Từ Web2 đến Web3: Các vấn đề mới do quy mô dữ liệu mang lại

Tác giả: Kerman Kohli Nguồn: substack Dịch: Shan Oppa, Golden Finance

Bây giờ là năm 2024 và bạn sẽ nghĩ rằng việc lấy dữ liệu được mã hóa sẽ dễ dàng vì với Etherscan, Dune và Nansen, bạn có thể Xem dữ liệu bạn muốn bất cứ lúc nào. Nhìn bề ngoài thì nó trông như thế này.

Quy mô

Bạn thấy đấy, trong thế giới web2 bình thường, khi công ty của bạn có 10 nhân viên và 100.000 khách hàng, lượng dữ liệu bạn tạo ra có thể không quá 100 GB (trong lợi thế). Kích thước dữ liệu này đủ nhỏ để iPhone có thể xử lý mọi vấn đề của bạn và lưu trữ mọi thứ. Tuy nhiên, khi bạn có 1.000 nhân viên và 100.000.000 khách hàng, lượng dữ liệu bạn đang xử lý lúc này có thể lên tới hàng trăm terabyte hoặc thậm chí là petabyte.

Về cơ bản, đây là một thách thức khác vì quy mô mà bạn đang xử lý đòi hỏi phải cân nhắc nhiều hơn. Để xử lý hàng trăm terabyte dữ liệu, bạn cần một cụm máy tính phân tán để gửi công việc tới. Khi gửi những công việc này, bạn phải cân nhắc:

• Điều gì sẽ xảy ra nếu người lao động không thực hiện nhiệm vụ của mình

• Điều gì xảy ra nếu một công nhân mất nhiều thời gian hơn những công nhân khác

• Làm thế nào bạn xác định được công nhân nào được giao công việc nào

  >

• Cách kết hợp tất cả các kết quả lại với nhau và đảm bảo tính toán chính xác

Tất cả đều xử lý các phép tính dữ liệu lớn trên nhiều máy Những điều cần cân nhắc. Quy mô tạo ra những vấn đề mà những người không sử dụng nó không thể nhìn thấy được. Dữ liệu là một trong những lĩnh vực có quy mô càng lớn thì càng cần nhiều cơ sở hạ tầng để quản lý nó đúng cách. Đối với hầu hết mọi người, những vấn đề này là vô hình. Để xử lý quy mô này, bạn cũng phải đối mặt với những thách thức khác:

• Những người có chuyên môn cực kỳ cao, biết cách vận hành chiếc máy có kích thước này

  • p>

  • Chi phí lưu trữ và tính toán tất cả dữ liệu của bạn

  • Chủ động lập kế hoạch và kiến ​​trúc để đảm bảo nhu cầu của bạn được hỗ trợ

  Điều thú vị là trong web2, mọi người đều muốn dữ liệu được công khai. Trong web3, cuối cùng cũng có thể hiển thị được, nhưng ít người biết cách thực hiện công việc cần thiết để hiểu nó. Một sự thật khó hiểu là với một chút trợ giúp, bạn có thể lấy tập dữ liệu của mình từ tập dữ liệu toàn cầu khá dễ dàng, điều đó có nghĩa là dữ liệu "cục bộ" thì dễ nhưng dữ liệu "toàn cầu" thì khó lấy (với mọi người và mọi thứ liên quan).

  Sự phân mảnh

  Có vẻ như mọi thứ không còn là thách thức nữa vì quy mô mà bạn phải giải quyết. Hiện nay có một khía cạnh mới khiến việc mã hóa dữ liệu trở nên khó khăn hơn, đó là dữ liệu được mã hóa liên tục bị phân mảnh do các động lực kinh tế của thị trường. Ví dụ:

  • Sự trỗi dậy của các chuỗi khối mới. Gần 50 chiếc L2 hiện đang hoạt động, 50 chiếc được cho là sẽ sớm ra mắt và hàng trăm chiếc khác đang được triển khai. Mỗi L2 thực sự là một nguồn cơ sở dữ liệu mới cần được lập chỉ mục và định cấu hình. Hy vọng rằng chúng đã được tiêu chuẩn hóa, nhưng không phải lúc nào bạn cũng có thể chắc chắn!

