumb push systems leads to unnecessary costs that the customer has to bear: more updates, more gas costs. By using the word "dumb" I'm differentiating from "smart". A system can have smart push systems, but needs to be responsive to demand, volatility, and characteristics of the queue. BOTTLENECKS Which brings me to the main topic I want to discuss, which supports Marcin's thesis--and is borne from my time in manufacturing and graduate school--where I spent time hands-on in very large queueing systems. I spent years studying and improving systems characterized by a Queue: at Amazon, Toyota, consulting for Disneyland, and Airlines. Hint: almost all systems have a queue. Some important aspects that are important to remember that highlights the difference between push vs pull: WHAT IS A BOTTLENECK? 1⃣Every system has a bottleneck. 2⃣A bottleneck is a state of affairs where demand for service exceeds the capacity to serve. 3⃣The Throughput of a system is dependent on the Throughput of the Bottleneck. 4⃣Given (1), (2), & (3), for maximum output, a system ought to keep the bottleneck working at 100% capacity with little or no defects (scrap, waste (muda), time-traps). 5⃣Given (4), Non-bottleneck processes should be working at less than 100% capacity, so as to not over-burden the bottleneck with large batches of work-in-process (WIP). In Marcin's article, an Oracle that pushes data when the system doesn't need it at the time can be considered work-in-process, or WIP. Conversely, when the system of DeFi protocol needs the data, but the Oracle is not ready to provide it, it leads to liquidations. In lean manufacturing nomenclature, WIP is considered one of the 7 Wastes, or Muda, because it doesn't add value to the customer. The customer in this case is the system that needs the data feed and their customers, the end user who is interacting with the DeFi protocol. So what's the solution? DRUM-BUFFER-ROPE The age-old solution to the feast vs famine problem in systems is the Drum-Buffer-Rope. Visually, THE DRUM The Bottleneck or Constraint, acts as a Drum: it sets the rhythm that the whole system should follow. In Lean Manufacturing, this is also called “Takt Time.” THE BUFFER There are situations when when upstream processes can’t produce as much as is needed by the Bottleneck. The result: the Constraint is starved and overall system output is compromised. So, we must have a buffer of inventory that is the size of the accounted-for variation is demand. This will help to level-out variation. A Buffer will assure that the Constraint never has to wait and, waiting is one of the 7 wastes we want to reduce or eliminate. Similarly, if upstream processes are producing more than the Constraint has the capacity to handle, then there’s going to be excess inventory sitting in front of the Constraint and, hence, a feast. 💡Put another way, the Buffer is the inventory and inventory is directly related to Lead Time. (I'll write another post on Little's Law that will help to quantify what I'm talking about that will be interesting to @MaxResnick1 who has a background in operations research and I know thinks about this stuff). This phenomena is sometimes called the Feast-of-Famine Syndrome. DBR is used to avoid either of these scenarios, the Feast or the Famine, by dictating the batch size and frequency of the inputs into the Buffer. THE ROPE The Rope is a method by which the Constraint can signal to the upstream processes (non-bottleneck processes) when to slow down, when to stop, or when to produce faster and the quantity. This is called “Pull Scheduling” in Lean Manufacturing terms. In software data structures, this can be implemented as a data structure called a Stack, with “Push” and “Pop” as the methods for pulling from the Stack. 💡And in Oracle design, it's a flexible Pull method during slow times, and then the Oracle can switch to a Push method during really volatile times. This is where @redstone_defi shines with its modern Oracle design vs its competitors. AN APPLICATION OF DRUM-BUFFER-ROPE When I was with Amazon, I led a project where I investigated a production line that was experiencing a Feast/Famine scenario. There was a lot of waste on this line and it impacted daily production in a serious way. As the team lead, I set out to observe, interview the operators, and collect data on this line. I quantified the cost to Amazon that was a result of the Feast/Famine scenario: costs in terms of actual dollars resulting from missed orders, upgraded orders, overtime of operators, product damage, and safety issues. Here's what the system looked like: The distribution you see above is best approximated by the Poisson Distribution, which means that the Mean and the Standard Deviation are approximately the same. What does this mean? The picture above graphically shows the Feast scenario: product in totes arrive at the constraint ALL at the same time. How does this look? Imagine product and totes everywhere, falling off the conveyor belt, and hundreds of people at the problem area trying to fix it. Push systems are inherently bad and cause all sorts of issues. Unless the system is a smart push system, but blind or dumb push systems cause all sorts of havoc. Solution to the above problem? I led a team of software and industrial engineers that re-engineered this line and we implemented a DBR solution, where the pack-rate at the Constraint would dictate what the upstream pick-rate should be. In other words, we made sure that the pick-rate would never be higher than the pack-rate. This solution worked and Amazon, was applied to every single operation worldwide, and saved Amazon a lot of money and customers benefit. Footnote: much of the content above was from an article I wrote about the Theory of Constraints a long time ago for a magazine. I updated it and applied it to Oracle and Blockchain design.
DBR-5.27%
GAS-1.17%
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1日
$ISP huge Token burns will happen today & you will see big price action These next few days ISP reversal kicks off towards 10x+ run upside 📈 $insp $zora $dolo $rekt $dbr $giza $csky $troll $navx $omni $bifi $glm $asr $fis
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NAVX-1.72%
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1日
$ISP is very close to start exploding & start huge run for 10x+ reversal 📈 Team working relentlessly hard as they kicking of with Token Burns today Alts run is going to be crazy as you see #Eth pumping & next is ISP to boom💣🚀 $insp $zora $dolo $rekt $dbr $giza $csky $troll $navx $omni $bifi $glm $asr $fis
ETH+0.39%
DBR-5.27%
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Crypto Wolf Trades_
1日
$ISP Rally getting started & gaining momentum. Burns are due Today 🔥 Many news incoming days & weeks Targets remain over 10x+ in this Alts run incoming days/weeks 🚀🚀 $insp $zora $dolo $rekt $dbr $giza $csky $troll $navx $omni $bifi $glm $asr $fis
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