كيفية حل مشكلة التخزين على المدى الطويل والوصول إلى البيانات التاريخية Ethereum؟

المؤلف: 0xnatalie المصدر: ChainFeeds

مشكلة وبيانات حالة Ethereum مشكلة وحل

مع زيادة شعبية شبكة Ethereum وزيادة الطلب على التطبيق ، تبدأ بيانات الحالة التاريخية في النمو بسرعة.للتعامل مع هذه المشكلة ، تحسنت Ethereum خطوة بخطوة ، من العقدة الكاملة الأولية إلى العميل الخفيف ، إلى ترقية Dencun الأخيرة ، مع تقديم ميزة انتهاء صلاحية الحالة لتنظيف البيانات غير المستخدمة تلقائيًا.

يتمثل أحد أهداف Ethereum على المدى الطويل في تقليل الحمل على blockchain من خلال تنفيذ Shardsing لنشر البيانات عبر مختلف blockchains.يقدم EIP-4844 نوع البيانات المؤقتة “blobs” ، مما يسمح لـ Rollup بإرسال المزيد من البيانات إلى سلسلة Ethereum الرئيسية بتكلفة أقل.للتحكم في بيانات STATE DATA SLOBS ، يقوم Ethereum بحذف بيانات النقط في عقد طبقة الإجماع لمدة 18 يومًا تقريبًا.

بالإضافة إلى تحسينات Ethereum الخاصة ، هناك أيضًا مشاريع مثل Celestia و Advance و Eigenda التي تقوم أيضًا ببناء حلول لتحسين مشاكل البيانات.أنها توفر حلولًا فعالة لتوافر البيانات على المدى القصير (DA) التي تعزز تشغيل الوقت الفعلي وقابلية التوسع في blockchains.بعد ذلك ، لا تتناول هذه الحلول التطبيقات التي تتطلب وصولًا طويل الأجل إلى البيانات التاريخية ، مثل تلك التي تعتمد على التخزين طويل الأجل لبيانات مصادقة المستخدم أو DAPPs التي تتطلب تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي.

من أجل حل تحديات تخزين البيانات على المدى الطويل في النظام الإيكولوجي Ethereum و EthStorage و Pinax والمشاريع التساهمية وغيرها من المشاريع المقترحة.يوفر EthStorage Rollup DA على المدى الطويل ، مما يضمن الوصول إلى البيانات واستخدامها لفترة طويلة.قام Pinax ، الرسم البياني و TreamingFast بتطوير حل لتخزين واسترداد حزم النقط لفترة طويلة.إن آلة Wayback Ethereum الخاصة بـ Covalent ليست فقط حل تخزين البيانات على المدى الطويل ، ولكن أيضًا نظامًا كاملاً يمكنه تمكين الاستعلام والتحليل.

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يصبح الاتجاه السائد في التطور التكنولوجي العالمي ، فإن مزيجها مع تقنية blockchain يعتبر أيضًا اتجاه التطوير المستقبلي.وقد أدى هذا الاتجاه إلى زيادة الطلب على الوصول إلى البيانات التاريخية وتحليلها.في هذا السياق ، يوضح EWM مزاياه الفريدة.يوفر EWM المحفوظات ومعالجة البيانات للبيانات التاريخية Ethereum ، مما يسمح للمستخدمين باسترداد هياكل البيانات المعقدة وإجراء تحليل متعمق والاستعلام عن الحالات الداخلية ، ونتائج المعاملات ، وسجلات الأحداث ، وما إلى ذلك من العقود الذكية.

مقدمة إلى Ethereum Wayback Machine (EWM)

تعتمد Machine Ethereum Wayback (EWM) على مفهوم آلة Wayback لحفظ البيانات التاريخية على Ethereum وتمكينها من الوصول إليها والتحقق منها.Machine Wayback هو مشروع أرشيف رقمي تم إنشاؤه بواسطة أرشيف الإنترنت لتسجيل تاريخ الإنترنت والحفاظ عليه.تتيح هذه الأداة للمستخدمين عرض الإصدارات المؤرشفة لموقع ويب في نقاط مختلفة في الماضي ، مما يساعد الناس على فهم التغييرات التاريخية في محتوى الموقع.

