Após a atualização para Dencun, como serão abordados os problemas de armazenamento e acesso a Longo prazo de dados históricos de Ethereum?

Avançado6/24/2024, 6:59:20 AM
À medida que a inteligência artificial se torna a tendência dominante no desenvolvimento tecnológico global, sua integração com a tecnologia blockchain também é vista como uma direção futura. Esta tendência levou a uma procura crescente de acesso e análise de dados históricos. Neste contexto, o EWM demonstra as suas vantagens únicas. A pesquisadora 0xNatalie do ChainFeeds elabora o conceito, o fluxo de trabalho de processamento de dados e os casos de uso do EWM em seu artigo.

The Ethereum State Data Inflação Issue and Solutions

À medida que a popularidade da rede e a demanda de aplicativos do Ethereum aumentam, seus dados históricos de estado estão se expandindo rapidamente. Para resolver esse problema, Ethereum tem melhorado progressivamente de nós completos iniciais para clientes leves e, recentemente, as discussões dentro da comunidade sobre a atualização do Pectra incluem propostas para limpar periodicamente alguns dados históricos por meio de mecanismos de expiração histórica.

Um dos objetivos de longo prazo da Ethereum é implementar o sharding para distribuir dados em diferentes blockchains, reduzindo a carga em cadeias individuais. O EIP-4844 implementado na atualização de Dencun marca um passo significativo para a fragmentação total na rede Ethereum. EIP-4844 introduz tipos de dados temporários chamados "blobs", permitindo que os Rollups enviem mais dados para a cadeia principal Ethereum a um custo mais baixo. Para gerenciar demandas de armazenamento, os dados de blobs serão excluídos dos nós da camada de consenso aproximadamente 18 dias após o armazenamento.

Além das próprias melhorias da Ethereum, projetos como Celestia, Avail, e EigenDA também estão desenvolvendo soluções para aprimorar o gerenciamento de dados. Eles fornecem soluções eficazes de disponibilidade de dados (DA) de curto prazo que melhoram as operações em tempo real e a escalabilidade de blockchains. No entanto, essas soluções não abordam aplicativos que exigem acesso longo prazo a dados históricos, como dApps que dependem de armazenamento de longo prazo de dados de autenticação do usuário ou aqueles que precisam de treinamento de modelo de IA.

Para enfrentar o desafio do armazenamento de dados a longo prazo dentro do ecossistema Ethereum, projetos como EthStorage, Pinax e Covalent propõem soluções. A EthStorage oferece DA de longo prazo para Rollups, garantindo a acessibilidade dos dados por longos períodos. Pinax, The Graph e StreamingColabore rapidamente em soluções para armazenamento de longo prazo e recuperação de pacotes de dados de blobs. O Ethereum Wayback Machine (EWM) da Covalent não só serve como uma solução de armazenamento de dados de longo prazo, mas também facilita a consulta e análise de dados, permitindo um exame aprofundado de estados internos de contratos inteligentes, resultados de transações, logs de eventos e muito mais.

À medida que a inteligência artificial se torna uma tendência dominante no desenvolvimento tecnológico global, sua integração com a tecnologia blockchain é vista como uma direção futura. Esta tendência levou a uma procura crescente de acesso e análise de dados históricos. Neste contexto, o EWM demonstra suas vantagens exclusivas, fornecendo recursos de arquivamento e processamento para Ethereum dados históricos, permitindo que os usuários recuperem estruturas de dados complexas e conduzam análises e consultas detalhadas sobre contratos inteligentes.

Ethereum Wayback Machine (EWM) Introdução

O Ethereum Wayback Machine (EWM) se inspira no conceito do Wayback Machine para preservar dados históricos sobre Ethereum e torná-los acessíveis e verificáveis. O Wayback Machine é um projeto de arquivo digital criado pelo Internet Archive, com o objetivo de registrar e preservar a história da internet. Esta ferramenta permite que os usuários visualizem versões arquivadas de um site em diferentes momentos no tempo, ajudando as pessoas a entender as mudanças históricas no conteúdo do site.