  • Sự trỗi dậy của các máy ảo mới. EVM chỉ là một lĩnh vực. SVM, Move VM và vô số máy ảo khác đang gia nhập thị trường. Mỗi loại máy ảo mới có nghĩa là một kịch bản dữ liệu mới phải được xem xét từ góc độ các nguyên tắc cơ bản và hiểu biết sâu sắc. Có bao nhiêu máy ảo? Các nhà đầu tư sẽ đầu tư hàng tỷ đô la để khuyến khích những điều mới!

  • Sự gia tăng của các tài khoản nguyên thủy mới. Ví hợp đồng thông minh, ví lưu ký, tóm tắt tài khoản mang lại sự phức tạp mới cho cách bạn thực sự diễn giải dữ liệu. Địa chỉ người gửi có thể không thực sự là người dùng thực vì nó được gửi bởi một trạm chuyển tiếp và người dùng thực có thể ở đâu đó trong danh sách kết hợp (nếu bạn nhìn kỹ).

  Việc phân mảnh có thể đặc biệt khó khăn vì bạn không thể định lượng được những gì bạn không biết. Bạn không bao giờ biết được tất cả các L2 tồn tại trên thế giới và tổng số VM sẽ xuất hiện. Khi chúng đạt đủ quy mô, bạn có thể theo kịp, nhưng đó lại là một câu chuyện khác.

  Mở nhưng không tương tác được

  Tôi nghĩ vấn đề cuối cùng khiến nhiều người ngạc nhiên là dữ liệu mở nhưng không dễ tương tác. Bạn thấy đấy, tất cả các hợp đồng thông minh mà nhóm đã ghép lại với nhau giống như cơ sở dữ liệu nhỏ trong cơ sở dữ liệu lớn. Tôi thích nghĩ về chúng như những khuôn mẫu. Tất cả dữ liệu đều ở đó, nhưng nhóm phát triển hợp đồng thông minh thường biết cách ghép chúng lại với nhau. Bạn có thể dành thời gian để tự tìm hiểu nếu muốn, nhưng bạn sẽ phải làm điều này hàng trăm lần đối với tất cả các mô hình tiềm năng - và làm sao bạn có thể không tiêu nhiều tiền nếu không có người mua ở phía bên kia của giao dịch? Tiền có làm được điều này không?

  Nếu bạn cho rằng điều này quá trừu tượng, hãy để tôi cho bạn một ví dụ. Bạn nói "Người dùng này có thường xuyên sử dụng bridge không?". Mặc dù đây có vẻ giống như một câu hỏi nhưng có rất nhiều vấn đề ẩn chứa trong đó. Hãy chia nhỏ nó ra:

  • Trước tiên, bạn cần biết tất cả các cây cầu tồn tại. Và chuỗi bạn quan tâm. Nếu tất cả đều là dây chuyền thì chúng tôi đã đề cập ở trên tại sao điều này lại là một thách thức.

  • Sau đó, đối với mỗi cây cầu, bạn cần hiểu cách thức hoạt động của hợp đồng thông minh của chúng

  • Sau khi hiểu được Tất cả các hoán vị, bạn bây giờ cần phải suy luận thông qua một mô hình có thể thống nhất tất cả các mô hình riêng lẻ này

  Mỗi thách thức trên đều khó giải quyết và đòi hỏi nguồn lực đáng kể.

  Kết quả

  Vậy tất cả những điều này sẽ dẫn đến đâu? Chà, trạng thái hệ sinh thái của chúng ta ngày nay là...

  • Không ai trong hệ sinh thái thực sự biết chuyện gì đang thực sự xảy ra. Chỉ có khái niệm hoạt động là khó định lượng chính xác.

  • Số lượng người dùng quá cao khiến việc phát hiện các cuộc tấn công của phù thủy trở nên khó khăn. Các số liệu bắt đầu trở nên không liên quan và không đáng tin cậy! Đúng hay sai thậm chí không quan trọng đối với những người tham gia thị trường vì tất cả đều trông giống nhau.

  • Các vấn đề chính trong việc xác thực danh tính trên chuỗi. Nếu bạn muốn có nhận thức rõ ràng về danh tính thì dữ liệu chính xác là rất quan trọng, nếu không danh tính của bạn sẽ bị xuyên tạc!

  Tôi hy vọng bài viết này giúp bạn hiểu được thực tế của thế giới dữ liệu được mã hóa.