البيانات التاريخية هي السبب الأساسي لولادة blockchain ، والتي لا تدعم الهندسة المعمارية الفنية لـ blockchain فحسب ، بل أيضًا حجر الزاوية في نموذجها الاقتصادي.في بداية تصميم blockchain ، تم تصميمه لتوفير سجل تاريخي عام وغير قابل للتغيير.على سبيل المثال ، يجب على Bitcoin إنشاء دفتر الأستاذ القابل للتغيير واللامركزي الذي يسجل تاريخ كل معاملة لضمان شفافية وأمن المعاملات.سيناريوهات الطلب للبيانات التاريخية واسعة الانتشار للغاية ، ولكن هناك حاليًا عدم وجود طريقة تخزين فعالة ويمكن التحقق منها.EWM كحل DA على المدى الطويل ، يمكنتخزين دائم للبيانات، بما في ذلك بيانات BLOB ، يمكن أن تتعامل مع مشكلات الوصول إلى البيانات التاريخية الناجمة عن انتهاء صلاحية الدولة وتجهيز البيانات.يركز EWM على Ethereumالمحفوظات والوصول طويل الأجل للبيانات التاريخية ، ودعم استعلامات بنية البيانات المعقدة.بعد ذلك ، سوف نستكشف بالتفصيل كيف تحقق EWM هذا من خلال تدفق معالجة البيانات الفريد.

تدفق معالجة بيانات EWM: الاستخراج والتكرير والفهرسة

Covalent هو منصة توفر للمستخدمين خدمات الوصول والاستعلام لبيانات blockchain.إنه يتيح تخزينًا موثوقًا به والوصول السريع إلى البيانات من خلال التقاط وفهرسة بيانات blockchain وتخزينها على عقد متعددة على الشبكة.تعامل COVERANT DATA من خلال آلة Ethereum Wayback (EWM) ، مما يضمن إمكانية الوصول المستمر للبيانات التاريخية blockchain.تتضمن عملية معالجة بيانات EWM ثلاث خطوات رئيسية: الاستخراج والتصدير ، التحسين ، الفهرسة والاستعلام.

1. استخراج وتصدير: هذه هي الخطوة الأولى في العملية ، والتي تتضمن الاستخراج المباشر لبيانات المعاملة التاريخية من شبكة blockchain.يتم تنفيذ هذه الخطوة بواسطة كيان متخصص ، أي منتجي العينين (BSP).تتمثل المهمة الرئيسية لـ BSP في إنشاء وحفظ “عينات الحظر” ، أي اللقطة الأصلية لبيانات blockchain.عينات الحظر هذه هي مفتاح الحفاظ على سلامة ودقة البيانات كتمثيل معياري لحالة blockchain التاريخية.بعد الإنشاء ، يتم تحميل عينات الحظر هذه على خادم موزع (تم تصميمه على أساس IPFs) ونشره والتحقق منه من خلال عقد Profchain.هذا لا يضمن فقط أمان البيانات ، ولكن يوفر أيضًا للآخرين إشارات إلى أن البيانات قد تم حفظها بشكل آمن.

2. تكرير: بعد استخراج البيانات ، يتم تحسينه بواسطة منتجي نتائج الكتلة (BRP).BRP مسؤول عن تحويل البيانات الأساسية إلى أشكال أكثر فائدة.عادة ما توفر طرق الوصول إلى بيانات blockchain التقليدية فقط معلومات محدودة وليس من السهل الاستعلام عن هياكل البيانات المعقدة.عن طريق إعادة تنفيذ البيانات وتحويلها ،يمكن أن يقدم BRP معلومات أكثر تفصيلاً ، مثل حالة العقد الداخلي ، ومسار تنفيذ المعاملة ، إلخ..بالإضافة إلى ذلك ، يقلل BRP بشكل كبير الحاجة إلى إعادة تشغيل العقدة الكاملة لكل استعلام أو تحليل البيانات عن طريق المعالجة المسبقة وتخزين البيانات المصنعة ، وبالتالي زيادة سرعة الاستعلام وتقليل تكاليف التخزين والحوسبة.في هذه المرحلة ، يتم تحويل “عينة الكتلة” الأصلية إلى شكل من أشكال “نتيجة الكتلة” التي يمكن الاستعلام عنها وتحليلها.هذه العملية لا تسرع فقط أداء الشبكة التساهمية ، ولكنها توفر أيضًا المزيد من الاحتمالات لمزيد من الاستعلام وتحليل البيانات.

3. الفهرسة والاستعلام: أخيرًا ، يقوم مشغلي الاستعلام بتنظيم وحفظ البيانات المعالجة في موقع مناسب.وفقًا لاحتياجات مستخدمي API ، استخراج البيانات من الخوادم الموزعة لضمان استخدام كل من البيانات التاريخية والوقت الحقيقي للاستجابة لاستعلامات API.يتيح ذلك للمستخدمين الوصول بفعالية واستخدام بيانات blockchain المخزنة في الشبكة التساهمية.

