イーサリアム状態データインフレーション問題と解決策

イーサリアムネットワークの人気とアプリケーションの需要が高まるにつれて、その過去の状態データは急速に拡大しています。この問題に対処するために、イーサリアムは初期のフルノードからライトクライアントへと徐々に改善されており、最近、ペクトラのアップグレードに関するコミュニティ内の議論には、過去の有効期限メカニズムを通じて一部の履歴データを定期的にクリアする提案が含まれています。

イーサリアムのロング期的な目標の1つは、シャーディングを実装して異なるブロックチェーンにデータを分散させ、個々のチェーンの負荷を軽減することです。デンクンのアップグレードで実装されたEIP-4844は、イーサリアムネットワークのフルシャーディングに向けた重要な一歩を示しています。EIP-4844 では、「ブロブ」と呼ばれる一時的なデータ型が導入され、ロールアップが低コストでより多くのデータをイーサリアム メイン チェーンに送信できるようになりました。ストレージの需要を管理するために、BLOB データは、ストレージの約 18 日後にコンセンサス レイヤー ノードから削除されます。

イーサリアム独自の改善に加えて、Celestia、Avail、EigenDAなどのプロジェクトも、データ管理を強化するためのソリューションを開発しています。これらは、ブロックチェーンのリアルタイム運用とスケーラビリティを向上させる効果的なショート期間のデータ可用性(DA)ソリューションを提供します。ただし、これらのソリューションは、ユーザー認証データの長期保存に依存するdAppsやAIモデルのトレーニングを必要とするアプリケーションなど、履歴データへのロングアクセスを必要とするアプリケーションには対応していません。

イーサリアムエコシステムにおけるロング期間のデータストレージという課題に取り組むために、EthStorage、Pinax、Covalentなどのプロジェクトが解決策を提案しています。EthStorage は、ロールアップに ロング 期間の DA を提供し、長期間にわたってデータへのアクセスを確保します。Pinax、The Graph、StreamingFastは、BLOBデータパッケージのロング期間の保存と取得のためのソリューションで協力しています。Covalentのイーサリアム Wayback Machine(EWM)は、ロング期間のデータストレージソリューションとして機能するだけでなく、データのクエリと分析を容易にし、スマートコントラクトの内部状態、トランザクション結果、イベントログなどの詳細な調査を可能にします。

人工知能が世界の技術開発の主流となるにつれて、ブロックチェーン技術との統合は将来の方向性と見なされています。この傾向により、履歴データへのアクセスと分析に対する需要が高まっています。これに関連して、EWMは、イーサリアムの履歴データのアーカイブおよび処理機能を提供し、ユーザーが複雑なデータ構造を取得し、スマートコントラクトで詳細な分析とクエリを実行できるようにすることで、独自の利点を示しています。

イーサリアム ウェイバックマシン(EWM)の紹介

イーサリアム Wayback Machine(EWM)は、Wayback Machineのコンセプトからインスピレーションを得て、イーサリアム上の履歴データを保存し、アクセス可能かつ検証可能にします。Wayback Machineは、インターネットの歴史を記録・保存することを目的とした、インターネットアーカイブが作成したデジタルアーカイブプロジェクトです。このツールを使用すると、ユーザーはさまざまな時点でWebサイトのアーカイブバージョンを表示できるため、Webサイトのコンテンツの履歴変更を理解できます。

履歴データはブロックチェーンの存在の基本であり、その技術的アーキテクチャをサポートするだけでなく、経済モデルの基礎としても機能します。ブロックチェーンは当初、公的にアクセス可能で不変の履歴記録を提供するように設計されました。たとえば、ビットコインは、すべてのトランザクションの履歴を記録し、透明性とセキュリティを確保する不変の分散型台帳を確立するために作成されました。

履歴データの需要は幅広いシナリオに及びますが、現在、効率的で検証可能な保存方法が不足しています。EWMは、BLOBデータを含むデータを永続的に保存できるロング期間のデータ可用性(DA)ソリューションとして機能し、状態の有効期限とデータシャーディングから生じる履歴データのアクセシビリティの問題に対処します。EWM は、イーサリアム上の履歴データのアーカイブとロング期間のアクセス性の確保に重点を置き、複雑なデータ構造クエリをサポートします。

次に、EWMが独自のデータ処理ワークフローを通じてこの目標をどのように達成しているかを掘り下げます。

EWMのデータ処理ワークフロー:抽出、絞り込み、インデックス作成

Covalentは、ブロックチェーンデータへのアクセスとクエリサービスをユーザーに提供するプラットフォームです。ブロックチェーンデータをキャプチャしてインデックス化し、ネットワーク上の複数のノードに保存して、信頼性の高いストレージと高速アクセスを確保します。Covalentは、イーサリアムウェイバックマシン(EWM)を利用してデータを処理し、ブロックチェーンの履歴データへの継続的なアクセスを保証します。EWM データ処理ワークフローには、抽出とエクスポート、絞り込み、インデックス作成とクエリの 3 つの主要なステップが含まれます。

