แนะนำสกุลเงิน

จะเป็นอย่างไรถ้าคุณสูญเสียความทรงจำทุก ๆ ชั่วโมง? และคุณต้องขอให้ใครสักคนบอกคุณอยู่เสมอว่าคุณทำอะไรลงไป? นั่นคือสถานะปัจจุบันของสัญญาอัจฉริยะ บนบล็อกเชน เช่น Ethereum สัญญาอัจฉริยะไม่สามารถเข้าถึงสถานะที่เกิน 256 บล็อกได้โดยตรง ปัญหานี้ยิ่งทวีความรุนแรงยิ่งขึ้นในระบบนิเวศแบบหลายสายโซ่ ซึ่งการดึงข้อมูลและการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลในชั้นการดำเนินการที่แตกต่างกันนั้นยากยิ่งขึ้น

ในปี 2020 Vitalik Buterin และ Tomasz Stanczak เสนอ วิธีเข้าถึงข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่ง ในขณะที่ EIP เริ่มซบเซา แต่ความต้องการก็กลับมาปรากฏอีกครั้งในโลกของ multi-chain ที่เป็นศูนย์กลางแบบม้วนขึ้น ทุกวันนี้ หลักฐานการจัดเก็บข้อมูลได้กลายเป็นขอบเขตในการสร้างความตระหนักรู้และการจดจำสัญญาอัจฉริยะ

การเข้าถึงข้อมูลออนไลน์

มีหลายวิธีที่ dapps สามารถเข้าถึงข้อมูลและสถานะได้ วิธีการทั้งหมดจำเป็นต้องมีแอปพลิเคชันเพื่อให้ความไว้วางใจในมนุษย์/หน่วยงานหรือความปลอดภัยทางเศรษฐกิจหรือรหัส crypto และมีข้อดีบางประการ:

ความไว้วางใจในมนุษย์/หน่วยงาน:

• โหนดเก็บถาวร: ผู้ดำเนินการสามารถเรียกใช้โหนดเก็บถาวรได้ด้วยตนเองหรือพึ่งพาผู้ให้บริการโหนดเก็บถาวร เช่น Alchemy หรือ Infura เพื่อเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดตั้งแต่บล็อก Genesis พวกเขาให้ข้อมูลเดียวกันกับ Full Node แต่ยังรวมถึงข้อมูลสถานะประวัติของบล็อคเชนทั้งหมดด้วย บริการนอกเครือข่าย เช่น Etherscan และ Dune Analytics ใช้โหนดเก็บถาวรเพื่อเข้าถึงข้อมูลออนไลน์ ผู้ดำเนินการนอกเครือข่ายสามารถยืนยันความถูกต้องของข้อมูลนี้ได้ และสัญญาอัจฉริยะบนเครือข่ายสามารถตรวจสอบได้ว่าข้อมูลลงนามโดยนักแสดง/คณะกรรมการที่เชื่อถือได้ ความสมบูรณ์ของข้อมูลพื้นฐานไม่ได้รับการยืนยัน วิธีการนี้ต้องการให้ dapp เชื่อถือว่าผู้ให้บริการโหนดเก็บถาวรกำลังรันโครงสร้างพื้นฐานอย่างถูกต้องและไม่มีเจตนาร้ายใดๆ

ไว้วางใจความปลอดภัยทางเศรษฐกิจของ Crypto:

• ตัวสร้างดัชนี: โปรโตคอลการจัดทำดัชนีจะจัดระเบียบข้อมูลทั้งหมดบนบล็อกเชน ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและเผยแพร่ API แบบเปิดที่แอปพลิเคชันสามารถสืบค้นได้ ตัวสร้างดัชนีแต่ละรายการคือผู้ดำเนินการโหนดที่เดิมพันโทเค็นเพื่อให้บริการจัดทำดัชนีและประมวลผลแบบสอบถาม อย่างไรก็ตาม ข้อพิพาทอาจเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลที่ให้บริการไม่ถูกต้อง และกระบวนการอนุญาโตตุลาการอาจต้องใช้เวลา นอกจากนี้ ข้อมูลจากตัวสร้างดัชนี เช่น The Graph ไม่สามารถนำมาใช้โดยตรงโดยตรรกะทางธุรกิจของสัญญาอัจฉริยะ และใช้ในบริบทการวิเคราะห์ข้อมูลบนเว็บ 2
• ออราเคิล: ผู้ให้บริการของออราเคิลใช้ข้อมูลที่รวบรวมมาจากผู้ให้บริการโหนดอิสระหลายราย ความท้าทายที่นี่คือข้อมูลที่มีจาก Oracles อาจไม่ได้รับการอัปเดตบ่อยครั้งและถูกจำกัดในขอบเขต Oracle เช่น Chainlink มักจะรักษาสถานะเฉพาะไว้เท่านั้น เช่น ฟีดราคา และสถานะและประวัติเฉพาะแอปพลิเคชันนั้นไม่สามารถทำได้ นอกจากนี้ วิธีการนี้ยังทำให้เกิดความเบี่ยงเบนในข้อมูลในระดับหนึ่ง และต้องอาศัยความไว้วางใจในตัวดำเนินการโหนด

รหัสความน่าเชื่อถือ:

• ตัวแปรและฟังก์ชันพิเศษ: บล็อคเชน เช่น Ethereum มีตัวแปรและฟังก์ชันพิเศษที่ส่วนใหญ่ใช้เพื่อให้ข้อมูลเกี่ยวกับบล็อคเชนหรือเป็นฟังก์ชันยูทิลิตี้ที่ใช้งานทั่วไป เป็นไปได้เฉพาะที่สัญญาอัจฉริยะจะ เข้าถึงบล็อกแฮช ของบล็อกล่าสุด 256 บล็อก แฮชของบล็อกไม่พร้อมใช้งานสำหรับบางบล็อกด้วยเหตุผลด้านความสามารถในการปรับขนาด การเข้าถึงบล็อกแฮชในอดีตจะมีประโยชน์เนื่องจากสามารถตรวจสอบการพิสูจน์ได้ ไม่มี opcode ในการดำเนินการ EVM ที่อนุญาตให้เข้าถึงเนื้อหาบล็อกเก่าหรือเนื้อหาธุรกรรมก่อนหน้าหรือเอาต์พุตการรับ ดังนั้นโหนดจึงสามารถลืมสิ่งเหล่านั้นได้อย่างปลอดภัยและยังสามารถประมวลผลบล็อกใหม่ได้ วิธีนี้ยังจำกัดอยู่ที่บล็อกเชนเดียวด้วย

เมื่อพิจารณาถึงความท้าทายและข้อจำกัดของโซลูชันเหล่านี้ จึงมีความจำเป็นที่ชัดเจนในการจัดเก็บและจัดเตรียมบล็อกแฮชแบบออนไลน์ นี่คือที่มาของหลักฐานการจัดเก็บ เพื่อให้เข้าใจถึงหลักฐานการจัดเก็บข้อมูลได้ดีขึ้น เรามาดูการจัดเก็บข้อมูลในบล็อคเชนกันดีกว่า

การจัดเก็บข้อมูลในบล็อคเชน

บล็อกเชนเป็นฐานข้อมูลสาธารณะที่ได้รับการอัปเดตและแบ่งปันระหว่างคอมพิวเตอร์หลายเครื่องในเครือข่าย ข้อมูลและสถานะจะถูกจัดเก็บไว้ในกลุ่มติดต่อกันที่เรียกว่าบล็อก และแต่ละบล็อกจะอ้างอิงถึงพาเรนต์ด้วยการเข้ารหัสโดยการจัดเก็บแฮชของส่วนหัวของบล็อกก่อนหน้า