يوفر Covalent واجهة برمجة تطبيقات Goldrush موحدة ، والتي تدعم الحصول على بيانات تاريخية من مجموعات متعددة (مثل Ethereum ، Polygon ، Solana ، إلخ).توفر واجهة برمجة تطبيقات GoldRush هذه للمطورين حلًا لبيانات شاملة ، مما يسمح للمطورين بالحصول على توازن رمز ERC20 الخاص بالحساب وبيانات NFT من خلال مكالمة واحدة ، وبالتالي بناء عملات مشفرة ومحافظ NFT (مثل قوس قزح ، Zerion) ، تبسيط عملية التطوير بشكل كبير.بالإضافة إلى ذلك ، استخدم واجهة برمجة التطبيقات للوصول إلى بيانات DAتحتاج إلى استهلاك نقاط الائتمان(الائتمان) ، يتم تقسيم أنواع مختلفة من الطلبات إلى فئات مختلفة (الفئة A ، الفئة B ، الفئة C ، إلخ) ، وكل فئة لها تكلفة ائتمان خاصة بها.يتم استخدام هذه الإيرادات لدعم شبكة المشغل.

التوقعات المستقبلية

مع التطور السريع لمنظمة العفو الدولية ، أصبح اتجاه الجمع بين الذكاء الاصطناعي و blockchain أكثر وضوحًا.توفر تقنية blockchain من الذكاء الاصطناعى مصدر بيانات التحقق غير قابل للتغيير والموزع ، وتعزيز شفافية البيانات وثقةها ، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعى أكثر دقة وموثوقية في تحليل البيانات وصنع القرار.من خلال تحليل البيانات الموجودة على السلسلة ، يمكن لـ AI تحسين الخوارزميات والتنبؤ بالاتجاهات ، وبالتالي أداء المهام والمعاملات المعقدة مباشرة ، وتحسين كفاءة DAPP بشكل كبير وتقليل التكاليف.مع EWM ، يمكن لطرز الذكاء الاصطناعى الوصول إلى مجموعة واسعة من مجموعات بيانات Web3 المهيكلة على السلسلة ، وهذه البيانات كاملة ويمكن التحقق منها.كجسر بين نموذج الذكاء الاصطناعي و blockchain ، يسهل EWM بشكل كبير استرجاع البيانات واستخدام مطوري الذكاء الاصطناعي.

يوجد حاليًا بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تدمج التساهمية:

• SmartWhales: منصة تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعى لتحسين استراتيجيات الاستثمار في تجارة النسخ.تعتمد معاملات النسخ على تحليل البيانات التاريخية لتحديد أنماط واستراتيجيات المعاملات الناجحة.يوفر Covalent مجموعة بيانات blockchain شاملة ومفصلة ، والتي تحلل SmartWhales سلوكيات المعاملات السابقة والنتائج لتحديد الاستراتيجيات التي تؤدي جيدًا في ظل ظروف السوق المحددة وتوصي بها للمستخدمين.

• botfi: Defi Trading Robot.من خلال دمج بيانات Covalent ، وتحليل اتجاهات السوق واستراتيجيات التداول الآلية ، وشراء وشراء عمليات البيع تلقائيًا بناءً على تغييرات السوق.

• Laika AI: استخدم منظمة العفو الدولية لإجراء تحليل شامل على السلسلة.يدمج منصة Laika AI بيانات blockchain المهيكلة التي قدمها Covalent لدفع نموذج الذكاء الاصطناعى الخاص به ويساعد المستخدمين على إجراء تحليل البيانات المعقدة على السلسلة.

• تمويل Entender: إدارة أصول Defi الآلية لتوفير رؤى في الوقت الفعلي والتحليلات التنبؤية.تستخدم AI بيانات Covalent المهيكلة لتبسيط وأتمتة إدارة الأصول ، مثل مراقبة وإدارة مقتنيات الأصول الرقمية ، وأتمتة استراتيجيات التداول المحددة ، إلخ.

تعمل EWM أيضًا على تحسين وترقية الطلب التوافق والتطبيقات الأوسع.بالإضافة إلى ذلك ، عندما تقوم EWM بمعالجة معاملات BLOB على سلاسل منارة ، فإنها ستستخدم KZG لتحسين تخزين البيانات وكفاءة الاسترجاع وتقليل تكاليف التخزين.