The Ethereum State Data Inflation Problem und Lösungen

Da die Netzwerkpopularität und die Anwendungsnachfrage von Ethereum steigen, erweitern sich die historischen Zustandsdaten schnell. Um dieses Problem anzugehen, hat sich Ethereum schrittweise von anfänglichen Full Nodes zu Light-Clients verbessert, und in letzter Zeit beinhalten Diskussionen innerhalb der Community über das Pectra-Upgrade Vorschläge, einige historische Daten regelmäßig durch historische Ablaufmechanismen zu löschen.

Eines der Long Ziele von Ethereum ist die Implementierung von Sharding, um Daten über verschiedene Blockchains zu verteilen und so die Belastung einzelner Chains zu reduzieren. Das im Dencun-Upgrade implementierte EIP-4844 markiert einen wichtigen Schritt in Richtung vollständiges Sharding im Ethereum-Netzwerk. EIP-4844 führt temporäre Datentypen ein, die als "Blobs" bezeichnet werden und es Rollups ermöglichen, mehr Daten zu geringeren Kosten an die Ethereum Main Chain zu übermitteln. Um die Speicheranforderungen zu verwalten, werden Blobdaten ca. 18 Tage nach der Speicherung von Knoten der Konsensschicht gelöscht.

Neben den eigenen Verbesserungen von Ethereum entwickeln auch Projekte wie Celestia, Avail und EigenDA Lösungen zur Verbesserung des Datenmanagements. Sie bieten effektive Short-fristige Data Availability (DA)-Lösungen, die den Echtzeitbetrieb und die Skalierbarkeit von Blockchains verbessern. Diese Lösungen eignen sich jedoch nicht für Anwendungen, die Long langfristigen Zugriff auf historische Daten erfordern, wie z. B. dApps, die auf Long langfristige Speicherung von Benutzerauthentifizierungsdaten angewiesen sind, oder solche, die ein KI-Modelltraining benötigen.

Um die Herausforderung der Long langfristigen Datenspeicherung innerhalb des Ethereum Ökosystems anzugehen, schlagen Projekte wie EthStorage, Pinax und Covalent Lösungen vor. EthStorage bietet Long DA für Rollups, um die Datenzugänglichkeit über längere Zeiträume zu gewährleisten. Pinax, The Graph und StreamingFast arbeiten gemeinsam an Lösungen für die Long Speicherung und den Abruf von Blobs-Datenpaketen. Die Ethereum Wayback Machine (EWM) von Covalent dient nicht nur als Long Lösung zur Datenspeicherung, sondern erleichtert auch die Datenabfrage und -analyse und ermöglicht eine eingehende Untersuchung der internen Zustände von Smart Contracts, Transaktionsergebnissen, Ereignisprotokollen und mehr.

Da künstliche Intelligenz zu einem Mainstream-Trend in der globalen technologischen Entwicklung wird, wird ihre Integration in die Blockchain-Technologie als zukünftige Richtung angesehen. Dieser Trend hat zu einer wachsenden Nachfrage nach Zugang zu und Analyse historischer Daten geführt. In diesem Zusammenhang demonstriert EWM seine einzigartigen Vorteile, indem es Archivierungs- und Verarbeitungsfunktionen für historische Daten von Ethereum bereitstellt, die es Benutzern ermöglichen, komplexe Datenstrukturen abzurufen und detaillierte Analysen und Abfragen von Smart Contracts durchzuführen.

Ethereum Wayback Machine (EWM) Einführung

Die Ethereum Wayback Machine (EWM) lässt sich vom Konzept der Wayback Machine inspirieren, um historische Daten auf Ethereum zu bewahren und zugänglich und überprüfbar zu machen. Die Wayback Machine ist ein digitales Archivprojekt des Internet Archive, das darauf abzielt, die Geschichte des Internets aufzuzeichnen und zu bewahren. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, archivierte Versionen einer Website zu verschiedenen Zeitpunkten anzuzeigen und den Benutzern zu helfen, die historischen Änderungen des Website-Inhalts zu verstehen.

Historische Daten sind für die Existenz der Blockchain von grundlegender Bedeutung und unterstützen nicht nur ihre technische Architektur, sondern dienen auch als Eckpfeiler ihrer Wirtschaftsmodelle. Blockchain wurde ursprünglich entwickelt, um eine öffentlich zugängliche und unveränderliche historische Aufzeichnung bereitzustellen. Zum Beispiel wurde Bitcoin geschaffen, um ein unveränderliches, dezentrales Hauptbuch einzurichten, das die Historie jeder Transaktion aufzeichnet und Transparenz und Sicherheit gewährleistet.