ลองใช้บล็อก Ethereum เป็นตัวอย่าง Ethereum ใช้ประโยชน์จาก Merkle tree ประเภทใดชนิดหนึ่งที่เรียกว่า “Merkle Patricia tree” (MPT) ส่วนหัวของบล็อก Ethereum มีรากของการพยายามของ Merkle-Patricia สี่แบบที่แตกต่างกัน เช่น สถานะ Trie, Storage Trie, Receipts Trie และ Transaction Trie ทั้ง 4 คนนี้พยายามเข้ารหัสการแมปที่ประกอบด้วยข้อมูล Ethereum ทั้งหมด Merkle Trees ถูกนำมาใช้เนื่องจากประสิทธิภาพในการจัดเก็บข้อมูล การใช้แฮชแบบเรียกซ้ำนั้นจะต้องจัดเก็บเฉพาะแฮชรูตในที่สุด ซึ่งช่วยประหยัดพื้นที่ได้มาก พวกเขาอนุญาตให้ใครก็ตามพิสูจน์การมีอยู่ขององค์ประกอบในแผนภูมิโดยการพิสูจน์ว่าการแฮชโหนดแบบวนซ้ำจะนำไปสู่การแฮชรูตเดียวกัน หลักฐาน Merkle ช่วยให้ไคลเอนต์ขนาดเล็กบน Ethereum ได้รับคำตอบสำหรับคำถามเช่น:

• ธุรกรรมนี้มีอยู่ในบล็อคใดบล็อกหนึ่งหรือไม่?
• ยอดเงินปัจจุบันในบัญชีของฉันคือเท่าไร?
• บัญชีนี้มีอยู่หรือไม่?

แทนที่จะดาวน์โหลดทุกธุรกรรมและทุกบล็อก “ไคลเอ็นต์แบบเบา” สามารถดาวน์โหลดได้เฉพาะส่วนหัวของบล็อกและตรวจสอบข้อมูลโดยใช้ Merkle Proofs ทำให้กระบวนการโดยรวมมีประสิทธิภาพสูง อ้างอิงถึง บล็อก นี้โดย บทความ วิจัยของ Vitalik และ Maven11 เพื่อทำความเข้าใจการใช้งาน ข้อดี และความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับ Merkle Trees ให้ดียิ่งขึ้น

หลักฐานการจัดเก็บ

หลักฐานการจัดเก็บข้อมูลช่วยให้เราสามารถพิสูจน์ได้ว่ามีบางสิ่งที่กระทำในฐานข้อมูลและถูกต้องโดยใช้ข้อผูกพันในการเข้ารหัส หากเราสามารถให้หลักฐานดังกล่าวได้ ก็ถือเป็นการกล่าวอ้างที่ตรวจสอบได้ว่ามีบางอย่างเกิดขึ้นบนบล็อกเชน

หลักฐานการจัดเก็บสามารถเปิดใช้งานอะไรได้บ้าง

หลักฐานการจัดเก็บอนุญาตให้มีฟังก์ชันหลักสองฟังก์ชัน:

1. เข้าถึงข้อมูลออนไลน์ในอดีตที่เกินกว่า 256 บล็อกล่าสุด ไปจนถึงบล็อกกำเนิด
2. เข้าถึงข้อมูล on-chain (ในอดีตและปัจจุบัน) ของ blockchain หนึ่งบน blockchain อื่นด้วยความช่วยเหลือของการตรวจสอบฉันทามติหรือสะพาน L1-L2 ในกรณีของ L2

หลักฐานการจัดเก็บทำงานอย่างไร

หลักฐานการจัดเก็บในการตรวจสอบระดับสูงมากว่าบล็อกเฉพาะนั้นเป็นส่วนหนึ่งของประวัติมาตรฐานของบล็อกเชนหรือไม่ จากนั้นตรวจสอบว่าข้อมูลเฉพาะที่ร้องขอเป็นส่วนหนึ่งของบล็อกหรือไม่ ซึ่งสามารถทำได้โดย:

• การประมวลผลแบบออนไลน์: dapps สามารถรับบล็อกที่เชื่อถือได้เริ่มต้น ส่งบล็อกเป็น calldata เพื่อเข้าถึงบล็อกก่อนหน้า และสำรวจกลับไปยังบล็อกกำเนิด ซึ่งต้องใช้การคำนวณแบบออนไลน์และข้อมูลการโทรจำนวนมาก วิธีการนี้ไม่สามารถทำได้จริงเลย เนื่องจากต้องใช้การคำนวณแบบออนไลน์เป็นจำนวนมาก Aragon พยายาม ใช้แนวทางออนไลน์ในปี 2561 แต่ก็ไม่สามารถทำได้เนื่องจากมีต้นทุนออนไลน์สูง
• การใช้การพิสูจน์ ZK: วิธีการนี้คล้ายกับการประมวลผลแบบออนไลน์ ยกเว้นความจริงที่ว่า ZK Prover ใช้เพื่อย้ายการคำนวณที่ซับซ้อนแบบออฟไลน์

1. การเข้าถึงข้อมูลบนห่วงโซ่เดียวกัน: สามารถใช้การพิสูจน์ ZK เพื่อยืนยันว่าส่วนหัวของบล็อกในอดีตโดยพลการนั้นเป็นบรรพบุรุษของหนึ่งใน 256 ส่วนหัวของบล็อกล่าสุดที่สามารถเข้าถึงได้ภายในสภาพแวดล้อมการดำเนินการ อีกวิธีหนึ่งคือการจัดทำดัชนีประวัติทั้งหมดของห่วงโซ่ต้นทางและสร้างหลักฐาน ZK ในลักษณะเดียวกันเพื่อพิสูจน์ว่าการจัดทำดัชนีเกิดขึ้นอย่างถูกต้อง หลักฐานนี้ได้รับการอัปเดตเป็นประจำเมื่อมีการเพิ่มบล็อกใหม่ลงในห่วงโซ่แหล่งที่มา การเข้าถึงข้อมูลข้ามเชน: ผู้ให้บริการรวบรวมส่วนหัวบล็อกของเชนต้นทางบนเชนปลายทาง และยืนยันความถูกต้องของส่วนหัวบล็อกเหล่านี้โดยใช้การพิสูจน์ฉันทามติของ ZK นอกจากนี้ยังสามารถใช้โซลูชัน AMP ที่มีอยู่ เช่น Axelar, Celer หรือ LayerZero เพื่อสืบค้นส่วนหัวของบล็อกได้
2. แคชของแฮชของส่วนหัวบล็อกของเชนต้นทาง หรือแฮชรูทของตัวสะสมแฮชบล็อกนอกเชน จะถูกเก็บรักษาไว้ในเชนปลายทาง แคชนี้ได้รับการอัปเดตเป็นประจำและใช้เพื่อพิสูจน์ออนไลน์อย่างมีประสิทธิภาพว่ามีบล็อกที่กำหนดอยู่และมีการเชื่อมโยงการเข้ารหัสไปยังแฮชบล็อกล่าสุดที่สามารถเข้าถึงได้จากสถานะ กระบวนการนี้เรียกว่าการพิสูจน์ความต่อเนื่องของห่วงโซ่ นอกจากนี้ยังเป็นไปได้ที่จะใช้บล็อคเชนเฉพาะเพื่อจัดเก็บส่วนหัวของบล็อกของซอร์สเชนทั้งหมด
3. ข้อมูล/บล็อกประวัติถูกเข้าถึงจากข้อมูลดัชนีนอกเชนหรือแคชบนเชน (ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของคำขอ) ตามที่ร้องขอโดย dapp บนเชนปลายทาง แม้ว่าแคชของแฮชของส่วนหัวของบล็อกจะยังคงอยู่แบบออนไลน์ แต่ข้อมูลจริงอาจถูกจัดเก็บแบบนอกเครือข่าย
4. การมีอยู่ของข้อมูลในบล็อกที่ระบุได้รับการตรวจสอบผ่านการพิสูจน์การรวม Merkle และสร้างหลักฐาน zk สำหรับสิ่งเดียวกัน หลักฐานนี้จะถูกรวมเข้ากับหลักฐาน zk ของการจัดทำดัชนีที่ถูกต้องหรือหลักฐานที่เป็นเอกฉันท์ของ ZK และหลักฐานดังกล่าวจะพร้อมใช้งานแบบออนไลน์เพื่อการตรวจสอบที่ไม่น่าเชื่อถือ
5. จากนั้น dapps จะสามารถตรวจสอบหลักฐานออนไลน์นี้ได้ และใช้ข้อมูลเพื่อดำเนินการตามที่ต้องการ นอกเหนือจากการตรวจสอบหลักฐาน ZK แล้ว พารามิเตอร์สาธารณะ เช่น หมายเลขบล็อกและแฮชของบล็อกยังได้รับการตรวจสอบกับแคชของส่วนหัวของบล็อกที่ดูแลรักษาแบบออนไลน์