Os dados históricos são fundamentais para a existência da blockchain, suportando não só a sua arquitetura técnica, mas também servindo como a pedra angular dos seus modelos económicos. Blockchain foi inicialmente concebido para fornecer um registo histórico acessível ao público e imutável. Por exemplo, o Bitcoin foi criado para estabelecer um livro razão imutável e descentralizado que registra o histórico de cada transação, garantindo transparência e segurança.

A demanda por dados históricos abrange uma ampla gama de cenários, mas atualmente há falta de métodos de armazenamento eficientes e verificáveis. O EWM serve como uma solução de disponibilidade de dados (DA) de longo prazo capaz de armazenar permanentemente dados, incluindo dados de blob, para resolver problemas de acessibilidade de dados históricos decorrentes da expiração de estado e fragmentação de dados. O EWM concentra-se no arquivamento e na garantia de acessibilidade a longo prazo de dados históricos sobre Ethereum, suportando consultas complexas de estrutura de dados.

Em seguida, vamos nos aprofundar em como o EWM atinge esse objetivo por meio de seu fluxo de trabalho exclusivo de processamento de dados.

O Data Processing Workflow: Extraction, Refinement, and Indexing

Covalent da EWM é uma plataforma que fornece aos usuários serviços de acesso e consulta para dados blockchain. Ele captura e indexa dados de blockchain, armazenando-os em vários nós na rede para garantir armazenamento confiável e acesso rápido. A Covalent utiliza a Ethereum Wayback Machine (EWM) para lidar com dados, garantindo acessibilidade contínua aos dados históricos do blockchain. O fluxo de trabalho de processamento de dados do EWM inclui três etapas principais: Extração e Exportação, Refinamento e Indexação e Consulta.

  1. Extração e Exportação: Esta é a primeira etapa do processo, envolvendo a extração direta de dados históricos de transações da rede blockchain. Esta etapa é realizada por entidades especializadas conhecidas como Bloco Produtores de Espécimes (BSP). A principal tarefa dos BSPs é criar e preservar "espécimes de bloco", que são instantâneos originais de dados de blockchain. Esses espécimes de bloco servem como representações canônicas de estados históricos de blockchain, cruciais para manter a integridade e a precisão dos dados. Uma vez criados, esses espécimes de bloco são carregados em servidores distribuídos (construídos em IPFS) e publicados e verificados usando o contrato ProofChain. Isso garante a segurança dos dados e sinaliza a outras pessoas que os dados foram preservados com segurança.
  2. Refinamento: Após a extração dos dados, os Bloco Results Producers (BRP) refinam os dados. As BRPs convertem dados brutos em formulários mais úteis. Os métodos tradicionais de acesso a dados de blockchain geralmente fornecem informações limitadas e não são propícios para consultar estruturas de dados complexas. Ao reexecutar e transformar dados, os BRPs podem oferecer informações mais detalhadas, como estados de contratos internos e caminhos de execução de transações. Além disso, ao pré-processar e armazenar os dados processados, os BRPs reduzem significativamente a necessidade de executar novamente nós completos para cada consulta ou análise de dados, melhorando assim a velocidade da consulta e reduzindo os custos de armazenamento e computação. Assim, os "espécimes de bloco" originais são transformados em "resultados de bloco" que são mais fáceis de consultar e analisar. Este processo não só melhora o desempenho da rede Covalente, mas também expande as possibilidades de consulta e análise de dados.
  3. Indexação e consulta: Finalmente, os operadores de consulta organizam e armazenam os dados processados em locais fáceis de pesquisar. Com base em solicitações de API usuários, os dados são recuperados de servidores distribuídos para garantir que dados históricos e em tempo real possam ser usados para responder a API consultas. Isso permite que os usuários acessem e utilizem efetivamente os dados do blockchain armazenados na rede Covalente.

