التضخم بيانات الولاية إثيريوم المشكلة والحلول

مع زيادة شعبية شبكة إثيريوم والطلب على التطبيقات ، تتوسع بيانات الحالة التاريخية بسرعة. لمعالجة هذه المشكلة ، تحسنت إثيريوم تدريجيا من العقد الكاملة الأولية إلى العملاء الخفيفين ، ومؤخرا ، تتضمن المناقشات داخل المجتمع حول ترقية Pectra مقترحات لمسح بعض البيانات التاريخية بشكل دوري من خلال آليات انتهاء الصلاحية التاريخية.

أحد أهداف إثيريوم طويل المدى هو تنفيذ التجزئة لتوزيع البيانات عبر سلاسل الكتل المختلفة ، مما يقلل الحمل على السلاسل الفردية. يمثل EIP-4844 الذي تم تنفيذه في ترقية Dencun خطوة مهمة نحو التجزئة الكاملة على شبكة إثيريوم. يقدم EIP-4844 أنواع بيانات مؤقتة تسمى "blobs" ، مما يتيح Rollups إرسال المزيد من البيانات إلى السلسلة الرئيسية إثيريوم بتكلفة أقل. لإدارة متطلبات التخزين، سيتم حذف بيانات الكائنات الثنائية كبيرة الحجم من عقد طبقة الإجماع بعد 18 يوما تقريبا من التخزين.

بالإضافة إلى التحسينات الخاصة ب إثيريوم ، تقوم مشاريع مثل Celestia و Avail و EigenDA بتطوير حلول لتعزيز إدارة البيانات. إنها توفر حلولا فعالة لتوافر البيانات (DA) على المدى قصير تعمل على تحسين العمليات في الوقت الفعلي وقابلية التوسع في blockchains. ومع ذلك ، لا تتناول هذه الحلول التطبيقات التي تتطلب وصولا على المدى طويل إلى البيانات التاريخية ، مثل dApps التي تعتمد على التخزين طويل المدى لبيانات مصادقة المستخدم أو تلك التي تحتاج إلى تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي.

لمواجهة التحدي المتمثل في تخزين البيانات على المدى طويل داخل النظام البيئي إثيريوم ، تقترح مشاريع مثل EthStorage و Pinax و التساهمية حلولا. تقدم EthStorage DA على المدى طويل للمجموعات ، مما يضمن إمكانية الوصول إلى البيانات على مدى فترات طويلة. Pinax, The Graph و StreamingFast يتعاونان على إيجاد حلول للتخزين على المدى طويل واسترجاع حزم بيانات النقط. لا تعمل آلة إثيريوم Wayback Machine (EWM) من Covalent كحل لتخزين البيانات على المدى طويل فحسب ، بل تسهل أيضا الاستعلام عن البيانات وتحليلها ، مما يتيح الفحص المتعمق للحالات الداخلية للعقود الذكية ونتائج المعاملات وسجلات الأحداث والمزيد.

نظرا لأن الذكاء الاصطناعي أصبح اتجاها سائدا في التطور التكنولوجي العالمي ، فإن تكامله مع تقنية blockchain ينظر إليه على أنه اتجاه مستقبلي. وقد أدى هذا الاتجاه إلى تزايد الطلب على الوصول إلى البيانات التاريخية وتحليلها. وفي هذا السياق، تظهر أساليب العمل الإلكترونية مزاياها الفريدة من خلال توفير قدرات الأرشفة والمعالجة للبيانات التاريخية إثيريوم، مما يمكن المستخدمين من استرداد هياكل البيانات المعقدة وإجراء تحليلات واستفسارات مفصلة عن العقود الذكية.

إثيريوم Wayback Machine (EWM) مقدمة

تستمد إثيريوم Wayback Machine (EWM) الإلهام من مفهوم Wayback Machine للحفاظ على البيانات التاريخية على إثيريوم وجعلها متاحة ويمكن التحقق منها. The Wayback Machine هو مشروع أرشيف رقمي تم إنشاؤه بواسطة أرشيف الإنترنت ، ويهدف إلى تسجيل تاريخ الإنترنت والحفاظ عليه. تتيح هذه الأداة للمستخدمين عرض الإصدارات المؤرشفة من موقع الويب في نقاط زمنية مختلفة ، مما يساعد الأشخاص على فهم التغييرات التاريخية في محتوى موقع الويب.

تعد البيانات التاريخية أمرا أساسيا لوجود blockchain ، حيث لا تدعم بنيتها التقنية فحسب ، بل تعمل أيضا كحجر الزاوية في نماذجها الاقتصادية. تم تصميم البلوكتشين في البداية لتوفير سجل تاريخي متاح للجمهور وغير قابل للتغيير. على سبيل المثال ، تم إنشاء بيتكوين لإنشاء دفتر أستاذ لامركزي غير قابل للتغيير يسجل تاريخ كل معاملة ، مما يضمن الشفافية والأمان.

