كيف يمكن حل مشكلة التخزين طويل المدى والوصول إلى البيانات التاريخية في الإيثيريوم؟

المؤلف: 0xNatalie المصدر: ChainFeeds 

مشكلة توسيع بيانات حالة الإيثريوم وحلها

مع تزايد شعبية شبكة Ethereum وزيادة الطلب على التطبيقات، تبدأ بيانات حالتها التاريخية في النمو بسرعة. للتعامل مع هذه المشكلة، قامت Ethereum بتحسين خطوة بخطوة، من العقدة الكاملة الأولية إلى العميل الخفيف، ثم إلى ترقية Dencun الأخيرة التي قدمت وظيفة انتهاء صلاحية الحالة لتنظيف البيانات غير المستخدمة على المدى الطويل تلقائيًا.

أحد أهداف Ethereum طويلة المدى هو تقليل العبء على blockchain واحد من خلال تنفيذ التجزئة لنشر البيانات عبر سلاسل blockchains مختلفة، تم تنفيذ Dencun EIP-4844 تعد عملية الترقية خطوة مهمة نحو التنفيذ الكامل للتقسيم على شبكة Ethereum. يقدم EIP-4844 نوع البيانات المؤقتة "blobs"، مما يسمح لـ Rollup بإرسال المزيد من البيانات إلى سلسلة Ethereum الرئيسية بتكلفة أقل. من أجل التحكم في توسيع بيانات الحالة، تقوم إيثريوم بحذف بيانات النقط الكبيرة بعد تخزينها في عقد طبقة الإجماع لمدة 18 يومًا تقريبًا.

بالإضافة إلى التحسينات في Ethereum نفسها، تعمل مشاريع مثل Celestia وAvail وEigenDA أيضًا على بناء حلول لتحسين مشكلات البيانات. إنها توفر حلولاً فعالة لتوفر البيانات على المدى القصير (DA) تعمل على تحسين التشغيل في الوقت الفعلي وقابلية التوسع لـ blockchain. ثم لا تعالج هذه الحلول التطبيقات التي تتطلب وصولاً طويل الأمد إلى البيانات التاريخية، مثل التطبيقات اللامركزية التي تعتمد على التخزين طويل الأمد لبيانات مصادقة المستخدم أو التطبيقات اللامركزية التي تتطلب تدريبًا على نماذج الذكاء الاصطناعي.

لحل التحدي المتمثل في تخزين البيانات على المدى الطويل في نظام Ethereum البيئي، اقترحت مشاريع مثل EthStorage وPinax وCovalent حلولاً. يوفر EthStorage DA طويل المدى للتجميع، مما يضمن إمكانية الوصول إلى البيانات واستخدامها على المدى الطويل. قامت Pinax وThe Graph وStreamingFast بشكل مشترك بتطوير حل للتخزين طويل المدى واسترجاع النقط. لا تعد آلة Ethereum Wayback Machine (EWM) من Covalent حلاً لتخزين البيانات على المدى الطويل فحسب، ولكنها أيضًا نظام كامل يتيح الاستعلام عن البيانات وتحليلها.

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي أصبح الاتجاه السائد في تطوير التكنولوجيا العالمية، فإن دمجه مع تقنية blockchain يعتبر أيضًا اتجاه التطوير المستقبلي. وقد أدى هذا الاتجاه إلى تزايد الحاجة إلى الوصول إلى البيانات التاريخية وتحليلها. وفي هذا السياق، توضح EWM مزاياها الفريدة. توفر EWM أرشفة البيانات التاريخية ومعالجة البيانات الخاصة بـ Ethereum، مما يسمح للمستخدمين باسترداد هياكل البيانات المعقدة وإجراء تحليل متعمق والاستعلام عن الحالة الداخلية للعقود الذكية ونتائج المعاملات وسجلات الأحداث وما إلى ذلك.

مقدمة عن آلة Ethereum Wayback (EWM)

مرجع عن آلة Ethereum Wayback (EWM) يقدم مفهوم Wayback Machine لحفظ البيانات التاريخية عن Ethereum وجعلها في متناول الجميع ويمكن التحقق منها. The Wayback Machine هو مشروع أرشيفي رقمي تم إنشاؤه بواسطة أرشيف الإنترنت لتسجيل تاريخ الإنترنت والحفاظ عليه. تتيح هذه الأداة للمستخدمين عرض الإصدارات المؤرشفة من موقع ويب في نقاط مختلفة في الماضي، مما يساعد الأشخاص على فهم التغييرات التاريخية في محتوى موقع الويب.