A Covalent fornece um API GoldRush unificado que suporta a recuperação de dados históricos de vários blockchains, como Ethereum, Polygon, Solana e outros. Este API GoldRush oferece aos desenvolvedores uma solução de dados abrangente, permitindo-lhes buscar saldos de token ERC20 e NFT dados com uma única chamada. Isso simplifica o processo de desenvolvimento de criptomoedas e carteiras NFT como Rainbow e Zerion. Além disso, o acesso aos dados de DA (Disponibilidade de Dados) através do API requer o consumo de pontos de crédito (Créditos). Diferentes tipos de solicitações são categorizados (por exemplo, Classe A, Classe B, Classe C) com custos de crédito específicos para cada categoria. Este modelo de receitas suporta a rede do operador.

Perspetivas futuras

À medida que a IA avança rapidamente, a tendência de integrar a IA com o blockchain torna-se cada vez mais evidente. Blockchain tecnologia fornece à IA uma fonte imutável e distribuída de dados verificados, aumentando a transparência e a confiabilidade dos dados, tornando os modelos de IA mais precisos e confiáveis na análise de dados e na tomada de decisões. A IA aproveita a análise de dados blockchain para otimizar algoritmos, prever tendências e executar diretamente tarefas e transações complexas, melhorando significativamente a eficiência e reduzindo os custos de aplicativos descentralizados (dApps). Através do EWM, os modelos de IA obtêm acesso a uma ampla gama de conjuntos de dados Web3 estruturados na cadeia, todos os quais mantêm a integridade e a verificabilidade. O EWM serve como uma ponte entre modelos de IA e blockchain, facilitando muito a recuperação e utilização de dados para desenvolvedores de IA.

Atualmente, alguns projetos de IA integraram-se com o Covalent:

  • SmartWhales: Uma plataforma que otimiza negociação de cópias estratégias de investimento usando tecnologia de IA. A negociação de cópia depende da análise de dados históricos para identificar padrões e estratégias de negociação bem-sucedidos. A Covalent fornece conjuntos de dados de blockchain abrangentes e detalhados, permitindo que a SmartWhales analise comportamentos e resultados de negociação anteriores para recomendar estratégias eficazes sob condições de mercado específicas aos usuários.
  • BotFi: Um bot de negociação DeFi que analisa as tendências do mercado e automatiza as estratégias de negociação integrando os dados da Covalent. Executa automaticamente operações de compra e venda com base nas mudanças do mercado.
  • Laika AI: Utiliza IA para análise na cadeia abrangente. A Laika AI integra os dados de blockchain estruturados da Covalent para alimentar seus modelos de IA, auxiliando os usuários na análise complexa de dados de na cadeia.
  • Entendre Finance: Gestão automatizada de ativos DeFi que oferece insights em tempo real e análises preditivas. Sua IA aproveita os dados estruturados da Covalent para simplificar e automatizar tarefas de gerenciamento de ativos, como monitorar e gerenciar participações ativo digital e executar estratégias de negociação específicas.

O EWM está continuamente melhorando e atualizando em resposta às demandas em mudança. O engenheiro covalente Pranay Valson afirmou que, no futuro, a EWM expandirá suas especificações de protocolo para suporte outras blockchains, como Polygon e Arbitrum. A EWM também planeja integrar forks BSP em clientes Ethereum como Nethermind e Besu para alcançar uma compatibilidade e aplicação mais amplas. Além disso, ao processar transações de blob no cadeia beacon, o EWM utilizará compromissos KZG para melhorar a eficiência de armazenamento e recuperação de dados, reduzindo assim os custos de armazenamento.

Declaração de exoneração de responsabilidade:

  1. Este artigo foi reproduzido a partir de [ChainFeeds Research]. Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [0XNATALIE]. Se houver objeções a essa reimpressão, entre em contato com a equipe Gate Learn e eles lidarão com isso imediatamente.
  2. Isenção de Responsabilidade: Os pontos de vista e opiniões expressos neste artigo são exclusivamente do autor e não constituem qualquer conselho de investimento.
  3. As traduções do artigo para outros idiomas são feitas pela equipe do Gate Learn. A menos que mencionado, copiar, distribuir ou plagiar os artigos traduzidos é proibido.