يمتد الطلب على البيانات التاريخية إلى مجموعة واسعة من السيناريوهات ، ومع ذلك يوجد حاليا نقص في طرق التخزين الفعالة والتي يمكن التحقق منها. تعمل أساليب العمل الإلكترونية كحل طويل الأجل لتوافر البيانات (DA) قادر على تخزين البيانات بشكل دائم ، بما في ذلك بيانات blob ، لمعالجة مشكلات إمكانية الوصول إلى البيانات التاريخية الناشئة عن انتهاء صلاحية الحالة وتجزئة البيانات. تركز أساليب العمل الإلكترونية على أرشفة وضمان إمكانية الوصول على المدى طويل للبيانات التاريخية المتعلقة إثيريوم ، ودعم استعلامات بنية البيانات المعقدة.

بعد ذلك ، سوف نتعمق في كيفية تحقيق EWM لهذا الهدف من خلال سير عمل معالجة البيانات الفريد.

سير عمل معالجة بيانات EWM: الاستخراج والصقل والفهرسة

Covalent عبارة عن منصة توفر للمستخدمين خدمات الوصول والاستعلام عن بيانات blockchain. يلتقط ويفهرس بيانات blockchain ، ويخزنها عبر عقد متعددة على الشبكة لضمان التخزين الموثوق به والوصول السريع. يستخدم Covalent إثيريوم Wayback Machine (EWM) للتعامل مع البيانات ، مما يضمن إمكانية الوصول المستمر إلى البيانات التاريخية blockchain. يتضمن سير عمل معالجة بيانات EWM ثلاث خطوات رئيسية: الاستخراج والتصدير والتحسين والفهرسة والاستعلام.

1. الاستخراج والتصدير: هذه هي الخطوة الأولى من العملية ، والتي تنطوي على الاستخراج المباشر لبيانات المعاملات التاريخية من شبكة blockchain. يتم تنفيذ هذه الخطوة من قبل كيانات متخصصة تعرف باسم منتجي العينات كتلة (BSP). تتمثل المهمة الأساسية ل BSPs في إنشاء "عينات كتلة" والحفاظ عليها ، وهي لقطات أصلية لبيانات blockchain. تعمل عينات الكتلة هذه كتمثيلات أساسية للحالات التاريخية blockchain ، وهي ضرورية للحفاظ على سلامة البيانات ودقتها. بمجرد إنشائها ، يتم تحميل عينات الكتلة هذه إلى خوادم موزعة (مبنية على IPFS) ونشرها والتحقق منها باستخدام عقد ProofChain. هذا يضمن أمن البيانات وإشارات للآخرين بأن البيانات قد تم الحفاظ عليها بشكل آمن.
2. التحسين: بعد استخراج البيانات ، يقوم منتجو النتائج كتلة (BRP) بتحسين البيانات. تقوم BRPs بتحويل البيانات الأولية إلى نماذج أكثر فائدة. غالبا ما توفر الطرق التقليدية للوصول إلى بيانات blockchain معلومات محدودة ولا تفضي إلى الاستعلام عن هياكل البيانات المعقدة. من خلال إعادة تنفيذ البيانات وتحويلها، يمكن ل BRPs تقديم رؤى أكثر تفصيلا مثل حالات العقد الداخلي ومسارات تنفيذ المعاملات. علاوة على ذلك، من خلال المعالجة المسبقة للبيانات المعالجة وتخزينها، تقلل BRPs بشكل كبير من الحاجة إلى إعادة تشغيل العقد الكاملة لكل استعلام أو تحليل بيانات، وبالتالي تحسين سرعة الاستعلام وتقليل تكاليف التخزين والحساب. وبالتالي ، يتم تحويل "عينات الكتلة" الأصلية إلى "نتائج كتلة" يسهل الاستعلام عنها وتحليلها. لا تعزز هذه العملية أداء الشبكة التساهمية فحسب ، بل توسع أيضا إمكانيات المزيد من الاستعلام عن البيانات وتحليلها.
3. الفهرسة والاستعلام: أخيرا ، يقوم مشغلو الاستعلام بتنظيم وتخزين البيانات المعالجة في مواقع يسهل البحث فيها. بناء على طلبات المستخدمين API ، يتم استرداد البيانات من الخوادم الموزعة لضمان إمكانية استخدام البيانات التاريخية وفي الوقت الفعلي للرد على استفسارات API. يتيح ذلك للمستخدمين الوصول إلى بيانات blockchain المخزنة على الشبكة التساهمية واستخدامها بشكل فعال.