Die Nachfrage nach historischen Daten erstreckt sich über eine Vielzahl von Szenarien, dennoch fehlt es derzeit an effizienten und überprüfbaren Speichermethoden. EWM dient als Long Data Availability (DA)-Lösung, die in der Lage ist, Daten, einschließlich Blob-Daten, dauerhaft zu speichern, um Probleme mit der Zugänglichkeit historischer Daten zu lösen, die sich aus dem Ablauf des Zustands und dem Daten-Sharding ergeben. EWM konzentriert sich auf die Archivierung und Sicherstellung Long langfristigen Zugänglichkeit historischer Daten auf Ethereum und unterstützt komplexe Datenstrukturabfragen.

Als Nächstes werden wir uns damit befassen, wie EWM dieses Ziel durch seinen einzigartigen Datenverarbeitungs-Workflow erreicht.

EWMs Datenverarbeitungs-Workflow: Extraktion, Verfeinerung und Indizierung

Covalent ist eine Plattform, die Benutzern Zugriff und Abfragedienste für Blockchain-Daten bietet. Es erfasst und indiziert Blockchain-Daten und speichert sie über mehrere Knoten im Netzwerk, um eine zuverlässige Speicherung und einen schnellen Zugriff zu gewährleisten. Covalent verwendet die Ethereum Wayback Machine (EWM), um Daten zu verarbeiten und einen kontinuierlichen Zugriff auf historische Blockchain-Daten zu gewährleisten. Der EWM-Datenverarbeitungsworkflow umfasst drei Hauptschritte: Extraktion und Export, Verfeinerung sowie Indizierung und Abfrage.

1. Extraktion und Export: Dies ist der erste Schritt des Prozesses, bei dem historische Transaktionsdaten direkt aus dem Blockchain-Netzwerk extrahiert werden. Dieser Schritt wird von spezialisierten Einheiten durchgeführt, die als Block Specimen Producers (BSP) bekannt sind. Die Hauptaufgabe von BSPs besteht darin, "Blockexemplare" zu erstellen und zu bewahren, bei denen es sich um Original-Snapshots von Blockchain-Daten handelt. Diese Blockexemplare dienen als kanonische Darstellungen historischer Blockchain-Zustände, die für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und -genauigkeit von entscheidender Bedeutung sind. Nach der Erstellung werden diese Blockproben auf verteilte Server (basierend auf IPFS) hochgeladen und mithilfe des ProofChain-Vertrags veröffentlicht und verifiziert. Dies gewährleistet die Datensicherheit und signalisiert anderen, dass die Daten sicher aufbewahrt wurden.
2. Verfeinerung: Nach der Datenextraktion verfeinern die Block Results Producers (BRP) die Daten. BRPs wandeln Rohdaten in nützlichere Formen um. Herkömmliche Methoden für den Zugriff auf Blockchain-Daten liefern oft nur begrenzte Informationen und sind nicht förderlich für die Abfrage komplexer Datenstrukturen. Durch die erneute Ausführung und Transformation von Daten können BRPs detailliertere Einblicke bieten, z. B. in interne Vertragszustände und Transaktionsausführungspfade. Darüber hinaus reduzieren BRPs durch die Vorverarbeitung und Speicherung verarbeiteter Daten die Notwendigkeit, vollständige Knoten für jede Abfrage oder Datenanalyse erneut auszuführen, erheblich, wodurch die Abfragegeschwindigkeit verbessert und die Speicher- und Rechenkosten gesenkt werden. So werden die ursprünglichen "Blockproben" in "Blockergebnisse" umgewandelt, die einfacher abzufragen und zu analysieren sind. Dieser Prozess verbessert nicht nur die Leistungsfähigkeit des kovalenten Netzwerks, sondern erweitert auch die Möglichkeiten für weitere Datenabfragen und -analysen.
3. Indizierung und Abfrage: Schließlich organisieren und speichern Abfrageoperatoren die verarbeiteten Daten an Orten, die leicht zu durchsuchen sind. Basierend auf API-Benutzeranforderungen werden Daten von verteilten Servern abgerufen, um sicherzustellen, dass sowohl historische als auch Echtzeitdaten verwendet werden können, um auf API-Abfragen zu antworten. Dies ermöglicht es Benutzern, effektiv auf Blockchain-Daten zuzugreifen und diese zu nutzen, die im Covalent-Netzwerk gespeichert sind.