Após a atualização para Dencun, como serão abordados os problemas de armazenamento e acesso a Longo prazo de dados históricos de Ethereum?

Avançado6/24/2024, 6:59:20 AM
À medida que a inteligência artificial se torna a tendência dominante no desenvolvimento tecnológico global, sua integração com a tecnologia blockchain também é vista como uma direção futura. Esta tendência levou a uma procura crescente de acesso e análise de dados históricos. Neste contexto, o EWM demonstra as suas vantagens únicas. A pesquisadora 0xNatalie do ChainFeeds elabora o conceito, o fluxo de trabalho de processamento de dados e os casos de uso do EWM em seu artigo.

The Ethereum State Data Inflação Issue and Solutions

À medida que a popularidade da rede e a demanda de aplicativos do Ethereum aumentam, seus dados históricos de estado estão se expandindo rapidamente. Para resolver esse problema, Ethereum tem melhorado progressivamente de nós completos iniciais para clientes leves e, recentemente, as discussões dentro da comunidade sobre a atualização do Pectra incluem propostas para limpar periodicamente alguns dados históricos por meio de mecanismos de expiração histórica.

Um dos objetivos de longo prazo da Ethereum é implementar o sharding para distribuir dados em diferentes blockchains, reduzindo a carga em cadeias individuais. O EIP-4844 implementado na atualização de Dencun marca um passo significativo para a fragmentação total na rede Ethereum. EIP-4844 introduz tipos de dados temporários chamados "blobs", permitindo que os Rollups enviem mais dados para a cadeia principal Ethereum a um custo mais baixo. Para gerenciar demandas de armazenamento, os dados de blobs serão excluídos dos nós da camada de consenso aproximadamente 18 dias após o armazenamento.

Além das próprias melhorias da Ethereum, projetos como Celestia, Avail, e EigenDA também estão desenvolvendo soluções para aprimorar o gerenciamento de dados. Eles fornecem soluções eficazes de disponibilidade de dados (DA) de curto prazo que melhoram as operações em tempo real e a escalabilidade de blockchains. No entanto, essas soluções não abordam aplicativos que exigem acesso longo prazo a dados históricos, como dApps que dependem de armazenamento de longo prazo de dados de autenticação do usuário ou aqueles que precisam de treinamento de modelo de IA.

Para enfrentar o desafio do armazenamento de dados a longo prazo dentro do ecossistema Ethereum, projetos como EthStorage, Pinax e Covalent propõem soluções. A EthStorage oferece DA de longo prazo para Rollups, garantindo a acessibilidade dos dados por longos períodos. Pinax, The Graph e StreamingColabore rapidamente em soluções para armazenamento de longo prazo e recuperação de pacotes de dados de blobs. O Ethereum Wayback Machine (EWM) da Covalent não só serve como uma solução de armazenamento de dados de longo prazo, mas também facilita a consulta e análise de dados, permitindo um exame aprofundado de estados internos de contratos inteligentes, resultados de transações, logs de eventos e muito mais.

À medida que a inteligência artificial se torna uma tendência dominante no desenvolvimento tecnológico global, sua integração com a tecnologia blockchain é vista como uma direção futura. Esta tendência levou a uma procura crescente de acesso e análise de dados históricos. Neste contexto, o EWM demonstra suas vantagens exclusivas, fornecendo recursos de arquivamento e processamento para Ethereum dados históricos, permitindo que os usuários recuperem estruturas de dados complexas e conduzam análises e consultas detalhadas sobre contratos inteligentes.

Ethereum Wayback Machine (EWM) Introdução

O Ethereum Wayback Machine (EWM) se inspira no conceito do Wayback Machine para preservar dados históricos sobre Ethereum e torná-los acessíveis e verificáveis. O Wayback Machine é um projeto de arquivo digital criado pelo Internet Archive, com o objetivo de registrar e preservar a história da internet. Esta ferramenta permite que os usuários visualizem versões arquivadas de um site em diferentes momentos no tempo, ajudando as pessoas a entender as mudanças históricas no conteúdo do site.