البيانات التاريخية هي السبب الأساسي لميلاد blockchain. فهي لا تدعم البنية التقنية لـ blockchain فحسب، بل هي أيضًا حجر الزاوية في نموذجها الاقتصادي. تم تصميم Blockchain في الأصل لتوفير سجل تاريخي عام غير قابل للتغيير. على سبيل المثال، تهدف عملة البيتكوين إلى إنشاء سجل لامركزي غير قابل للتغيير يسجل تاريخ كل معاملة لضمان شفافية وأمن المعاملات. إن سيناريوهات الطلب على البيانات التاريخية واسعة جدًا، ولكن يوجد حاليًا نقص في طريقة تخزين فعالة وقابلة للتحقق. كحل DA طويل الأمد، يمكن لـ EWM تخزين البيانات بشكل دائم، بما في ذلك البيانات الثنائية الكبيرة، ويمكنها التعامل مع مشكلات إمكانية الوصول إلى البيانات التاريخية الناتجة عن انتهاء صلاحية الحالة وتجزئة البيانات. تركز EWM على الأرشفة وإمكانية الوصول على المدى الطويل للبيانات التاريخية على Ethereum، ودعم استعلامات بنية البيانات المعقدة. بعد ذلك، سنستكشف بالتفصيل كيفية تحقيق EWM لهذا الهدف من خلال عملية معالجة البيانات الفريدة الخاصة بها.

p>

عملية معالجة البيانات في EWM: الاستخراج والتنقيح والفهرسة

التساهمية هي تزويد المستخدمين بـ منصة للوصول إلى بيانات blockchain وخدمات الاستعلام. فهو يتيح تخزينًا موثوقًا ووصولاً سريعًا إلى البيانات من خلال التقاط بيانات blockchain وفهرستها وتخزينها على عقد متعددة على الشبكة. تقوم Covalent بمعالجة البيانات من خلال Ethereum Wayback Machine (EWM)، مما يضمن استمرار الوصول إلى بيانات blockchain التاريخية. تتضمن عملية معالجة بيانات EWM ثلاث خطوات رئيسية: الاستخراج والتصدير والتحسين والفهرسة والاستعلام.

1. استخراج وتصدير: هذه هي الخطوة الأولى في العملية وتتضمن استخراج البيانات من شبكة blockchain استخراج بيانات المعاملات التاريخية مباشرة. يتم تنفيذ هذه الخطوة من قبل جهات متخصصة، وهي منتجو العينات (BSP). تتمثل المهمة الرئيسية لـ BSP في إنشاء وحفظ "عينات الكتل"، وهي لقطات أصلية لبيانات blockchain. تعمل عينات الكتل هذه بمثابة تمثيلات أساسية للحالة التاريخية لـ blockchain، والمفتاح هو الحفاظ على سلامة البيانات ودقتها. بمجرد إنشائها، يتم تحميل عينات الكتل هذه إلى خادم موزع (مبني على IPFS) ويتم نشرها والتحقق منها من خلال عقد ProofChain. وهذا لا يضمن أمان البيانات فحسب، بل يوفر أيضًا إشارة للآخرين بأن البيانات قد تم تخزينها بأمان.

2. التنقيح: بعد استخراج البيانات، يتم تنقيحها بواسطة منتجي نتائج الكتل (BRP). BRP مسؤول عن تحويل البيانات الأساسية إلى نموذج أكثر فائدة. غالبًا ما توفر طرق الوصول إلى بيانات blockchain التقليدية معلومات محدودة فقط وليس من السهل الاستعلام عن هياكل البيانات المعقدة. من خلال إعادة تنفيذ البيانات وتحويلها،يستطيع BRP توفير معلومات أكثر تفصيلاً، مثل الحالة الداخلية للعقد، ومسارات تنفيذ المعاملة، وما إلى ذلك. بالإضافة إلى ذلك، يقلل BRP بشكل كبير من الحاجة إلى إعادة تشغيل عقدة كاملة لكل استعلام أو تحليل بيانات عن طريق المعالجة المسبقة وتخزين البيانات المعالجة، وبالتالي زيادة سرعة الاستعلام وتقليل تكاليف التخزين والحوسبة. عند هذه النقطة، يتم تحويل "عينة الكتلة" الأصلية إلى نموذج "نتيجة كتلة" يسهل الاستعلام عنها وتحليلها. لا تعمل هذه العملية على تسريع أداء الشبكة التساهمية فحسب، بل توفر أيضًا المزيد من الإمكانيات لمزيد من الاستعلام عن البيانات وتحليلها.

3. الفهرسة والاستعلام: أخيرًا، تقوم عوامل تشغيل الاستعلام (عوامل تشغيل الاستعلام) بتنظيم ودمج البيانات المعالجة حفظ من السهل العثور عليه في مكان ما. يتم سحب البيانات من الخوادم الموزعة بناءً على احتياجات مستخدمي واجهة برمجة التطبيقات، مما يضمن توفر البيانات التاريخية والبيانات في الوقت الفعلي استجابةً لاستعلامات واجهة برمجة التطبيقات. يتيح ذلك للمستخدمين الوصول بكفاءة إلى بيانات blockchain المخزنة في شبكة Covalent واستخدامها.

