長期的な保管とイーサリアムの履歴データのアクセスの問題を解決する方法は?

著者:0xnatalie出典:ChainFeeds

Ethereum状態データの肥大化問題と解決策

Ethereum Networkの人気とアプリケーションの需要が増加すると、その履歴状態データは急速に増加し始めます。この問題に対処するために、Ethereumは、最初のフルノードからライトクライアントまで、最近のDencunアップグレードまで、段階的に改善し、ステータス有効期限の機能を導入して、長期の未使用のデータを自動的にクリーンアップします。

Ethereumの長期的な目標の1つは、Dencunアップグレードに実装されたShard-4844を拡散させることにより、単一のブロックチェーンの負荷を減らすことです。EIP-4844では、「ブロブ」の一時データ型を導入し、ロールアップがより多くのデータをイーサリアムメインチェーンに低コストで送信できるようにします。状態データブロブデータを制御するために、EthereumはコンセンサスレイヤーノードでBLOBSデータを約18日間削除します。

Ethereum自身の改善に加えて、Celestia、Avail、Eigendaなどのプロジェクトもあり、データの問題を改善するためのソリューションを構築しています。これらは、ブロックチェーンのリアルタイム操作とスケーラビリティを強化する効果的な短期データ可用性(DA)ソリューションを提供します。これらのソリューションは、ユーザー認証データの長期ストレージやAIモデルトレーニングを必要とするDAPPに依存しているものなど、履歴データへの長期的なアクセスを必要とするアプリケーションに対処しません。

Ethereumエコシステム、Ethstorage、Pinax、共有結合、およびその他のプロジェクトにおける長期データストレージの課題を解決するために、ソリューションが提案されています。Ethstorageは、長期的なDAでロールアップを提供し、データにアクセスして長時間使用できるようにします。グラフであるPinax、およびStreamingFastは、Blobsパケットを長時間保存および取得するソリューションを共同で開発しました。CovelentのEthereum Wayback Machine(EWM)は、長期的なデータストレージソリューションであるだけでなく、データクエリと分析を可能にする完全なシステムでもあります。

人工知能がグローバルな技術開発における主流の傾向になるため、ブロックチェーンテクノロジーとの組み合わせも将来の開発方向と見なされています。この傾向により、履歴データのアクセスと分析に対する需要が高まっています。これに関連して、EWMは独自の利点を示しています。EWMは、イーサリアムの履歴データのアーカイブとデータ処理を提供し、ユーザーが複雑なデータ構造を取得し、スマートコントラクトの内部状態、トランザクション結果、イベントログなどの詳細な分析とクエリを実施できるようにします。

Ethereum Waybackマシンの紹介(EWM)

Ethereum Wayback Machine(EWM)は、Ethereumの履歴データを保存し、アクセスして検証できるように、Wayback Machineの概念を利用しています。Wayback Machineは、インターネットアーカイブによって作成されたデジタルアーカイブプロジェクトであり、インターネットの履歴を記録および保存します。このツールを使用すると、ユーザーは過去にさまざまなポイントでWebサイトのアーカイブバージョンを表示し、Webサイトのコンテンツの歴史的な変化を人々が理解できるようにします。

歴史的データは、ブロックチェーンの誕生の基本的な理由であり、ブロックチェーンの技術的アーキテクチャだけでなく、その経済モデルの礎石もサポートしています。ブロックチェーンデザインの開始時に、公開された不変の歴史的記録を提供するように設計されています。たとえば、ビットコインは、各トランザクションの履歴を記録して、トランザクションの透明性とセキュリティを確保する不変で分散型の元帳を作成することです。履歴データの需要シナリオは非常に広まっていますが、現在、効率的で検証可能なストレージ方法が不足しています。長期的なDAソリューションとしてのEWM、CANデータの永続的なストレージBLOBデータを含む、状態の有効期限とデータシェルディングによって引き起こされる履歴データのアクセシビリティの問題に対処できます。EWMはイーサリアムに焦点を当てていますアーカイブと履歴データの長期的なアクセシビリティ、複雑なデータ構造のクエリをサポートします。次に、EWMが独自のデータ処理フローを通じてこれをどのように達成できるかを詳細に検討します。

EWMのデータ処理フロー:抽出、精製、インデックス

Covelantは、ユーザーにブロックチェーンデータのアクセスおよびクエリサービスを提供するプラットフォームです。ブロックチェーンデータをキャプチャおよびインデックス作成し、ネットワーク上の複数のノードに保存することにより、信頼できるストレージとデータへの高速アクセスが可能になります。共有結合は、Ethereum Wayback Machine(EWM)を介してデータを処理し、ブロックチェーンの履歴データの持続的なアクセシビリティを確保します。EWMデータ処理プロセスには、抽出とエクスポート、改良、インデックス作成、クエリの3つの重要な手順が含まれています。