Os dados históricos são fundamentais para a existência da blockchain, suportando não só a sua arquitetura técnica, mas também servindo como a pedra angular dos seus modelos económicos. Blockchain foi inicialmente concebido para fornecer um registo histórico acessível ao público e imutável. Por exemplo, o Bitcoin foi criado para estabelecer um livro razão imutável e descentralizado que registra o histórico de cada transação, garantindo transparência e segurança.

A demanda por dados históricos abrange uma ampla gama de cenários, mas atualmente há falta de métodos de armazenamento eficientes e verificáveis. O EWM serve como uma solução de disponibilidade de dados (DA) de longo prazo capaz de armazenar permanentemente dados, incluindo dados de blob, para resolver problemas de acessibilidade de dados históricos decorrentes da expiração de estado e fragmentação de dados. O EWM concentra-se no arquivamento e na garantia de acessibilidade a longo prazo de dados históricos sobre Ethereum, suportando consultas complexas de estrutura de dados.

Em seguida, vamos nos aprofundar em como o EWM atinge esse objetivo por meio de seu fluxo de trabalho exclusivo de processamento de dados.

O Data Processing Workflow: Extraction, Refinement, and Indexing

Covalent da EWM é uma plataforma que fornece aos usuários serviços de acesso e consulta para dados blockchain. Ele captura e indexa dados de blockchain, armazenando-os em vários nós na rede para garantir armazenamento confiável e acesso rápido. A Covalent utiliza a Ethereum Wayback Machine (EWM) para lidar com dados, garantindo acessibilidade contínua aos dados históricos do blockchain. O fluxo de trabalho de processamento de dados do EWM inclui três etapas principais: Extração e Exportação, Refinamento e Indexação e Consulta.

  1. Extração e Exportação: Esta é a primeira etapa do processo, envolvendo a extração direta de dados históricos de transações da rede blockchain. Esta etapa é realizada por entidades especializadas conhecidas como Bloco Produtores de Espécimes (BSP). A principal tarefa dos BSPs é criar e preservar "espécimes de bloco", que são instantâneos originais de dados de blockchain. Esses espécimes de bloco servem como representações canônicas de estados históricos de blockchain, cruciais para manter a integridade e a precisão dos dados. Uma vez criados, esses espécimes de bloco são carregados em servidores distribuídos (construídos em IPFS) e publicados e verificados usando o contrato ProofChain. Isso garante a segurança dos dados e sinaliza a outras pessoas que os dados foram preservados com segurança.
  2. Refinamento: Após a extração dos dados, os Bloco Results Producers (BRP) refinam os dados. As BRPs convertem dados brutos em formulários mais úteis. Os métodos tradicionais de acesso a dados de blockchain geralmente fornecem informações limitadas e não são propícios para consultar estruturas de dados complexas. Ao reexecutar e transformar dados, os BRPs podem oferecer informações mais detalhadas, como estados de contratos internos e caminhos de execução de transações. Além disso, ao pré-processar e armazenar os dados processados, os BRPs reduzem significativamente a necessidade de executar novamente nós completos para cada consulta ou análise de dados, melhorando assim a velocidade da consulta e reduzindo os custos de armazenamento e computação. Assim, os "espécimes de bloco" originais são transformados em "resultados de bloco" que são mais fáceis de consultar e analisar. Este processo não só melhora o desempenho da rede Covalente, mas também expande as possibilidades de consulta e análise de dados.
  3. Indexação e consulta: Finalmente, os operadores de consulta organizam e armazenam os dados processados em locais fáceis de pesquisar. Com base em solicitações de API usuários, os dados são recuperados de servidores distribuídos para garantir que dados históricos e em tempo real possam ser usados para responder a API consultas. Isso permite que os usuários acessem e utilizem efetivamente os dados do blockchain armazenados na rede Covalente.