يوفر Covalent API GoldRush موحد يدعم استرداد البيانات التاريخية من سلاسل كتل متعددة مثل إثيريوم و Polygon و Solana وغيرها. يوفر API GoldRush للمطورين حلا شاملا للبيانات ، مما يسمح لهم بجلب أرصدة رمز ERC20 وبيانات NFT بمكالمة واحدة. هذا يبسط عملية تطوير العملات المشفرة ومحافظ NFT مثل Rainbow و Zerion. بالإضافة إلى ذلك ، يتطلب الوصول إلى بيانات DA (توفر البيانات) من خلال API استهلاك نقاط الائتمان (Credits). يتم تصنيف أنواع مختلفة من الطلبات (على سبيل المثال، الفئة أ، الفئة ب، الفئة ج) مع تكاليف ائتمان محددة لكل فئة. يدعم نموذج الإيرادات هذا شبكة المشغل.

التوقعات المستقبلية

مع تقدم الذكاء الاصطناعي بسرعة ، يصبح اتجاه دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain واضحا بشكل متزايد. توفر البلوكتشين التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مصدرا ثابتا وموزعا للبيانات التي تم التحقق منها ، مما يعزز شفافية البيانات والجدارة بالثقة ، مما يجعل النماذج الذكاء الاصطناعي أكثر دقة وموثوقية في تحليل البيانات واتخاذ القرار. يستفيد الذكاء الاصطناعي من تحليل بيانات blockchain لتحسين الخوارزميات والتنبؤ بالاتجاهات وتنفيذ المهام والمعاملات المعقدة مباشرة ، مما يحسن بشكل كبير من كفاءة التطبيقات اللامركزية (dApps) ويقلل تكاليفها. من خلال EWM ، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الوصول إلى مجموعة واسعة من مجموعات بيانات Web3 المنظمة داخل السلسلة ، وكلها تحافظ على السلامة وإمكانية التحقق. تعمل EWM ك الجسر بين نماذج الذكاء الاصطناعي و blockchain ، مما يسهل بشكل كبير استرجاع البيانات واستخدامها لمطوري الذكاء الاصطناعي.

حاليا ، تم دمج بعض المشاريع الذكاء الاصطناعي مع Covalent:

• SmartWhales: منصة تعمل على تحسين استراتيجيات الاستثمار نسخ التداول باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي. يعتمد نسخ التداول على تحليل البيانات التاريخية لتحديد أنماط واستراتيجيات التداول الناجحة. يوفر Covalent مجموعات بيانات blockchain شاملة ومفصلة ، مما يمكن SmartWhales من تحليل سلوكيات ونتائج التداول السابقة للتوصية باستراتيجيات فعالة في ظل ظروف السوق المحددة للمستخدمين.
• BotFi: روبوت تداول DeFi يحلل اتجاهات السوق ويقوم بأتمتة استراتيجيات التداول من خلال دمج بيانات Covalent. يقوم تلقائيا بتنفيذ عمليات البيع والشراء بناء على تغيرات السوق.
• Laika الذكاء الاصطناعي: يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل داخل السلسلة الشامل. تدمج Laika الذكاء الاصطناعي بيانات blockchain المهيكلة من Covalent لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ، مما يساعد المستخدمين في تحليل بيانات داخل السلسلة المعقدة.
• Entendre Finance: إدارة الأصول DeFi المؤتمتة التي تقدم رؤى في الوقت الفعلي وتحليلات تنبؤية. يستفيد الذكاء الاصطناعي الخاص به من بيانات Covalent المهيكلة لتبسيط وأتمتة مهام إدارة الأصول مثل مراقبة وإدارة مقتنيات أصل رقمي وتنفيذ استراتيجيات تداول محددة.

تعمل أساليب العمل الإلكترونية باستمرار على التحسين والتحديث استجابة للطلبات المتغيرة. صرح المهندس التساهمي Pranay Valson أنه في المستقبل، ستقوم EWM بتوسيع مواصفاتها بروتوكول الدعم سلاسل كتل أخرى مثل Polygon و Arbitrum. تخطط EWM أيضا لدمج شوكات BSP في عملاء إثيريوم مثل Nethermind و Besu لتحقيق توافق وتطبيق أوسع. بالإضافة إلى ذلك ، عند معالجة معاملات blob على سلسلة beacon ، ستستخدم EWM التزامات KZG لتعزيز تخزين البيانات وكفاءة استرجاعها ، وبالتالي تقليل تكاليف التخزين.

إخلاء المسؤولية:

1. تمت إعادة طباعة هذه المقالة من [ChainFeeds Research]. جميع حقوق التأليف والنشر تنتمي إلى المؤلف الأصلي [0XNATALIE]. إذا كانت هناك اعتراضات على إعادة الطبع هذه ، فيرجى الاتصال بفريق Gate Learn ، وسيقومون بالتعامل معها على الفور.
2. إخلاء المسؤولية: الآراء ووجهات النظر الواردة في هذه المقالة هي آراء المؤلف فقط ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. تتم ترجمة المقالة إلى لغات أخرى من قبل فريق Gate Learn. يحظر نسخ المقالات المترجمة أو توزيعها أو سرقتها، ما لم يذكر ذلك.