توفر Covalent واجهة برمجة تطبيقات GoldRush موحدة تدعم الحصول على البيانات التاريخية من سلاسل الكتل المتعددة (مثل Ethereum وPolygon وSolana وما إلى ذلك). بيانات. توفر واجهة برمجة تطبيقات GoldRush للمطورين حلاً شاملاً للبيانات، مما يسمح للمطورين بالحصول على رصيد رمز ERC20 الخاص بالحساب وبيانات NFT من خلال مكالمة واحدة، وبالتالي إنشاء محافظ للعملات المشفرة وNFT بسهولة (مثل Rainbow وZerion)، مما يبسط عملية التطوير إلى حد كبير. بالإضافة إلى ذلك، فإن استخدام واجهة برمجة التطبيقات للوصول إلى بيانات DA يحتاج إلى استهلاك نقاط الائتمان (الائتمان) يتم تقسيم أنواع الطلبات المختلفة إلى فئات مختلفة (النوع أ، والنوع ب، والنوع ج، وما إلى ذلك)، و كل فئة لها متطلباتها الخاصة وتكاليف الائتمان. يتم استخدام هذه الإيرادات لدعم شبكات المشغلين.

p>

النظرة المستقبلية

مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، ظهر اتجاه الجمع بين الذكاء الاصطناعي و blockchain أصبح أكثر وأكثر وضوحا. توفر تقنية Blockchain للذكاء الاصطناعي مصدر بيانات تم التحقق منه وغير قابل للتغيير، مما يعزز شفافية البيانات والثقة، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر دقة وموثوقية في تحليل البيانات واتخاذ القرار. من خلال تحليل البيانات الموجودة على السلسلة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين الخوارزميات والتنبؤ بالاتجاهات، وبالتالي تنفيذ المهام والمعاملات المعقدة بشكل مباشر، وتحسين كفاءة التطبيقات اللامركزية بشكل كبير وخفض التكاليف. من خلال EWM، تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي بإمكانية الوصول إلى مجموعات بيانات Web3 الشاملة والمهيكلة والمتكاملة والقابلة للتحقق. باعتبارها جسرًا بين نماذج الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل، تسهل EWM بشكل كبير استرجاع البيانات واستخدامها لمطوري الذكاء الاصطناعي.

يوجد حاليًا بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي التي دمجت تساهميًا:

• SmartWhales: منصة تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجيات الاستثمار في نسخ التداول. يعتمد نسخ التداول على تحليل البيانات التاريخية لتحديد أنماط واستراتيجيات التداول الناجحة. توفر Covalent مجموعة بيانات blockchain شاملة ومفصلة تقوم من خلالها SmartWhales بتحليل سلوك ونتائج التداول السابقة لتحديد الاستراتيجيات التي تحقق أداءً جيدًا في ظل ظروف سوق محددة والتوصية بها للمستخدمين.

• BotFi: روبوت تداول DeFi. تحليل اتجاهات السوق واستراتيجيات التداول الآلي من خلال دمج بيانات Covalent، وإجراء عمليات البيع والشراء تلقائيًا بناءً على تغيرات السوق.

• Laika AI: استخدام الذكاء الاصطناعي لإجراء تحليل شامل على السلسلة. تعمل منصة Laika AI على تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها من خلال دمج بيانات blockchain المنظمة التي تقدمها Covalent لمساعدة المستخدمين على إجراء تحليل البيانات المعقدة على السلسلة.

• Entendre Finance: إدارة أصول DeFi الآلية، مما يوفر رؤى في الوقت الفعلي وتحليل تنبؤي. ويستفيد الذكاء الاصطناعي الخاص بها من بيانات Covalent المنظمة لتبسيط إدارة الأصول وأتمتتها، مثل مراقبة وإدارة مقتنيات الأصول الرقمية، وأتمتة استراتيجيات تداول محددة، والمزيد.

يتم أيضًا تحسين وتحديث EWM باستمرار مع تغير الاحتياجات سيتم توسيع مواصفات البروتوكول لدعم سلاسل الكتل الأخرى مثل Polygon وArbitrum، وسيتم دمج شوكة BSP في عملاء Ethereum مثل Nethermind وBesu لتحقيق توافق وتطبيقات أوسع. بالإضافة إلى ذلك، ستستخدم EWM التزامات KZG عند معالجة المعاملات الثنائية الكبيرة على سلسلة المنارات لتحسين كفاءة تخزين البيانات واسترجاعها وتقليل تكاليف التخزين.