A Covalent fornece um API GoldRush unificado que suporta a recuperação de dados históricos de vários blockchains, como Ethereum, Polygon, Solana e outros. Este API GoldRush oferece aos desenvolvedores uma solução de dados abrangente, permitindo-lhes buscar saldos de token ERC20 e NFT dados com uma única chamada. Isso simplifica o processo de desenvolvimento de criptomoedas e carteiras NFT como Rainbow e Zerion. Além disso, o acesso aos dados de DA (Disponibilidade de Dados) através do API requer o consumo de pontos de crédito (Créditos). Diferentes tipos de solicitações são categorizados (por exemplo, Classe A, Classe B, Classe C) com custos de crédito específicos para cada categoria. Este modelo de receitas suporta a rede do operador.

Perspetivas futuras

À medida que a IA avança rapidamente, a tendência de integrar a IA com o blockchain torna-se cada vez mais evidente. Blockchain tecnologia fornece à IA uma fonte imutável e distribuída de dados verificados, aumentando a transparência e a confiabilidade dos dados, tornando os modelos de IA mais precisos e confiáveis na análise de dados e na tomada de decisões. A IA aproveita a análise de dados blockchain para otimizar algoritmos, prever tendências e executar diretamente tarefas e transações complexas, melhorando significativamente a eficiência e reduzindo os custos de aplicativos descentralizados (dApps). Através do EWM, os modelos de IA obtêm acesso a uma ampla gama de conjuntos de dados Web3 estruturados na cadeia, todos os quais mantêm a integridade e a verificabilidade. O EWM serve como uma ponte entre modelos de IA e blockchain, facilitando muito a recuperação e utilização de dados para desenvolvedores de IA.

Atualmente, alguns projetos de IA integraram-se com o Covalent:

  • SmartWhales: Uma plataforma que otimiza negociação de cópias estratégias de investimento usando tecnologia de IA. A negociação de cópia depende da análise de dados históricos para identificar padrões e estratégias de negociação bem-sucedidos. A Covalent fornece conjuntos de dados de blockchain abrangentes e detalhados, permitindo que a SmartWhales analise comportamentos e resultados de negociação anteriores para recomendar estratégias eficazes sob condições de mercado específicas aos usuários.
  • BotFi: Um bot de negociação DeFi que analisa as tendências do mercado e automatiza as estratégias de negociação integrando os dados da Covalent. Executa automaticamente operações de compra e venda com base nas mudanças do mercado.
  • Laika AI: Utiliza IA para análise na cadeia abrangente. A Laika AI integra os dados de blockchain estruturados da Covalent para alimentar seus modelos de IA, auxiliando os usuários na análise complexa de dados de na cadeia.
  • Entendre Finance: Gestão automatizada de ativos DeFi que oferece insights em tempo real e análises preditivas. Sua IA aproveita os dados estruturados da Covalent para simplificar e automatizar tarefas de gerenciamento de ativos, como monitorar e gerenciar participações ativo digital e executar estratégias de negociação específicas.

O EWM está continuamente melhorando e atualizando em resposta às demandas em mudança. O engenheiro covalente Pranay Valson afirmou que, no futuro, a EWM expandirá suas especificações de protocolo para suporte outras blockchains, como Polygon e Arbitrum. A EWM também planeja integrar forks BSP em clientes Ethereum como Nethermind e Besu para alcançar uma compatibilidade e aplicação mais amplas. Além disso, ao processar transações de blob no cadeia beacon, o EWM utilizará compromissos KZG para melhorar a eficiência de armazenamento e recuperação de dados, reduzindo assim os custos de armazenamento.

Declaração de exoneração de responsabilidade:

  1. Este artigo foi reproduzido a partir de [ChainFeeds Research]. Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [0XNATALIE]. Se houver objeções a essa reimpressão, entre em contato com a equipe Gate Learn e eles lidarão com isso imediatamente.
  2. Isenção de Responsabilidade: Os pontos de vista e opiniões expressos neste artigo são exclusivamente do autor e não constituem qualquer conselho de investimento.
  3. As traduções do artigo para outros idiomas são feitas pela equipe do Gate Learn. A menos que mencionado, copiar, distribuir ou plagiar os artigos traduzidos é proibido.
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