  1. 抽出してエクスポートします:これは、ブロックチェーンネットワークからの履歴トランザクションデータの直接抽出を含む、プロセスの最初のステップです。このステップは、専門的なエンティティ、つまりブロック標本生産者(BSP)によって実行されます。BSPの主なタスクは、「ブロックサンプル」、つまりブロックチェーンデータの元のスナップショットを作成および保存することです。これらのブロックサンプルは、ブロックチェーンの歴史的状態の規範的表現として、データの完全性と精度を維持するための鍵です。作成後、これらのブロックサンプルは分散サーバー(IPFに基づいて構築)にアップロードされ、ProofChain契約を通じて公開および検証されます。これにより、データのセキュリティが保証されるだけでなく、他の人にデータが安全に保存されているという信号を提供します。

  2. 精製:データ抽出後、ブロック結果生産者(BRP)によって洗練されます。BRPは、基礎となるデータをより便利な形式に変換する責任があります。従来のブロックチェーンデータアクセスメソッドは通常、限られた情報のみを提供し、複雑なデータ構造をクエリするのは簡単ではありません。データを再実行および変換することにより、BRPは、内部契約ステータス、トランザクション実行パスなど、より詳細な情報を提供できます。。さらに、BRPは、処理されたデータを前処理および保存することにより、クエリごとの完全なノードまたはデータ分析を再実行する必要性を大幅に削減し、それによりクエリ速度を高め、ストレージとコンピューティングコストを削減します。この時点で、元の「ブロックサンプル」は、クエリと分析が容易な「ブロック結果」の形式に変換されます。このプロセスは、共有ネットワークのパフォーマンスを加速するだけでなく、データのさらなるクエリと分析の可能性をさらに提供します。

  3. インデックス作成とクエリ:最後に、クエリオペレーターは、処理されたデータを便利な場所に整理して保存します。APIユーザーのニーズに応じて、分散サーバーからデータを抽出して、履歴データとリアルタイムデータの両方を使用してAPIクエリに応答できるようにします。これにより、ユーザーは共有ネットワークに保存されているブロックチェーンデータに効果的にアクセスして利用できます。

共有結合は、複数のブロックチェーン(イーサリアム、ポリゴン、ソラナなど)から履歴データの取得をサポートする統一されたGoldrush APIを提供します。このGoldrush APIは、開発者にワンストップデータソリューションを提供し、開発者が1回の呼び出しでアカウントのERC20トークンバランスとNFTデータを取得できるようにするため、暗号通貨やNFTウォレット(Rainbow、Zerionなど)を簡単に構築し、開発プロセスを大幅に簡素化できます。さらに、APIを使用してDAデータにアクセスしますクレジットポイントを消費する必要があります(クレジット)、さまざまなタイプのリクエストが異なるカテゴリ(クラスA、クラスB、クラスCなど)に分割され、各カテゴリには独自の特定のクレジットコストがあります。この収益は、オペレーターネットワークをサポートするために使用されます。

将来の見通し

AIの急速な発展に伴い、AIとブロックチェーンを組み合わせる傾向はますます明らかになりつつあります。ブロックチェーンテクノロジーは、AIに不変で分散の検証データソースを提供し、データの透明性と信頼を高め、AIモデルをデータ分析と意思決定においてより正確かつ信頼できるようにします。オンチェーンデータを分析することにより、AIはアルゴリズムを最適化し、トレンドを予測することができ、それにより複雑なタスクとトランザクションを直接実行し、DAPP効率を大幅に改善し、コストを削減できます。EWMを使用すると、AIモデルは幅広いオンチェーン構造Web3データセットにアクセスでき、これらのデータは完全で検証可能です。AIモデルとブロックチェーンの間の橋渡しとして、EWMはAI開発者のデータ取得と利用を大幅に促進します。

現在、共有結合を統合するAIプロジェクトがいくつかあります。

  • SmartWhales:AIテクノロジーを使用してコピー取引投資戦略を最適化するプラットフォーム。コピートランザクションは、履歴データの分析に依存して、成功したトランザクションパターンと戦略を特定します。Covelantは、包括的かつ詳細なブロックチェーンデータセットを提供します。これは、SmartWhalesが過去のトランザクション行動と結果を分析し、特定の市場条件の下でどの戦略が適切に機能するかを特定し、ユーザーに推奨する戦略を特定します。

  • BOTFI:Defi Trading Robot。共有結合のデータを統合し、市場の動向と自動取引戦略の分析、市場の変更に基づいて運用を自動的に売買することにより。

  • Laika AI:AIを使用して、包括的なオンチェーン分析を実施します。Laika AIプラットフォームは、共有結合によって提供される構造化されたブロックチェーンデータを統合してAIモデルを駆動し、ユーザーが複雑なオンチェーンデータ分析を実施するのに役立ちます。

  • Entender Finance:リアルタイムの洞察と予測分析を提供する自動化されたDefi Asset Management。そのAIは、共有結合の構造化データを使用して、デジタル資産保有の監視と管理、特定の取引戦略の自動化など、資産管理を簡素化および自動化します。

EWMは、需要エンジニアのPranay Valsonが将来的に変化すると、PolygonやArbitrumなどの他のブロックチェーンをサポートするため、常に改善していますより広い互換性とアプリケーション。さらに、EWMがビーコンチェーンでBLOBトランザクションを処理する場合、KZGの約束を使用してデータストレージと検索効率を改善し、ストレージコストを削減します。

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