¿Cómo resolver el problema del almacenamiento a largo plazo y el acceso de los datos históricos de Ethereum?

Autor: 0xnatalie Fuente: ChainFeeds

El problema y la solución de la hinchazón de datos de Ethereum State

Con la popularidad de la red Ethereum y la demanda de la aplicación aumenta, sus datos estatales históricos comienzan a crecer rápidamente.Para hacer frente a este problema, Ethereum ha mejorado paso a paso, desde el nodo completo inicial hasta el cliente ligero, hasta la reciente actualización de Dencun, introduciendo una función de vencimiento de estado para limpiar automáticamente los datos no utilizados a largo plazo.

Uno de los objetivos a largo plazo de Ethereum es reducir la carga en una sola cadena de bloques implementando fragmentos para difundir los datos en diferentes blockchains.EIP-4844 introduce el tipo de datos temporales «blobs», lo que permite que el acurrucado envíe más datos a la cadena principal de Ethereum a un costo menor.Para controlar datos de datos de estado, Ethereum elimina los datos de blobs en los nodos de capa de consenso durante aproximadamente 18 días.

Además de las propias mejoras de Ethereum, también hay proyectos como Celestia, Disponible y Eigenda que también están construyendo soluciones para mejorar los problemas de datos.Proporcionan soluciones efectivas de disponibilidad de datos a corto plazo (DA) que mejoran la operación en tiempo real y la escalabilidad de las cadenas de bloques.Estas soluciones no abordan aplicaciones que requieren acceso a largo plazo a datos históricos, como aquellos que dependen del almacenamiento a largo plazo de datos de autenticación de usuarios o DAPPS que requieren capacitación en modelo de IA.

Para resolver los desafíos del almacenamiento de datos a largo plazo en el ecosistema Ethereum, Ethstorage, Pinax, Covalent y otros proyectos han propuesto soluciones.EthStorage proporciona un Rollup con un DA a largo plazo, asegurando que se puedan acceder y utilizar datos durante mucho tiempo.Pinax, el gráfico y Streamingfast desarrollaron conjuntamente una solución para almacenar y recuperar paquetes de blobs durante mucho tiempo.La máquina Ethereum Wayback (EWM) de Covalent no es solo una solución de almacenamiento de datos a largo plazo, sino también un sistema completo que puede habilitar la consulta y el análisis de datos.

A medida que la inteligencia artificial se convierte en la tendencia principal en el desarrollo tecnológico global, su combinación con la tecnología blockchain también se considera la dirección de desarrollo futura.Esta tendencia ha llevado a una creciente demanda de acceso y análisis de datos históricos.En este contexto, EWM demuestra sus ventajas únicas.EWM proporciona archivos y procesamiento de datos de datos históricos de Ethereum, lo que permite a los usuarios recuperar estructuras de datos complejas y realizar un análisis y consulta en profundidad de los estados internos, resultados de transacciones, registros de eventos, etc. de contratos inteligentes.

Introducción a Ethereum Wayback Machine (EWM)

Ethereum Wayback Machine (EWM) se basa en el concepto de Wayback Machine para guardar datos históricos sobre Ethereum y permitir que se acceda y verifique.Wayback Machine es un proyecto de archivo digital creado por el Archivo de Internet para grabar y preservar la historia de Internet.Esta herramienta permite a los usuarios ver versiones archivadas de un sitio web en diferentes puntos del pasado, ayudando a las personas a comprender los cambios históricos en el contenido del sitio web.

Los datos históricos son la razón fundamental del nacimiento de Blockchain, que no solo respalda la arquitectura técnica de Blockchain, sino también la piedra angular de su modelo económico.Al comienzo de Blockchain Design, fue diseñado para proporcionar un registro histórico público e inmutable.Por ejemplo, Bitcoin es crear un libro mayor inmutable y descentralizado que registre el historial de cada transacción para garantizar la transparencia y la seguridad de las transacciones.Los escenarios de demanda para datos históricos están muy extendidos, pero actualmente hay una falta de un método de almacenamiento eficiente y verificable.EWM como solución DA a largo plazo, puedeAlmacenamiento permanente de datos, incluidos los datos de Blob, pueden abordar los problemas de accesibilidad de datos históricos causados por la expiración del estado y el fragmento de datos.EWM se centra en EthereumArchivos y accesibilidad a largo plazo de datos históricos, que respaldan consultas de estructura de datos complejas.A continuación, exploraremos en detalle cómo EWM logra esto a través de su flujo único de procesamiento de datos.

Flujo de procesamiento de datos de EWM: extracción, refinación e indexación

Covalent es una plataforma que proporciona a los usuarios servicios de acceso y consulta para datos blockchain.Permite un almacenamiento confiable y un acceso rápido a los datos capturando e indexando datos blockchain y almacenarlos en múltiples nodos en la red.Covalent procesa datos a través de Ethereum Wayback Machine (EWM), asegurando la accesibilidad sostenida de los datos históricos blockchain.El proceso de procesamiento de datos EWM incluye tres pasos clave: extracción y exportación, refinamiento, indexación y consulta.