Covalent bietet eine einheitliche GoldRush API, die das Abrufen historischer Daten aus mehreren Blockchains wie Ethereum, Polygon, Solana und anderen unterstützt. Diese GoldRush API bietet Entwicklern eine umfassende Datenlösung, mit der sie ERC20-Token-Salden und NFT-Daten mit einem einzigen Aufruf abrufen können. Diese vereinfacht den Entwicklungsprozess für Kryptowährungs- und NFT Wallets wie Rainbow und Zerion. Darüber hinaus erfordert der Zugriff auf DA-Daten (Data Availability) über die API den Verbrauch von Kreditpunkten (Credits). Verschiedene Arten von Anfragen werden kategorisiert (z. B. Klasse A, Klasse B, Klasse C) mit spezifischen Kreditkosten für jede Kategorie. Dieses Erlösmodell unterstützt das Betreibernetz.

Zukunftsausblick

Da die KI schnell voranschreitet, wird der Trend zur Integration von KI in die Blockchain immer deutlicher. Die Blockchain-Technologie bietet KI eine unveränderliche und verteilte Quelle verifizierter Daten, die die Datentransparenz und Vertrauenswürdigkeit verbessert und KI-Modelle bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung präziser und zuverlässiger macht. KI nutzt die Blockchain-Datenanalyse, um Algorithmen zu optimieren, Trends vorherzusagen und komplexe Aufgaben und Transaktionen direkt auszuführen, wodurch die Effizienz und die Kosten dezentraler Anwendungen (dApps) erheblich verbessert und die Kosten gesenkt werden. Durch EWM erhalten KI-Modelle Zugriff auf eine breite Palette strukturierter Web3-Datensätze on-chain, die alle Integrität und Überprüfbarkeit gewährleisten. EWM dient als Bridge' zwischen KI-Modellen und Blockchain und erleichtert den Datenabruf und die Nutzung für KI-Entwickler erheblich.

Derzeit haben sich einige KI-Projekte in Covalent integriert:

• SmartWhales: Eine Plattform, die Copy-Trading Anlagestrategien mithilfe von KI-Technologie optimiert. Copy Trading beruht auf der Analyse historischer Daten, um erfolgreiche Handelsmuster und -strategien zu identifizieren. Covalent bietet umfassende und detaillierte Blockchain-Datensätze, die es SmartWhales ermöglichen, vergangenes Handelsverhalten und -ergebnisse zu analysieren, um den Nutzern effektive Strategien unter bestimmten Marktbedingungen zu empfehlen.
• BotFi: Ein DeFi Trading-Bot, der Markttrends analysiert und Handelsstrategien automatisiert, indem er die Daten von Covalent integriert. Es führt automatisch Kauf- und Verkaufsvorgänge basierend auf Marktveränderungen aus.
• Laika AI: Nutzt KI für umfassende on-chain Analysen. Laika AI integriert die strukturierten Blockchain-Daten von Covalent, um seine KI-Modelle zu betreiben und Benutzer bei der komplexen On-Chain-Datenanalyse zu unterstützen.
• Entendre Finance: Automatisiertes DeFi Asset Management, das Echtzeit-Einblicke und prädiktive Analysen bietet. Die KI nutzt die strukturierten Daten von Covalent, um Asset-Management-Aufgaben wie die Überwachung und Verwaltung digitaler Vermögenswerte und die Ausführung spezifischer Handelsstrategien zu vereinfachen und zu automatisieren.

EWM wird kontinuierlich verbessert und erweitert, um den sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden. Covalent-Ingenieur Pranay Valson erklärte, dass EWM seine Protokoll Spezifikationen in Zukunft auf Unterstützung andere Blockchains wie Polygon und Arbitrum ausweiten wird. EWM plant auch, BSP-Forks in Ethereum-Clients wie Nethermind und Besu zu integrieren, um eine breitere Kompatibilität und Anwendung zu erreichen. Darüber hinaus wird EWM bei der Verarbeitung von Blob-Transaktionen auf der Beacon Chain KZG-Verpflichtungen nutzen, um die Effizienz der Datenspeicherung und -abfrage zu verbessern und dadurch die Speicherkosten zu senken.

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