1. 抽出とエクスポート:これはプロセスの最初のステップであり、ブロックチェーンネットワークから過去のトランザクションデータを直接抽出します。このステップは、ブロック検体生産者(BSP)として知られる専門機関によって実行されます。BSPの主なタスクは、ブロックチェーンデータの元のスナップショットである「ブロック標本」を作成して保存することです。これらのブロック標本は、ブロックチェーンの履歴状態の標準的な表現として機能し、データの整合性と正確性を維持するために重要です。作成されると、これらのブロック標本は分散サーバー(IPFS上に構築)にアップロードされ、ProofChain契約を使用して公開および検証されます。これにより、データのセキュリティが確保され、データが安全に保存されていることを他のユーザーに通知します。
2. 絞り込み: データ抽出後、ブロック結果プロデューサー (BRP) がデータを絞り込みます。BRPは、生データをより有用な形式に変換します。ブロックチェーンデータにアクセスする従来の方法では、限られた情報しか得られないことが多く、複雑なデータ構造のクエリには適していません。BRPは、データを再実行して変換することで、内部契約の状態やトランザクションの実行パスなど、より詳細な洞察を提供することができます。さらに、BRPは、処理されたデータを前処理して保存することで、クエリやデータ分析のたびにフルノードを再実行する必要性を大幅に減らし、クエリ速度を向上させ、ストレージと計算コストを削減します。したがって、元の「ブロック標本」は、クエリと分析が容易な「ブロック結果」に変換されます。このプロセスにより、共有結合ネットワークのパフォーマンスが向上するだけでなく、さらなるデータのクエリと分析の可能性が広がります。
3. インデックス作成とクエリ: 最後に、クエリ演算子は、処理されたデータを検索しやすい場所に整理して保存します。API ユーザーの要求に基づいて、分散サーバーからデータが取得され、履歴データとリアルタイムデータの両方を使用して API クエリに応答できるようになります。これにより、ユーザーはCovalentネットワークに保存されているブロックチェーンデータに効果的にアクセスし、利用することができます。

Covalentは、イーサリアム、ポリゴン、ソラナなどの複数のブロックチェーンからの履歴データの取得をサポートする統一されたGoldRush APIを提供します。このGoldRush APIは、開発者に包括的なデータソリューションを提供し、ERC20トークン残高とNFTデータを1回の呼び出しで取得できるようにします。このは、RainbowやZerionなどの暗号通貨およびNFTウォレットの開発プロセスを簡素化します。さらに、API を介して DA (データ可用性) データにアクセスするには、クレジット ポイント (クレジット) を消費する必要があります。さまざまなタイプのリクエストが分類され(例:クラスA、クラスB、クラスC)、カテゴリごとに特定のクレジットコストがあります。この収益モデルは、通信事業者ネットワークをサポートします。

将来の見通し

AIが急速に進歩するにつれて、AIとブロックチェーンを統合する傾向がますます明らかになっています。ブロックチェーンテクノロジーは、検証されたデータの不変で分散されたソースをAIに提供し、データの透明性と信頼性を高め、それによってデータ分析と意思決定においてAIモデルをより正確で信頼性の高いものにします。AIはブロックチェーンデータ分析を活用してアルゴリズムを最適化し、トレンドを予測し、複雑なタスクやトランザクションを直接実行することで、分散型アプリケーション(dApps)の効率を大幅に向上させ、コストを削減します。EWMを通じて、AIモデルは幅広い構造化されたWeb3データセットにオンチェーンでアクセスでき、そのすべてが整合性と検証可能性を維持します。EWMは、AIモデルとブロックチェーンのブリッジとして機能し、AI開発者のデータ検索と利用を大幅に促進します。

現在、一部の AI プロジェクトが Covalent と統合されています。

• SmartWhales:AI技術を用いてコピー取引投資戦略を最適化するプラットフォーム。コピートレードは、過去のデータを分析して、成功するトレードパターンと戦略を特定することに依存しています。Covalentは、包括的で詳細なブロックチェーンデータセットを提供し、SmartWhalesが過去の取引行動と結果を分析して、特定の市場条件下で効果的な戦略をユーザーに推奨することを可能にします。
• BotFi:Covalentのデータを統合して市場動向を分析し、取引戦略を自動化するDeFi取引ボット。市場の変化に基づいて売買操作を自動的に実行します。
• Laika AI:AIを活用して包括的なオンチェーン分析を行います。Laika AIは、Covalentの構造化されたブロックチェーンデータを統合してAIモデルを強化し、複雑なオンチェーンデータ分析でユーザーを支援します。
• Entendre Finance: リアルタイムのインサイトと予測分析を提供する自動化されたDeFi資産管理。そのAIは、Covalentの構造化データを活用して、デジタル資産の保有の監視と管理、特定の取引戦略の実行などの資産管理タスクを簡素化および自動化します。

EWMは、変化する需要に応じて継続的に改善およびアップグレードされています。共有結合エンジニアPranay Valson氏は、将来的にEWMはプロトコル仕様を拡張し、PolygonやArbitrumなどの他のブロックチェーンサポートようになると述べています。EWMはまた、BSPフォークをNethermindやBesuなどのイーサリアムクライアントに統合して、より広範な互換性とアプリケーションを実現することを計画しています。さらに、ビーコンチェーンでBLOBトランザクションを処理する場合、EWMはKZGコミットメントを利用してデータストレージと検索の効率を高め、ストレージコストを削減します。

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