Extracto y exportación: Este es el primer paso en el proceso, que implica la extracción directa de datos de transacciones históricas de la red blockchain.Este paso es realizado por una entidad especializada, a saber, los productores de muestras de bloque (BSP).La tarea principal de BSP es crear y guardar «muestras de bloques», es decir, la instantánea original de los datos de blockchain.Estas muestras de bloques son la clave para mantener la integridad y la precisión de los datos como una representación normativa del estado histórico de la cadena de bloques.Después de la creación, estas muestras de bloques se cargan a un servidor distribuido (construido en base a IPF) y se publican y verifican a través del contrato de prueba.Esto no solo garantiza la seguridad de los datos, sino que también proporciona a otros señales de que los datos han sido guardados de forma segura.
Refinación: Después de la extracción de datos, es refinado por los productores de resultados de bloque (BRP).BRP es responsable de convertir los datos subyacentes en formas más útiles.Los métodos tradicionales de acceso a datos de blockchain generalmente solo proporcionan información limitada y no son fáciles de consultar estructuras de datos complejas.Reexecutando y convirtiendo datos,BRP puede proporcionar información más detallada, como el estado del contrato interno, la ruta de ejecución de transacciones, etc..Además, BRP reduce significativamente la necesidad de volver a ejecutar el nodo completo por consulta o análisis de datos mediante el preprocesamiento y almacenamiento de datos procesados, aumentando así la velocidad de consulta y reduciendo los costos de almacenamiento y computación.En este punto, la «muestra de bloque original» se convierte en una forma de «resultado de bloque» que es más fácil de consultar y analizar.Este proceso no solo acelera el rendimiento de la red covalente, sino que también proporciona más posibilidades para una mayor consulta y análisis de datos.
Indexación y consulta: Finalmente, los operadores de consultas organizan y guardan los datos procesados en una ubicación conveniente.Según las necesidades de los usuarios de API, extraiga datos de los servidores distribuidos para garantizar que los datos históricos y en tiempo real se puedan utilizar para responder a las consultas API.Esto permite a los usuarios acceder y utilizar efectivamente los datos de blockchain almacenados en la red covalente.

Covalent proporciona una API de Goldrush unificada, que admite la obtención de datos históricos de múltiples cadenas de bloques (como Ethereum, Polygon, Solana, etc.).Esta API de Goldrush proporciona a los desarrolladores una solución de datos únicos, lo que permite a los desarrolladores obtener el saldo de token ERC20 de la cuenta y los datos NFT a través de una sola llamada, construyendo fácilmente las criptomonedas y las billeteras NFT (como Rainbow, Zerion), simplificando enormemente el proceso de desarrollo.Además, use la API para acceder a los datos de DANecesito consumir puntos de crédito(Crédito), los diferentes tipos de solicitudes se dividen en diferentes categorías (Clase A, Clase B, Clase C, etc.), y cada categoría tiene su propio costo de crédito específico.Este ingreso se utiliza para admitir la red de operadores.

Perspectiva futura

Con el rápido desarrollo de la IA, la tendencia de combinar IA y Blockchain se está volviendo cada vez más obvia.La tecnología Blockchain proporciona a la IA una fuente de datos de verificación inmutable y distribuida, mejorando la transparencia y la confianza de los datos, haciendo que los modelos de IA sean más precisos y confiables en el análisis de datos y la toma de decisiones.Al analizar los datos en la cadena, la IA puede optimizar los algoritmos y predecir las tendencias, realizando así directamente tareas y transacciones complejas, mejorando significativamente la eficiencia DAPP y reduciendo los costos.Con EWM, los modelos AI pueden acceder a una amplia gama de conjuntos de datos Web3 estructurados en cadena, y estos datos son completos y verificables.Como un puente entre el modelo de IA y blockchain, EWM facilita enormemente la recuperación de datos y la utilización de desarrolladores de IA.

Actualmente hay algunos proyectos de IA que integran Covalent:

Smartwhales: una plataforma que utiliza tecnología AI para optimizar las estrategias de inversión de comercio de copias.Las transacciones de copia se basan en el análisis de datos históricos para identificar patrones y estrategias de transacciones exitosas.Covalent proporciona un conjunto de datos de blockchain integral y detallado, que Smartwhales analiza los comportamientos y resultados de transacciones pasados para identificar qué estrategias funcionan bien en condiciones específicas del mercado y las recomienda a los usuarios.
Botfi: Defi Trading Robot.Al integrar los datos de Covalent, analizar las tendencias del mercado y las estrategias comerciales automatizadas, y comprar y vender automáticamente operaciones en función de los cambios en el mercado.
Laika AI: Use AI para realizar un análisis integral en la cadena.La plataforma Laika AI integra los datos estructurados de blockchain proporcionados por Covalent para impulsar su modelo de IA y ayuda a los usuarios a realizar un análisis de datos complejos en la cadena.
Finanzas de Entender: gestión automatizada de activos Defi para proporcionar información en tiempo real y análisis predictivos.Su IA utiliza los datos estructurados de Covalent para simplificar y automatizar la gestión de activos, como monitorear y administrar las tenencias de activos digitales, automatizar estrategias comerciales específicas, etc.

EWM también está mejorando y actualizando constantemente a medida que los cambios en la demanda. Compatibilidad y aplicaciones más amplias.Además, cuando EWM procesa las transacciones BLOB en las cadenas de balizas, utilizará KZG promete mejorar el almacenamiento de datos y la eficiencia de recuperación y reducir los costos de almacenamiento.