โปรเจ็กต์บางส่วนที่นำแนวทางนี้ไปใช้ ได้แก่ Herodotus, Lagrange, Axiom, Hyper Oracle, Brevis Network และ nil Foundation ในขณะที่มีความพยายามอย่างมากในการทำให้แอปพลิเคชันรับรู้สถานะบนบล็อกเชนต่างๆ IBC (Inter Blockchain Communication) มีความโดดเด่นในฐานะมาตรฐานการทำงานร่วมกันที่ช่วยให้แอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ICQ (แบบสอบถาม Interchain) และ ICA (บัญชี Interchain) ICQ ช่วยให้แอปพลิเคชันบน Chain A สามารถสืบค้นสถานะของ chain B โดยรวมการสืบค้นในแพ็กเก็ต IBC แบบธรรมดา และ ICA อนุญาตให้บล็อกเชนหนึ่งควบคุมบัญชีบนบล็อกเชนอื่นได้อย่างปลอดภัย การรวมเข้าด้วยกันสามารถทำให้เกิดกรณีการใช้งานแบบ cross-chain ที่น่าสนใจได้ ผู้ให้บริการ RaaS เช่น Saga นำเสนอฟังก์ชันการทำงานเหล่านี้ให้กับ App Chain ทั้งหมดตามค่าเริ่มต้นโดยใช้ IBC

มีหลายวิธีในการเพิ่มประสิทธิภาพการพิสูจน์พื้นที่จัดเก็บข้อมูลเพื่อค้นหาความสมดุลที่เหมาะสมของการใช้หน่วยความจำ เวลาในการพิสูจน์ เวลาในการตรวจสอบ ประสิทธิภาพการประมวลผล และประสบการณ์ของนักพัฒนา กระบวนการโดยรวมสามารถแบ่งกว้างๆ ได้เป็น 3 กระบวนการย่อยหลัก

• การเข้าถึงข้อมูล
• การประมวลผลข้อมูล
• การสร้าง ZK Proof สำหรับการเข้าถึงและการประมวลผลข้อมูล

การเข้าถึงข้อมูล: ในกระบวนการย่อยนี้ ผู้ให้บริการจะเข้าถึงส่วนหัวบล็อกของห่วงโซ่ต้นทางบนเลเยอร์การดำเนินการหรือผ่านทางการรักษาแคชบนห่วงโซ่ สำหรับการเข้าถึงข้อมูลข้ามเครือข่าย จำเป็นต้องมีการตรวจสอบฉันทามติของห่วงโซ่แหล่งที่มาในห่วงโซ่ปลายทาง แนวทางและการเพิ่มประสิทธิภาพบางส่วนที่นำมาใช้ ได้แก่:

• Ethereum Blockchain ที่มีอยู่: โครงสร้างที่มีอยู่ของ Ethereum blockchain สามารถใช้เพื่อพิสูจน์มูลค่าของช่องจัดเก็บข้อมูลในอดีตที่เกี่ยวข้องกับส่วนหัวของบล็อกปัจจุบันโดยใช้ ZKP นี่ถือได้ว่าเป็นหลักฐานการรวมขนาดใหญ่ชิ้นหนึ่ง เป็นข้อพิสูจน์ว่า จากส่วนหัวของบล็อกล่าสุด X ที่ความสูง b มีส่วนหัวของบล็อก Y ซึ่งเป็นบรรพบุรุษของ X ที่ความสูง bk มันขึ้นอยู่กับความปลอดภัยของฉันทามติของ Ethereum และต้องการระบบที่ได้รับการพิสูจน์อย่างรวดเร็วเพื่อประสิทธิภาพ นี่คือแนวทางที่ลากรองจ์ใช้
• แคช On-chain Merkle Mountain Ranges (MMR): เทือกเขา Merkle สามารถดูได้เป็นรายการของต้นไม้ Merkle โดยที่ต้นไม้ Merkle แต่ละต้นจะรวมกันเมื่อต้นไม้สองต้นมีขนาดเท่ากัน ต้นไม้ Merkle แต่ละต้นใน MMR จะถูกรวมเข้าด้วยกันโดยการเพิ่มโหนดหลักให้กับรากก่อนหน้าของต้นไม้ MMR เป็นโครงสร้างข้อมูลที่คล้ายกับแผนผัง Merkle โดยมีประโยชน์เพิ่มเติมบางประการ เช่น การผนวกองค์ประกอบที่มีประสิทธิภาพและการสืบค้นข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่ออ่านข้อมูลตามลำดับจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การต่อท้ายส่วนหัวใหม่ผ่านแผนผัง Merkle จะต้องผ่านโหนดย่อยทั้งหมดในแต่ละระดับ เพื่อที่จะผนวกข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ Axiom ใช้ MMR เพื่อรักษาแคชของแฮชของส่วนหัวของบล็อกแบบออนไลน์ Herodotus เก็บรูทแฮชของ MMR block hash accumulator แบบออนไลน์ ซึ่งช่วยให้สามารถตรวจสอบข้อมูลที่ดึงมาเทียบกับแฮชส่วนหัวของบล็อกเหล่านี้ผ่านการพิสูจน์การรวม วิธีการนี้กำหนดให้แคชต้องได้รับการอัปเดตเป็นประจำ และทำให้เกิดข้อกังวลเกี่ยวกับความมีชีวิตชีวาหากไม่ได้รับการกระจายอำนาจ
• Herodotus มี MMR ที่แตกต่างกันสองแบบ ขึ้นอยู่กับบล็อกเชนหรือเลเยอร์เฉพาะ ตัวสะสมสามารถปรับแต่งเพื่อใช้ฟังก์ชันแฮชที่แตกต่างกัน เพิ่มประสิทธิภาพและต้นทุนการคำนวณ สำหรับการพิสูจน์บน Starknet อาจใช้แฮชโพไซดอน แต่แฮช Keccack อาจใช้สำหรับเชน EVM
• แคช MMR แบบออฟไลน์: Herodotus จะรักษาแคชแบบออฟไลน์ของการสืบค้นและผลลัพธ์ที่ดึงมาก่อนหน้านี้เพื่อให้สามารถดึงข้อมูลได้เร็วขึ้นในกรณีที่มีการร้องขอข้อมูลอีกครั้ง สิ่งนี้ต้องการโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติมนอกเหนือจากการเรียกใช้โหนดเก็บถาวร การเพิ่มประสิทธิภาพที่ทำบนโครงสร้างพื้นฐานนอกเครือข่ายสามารถลดต้นทุนสำหรับผู้ใช้ปลายทางได้
• บล็อกเชนเฉพาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูล: Brevis อาศัย ZK Rollup (เลเยอร์การรวม) โดยเฉพาะเพื่อจัดเก็บส่วนหัวของบล็อกทั้งหมดของเชนทั้งหมดที่พวกเขายืนยัน หากไม่มีเลเยอร์การรวมกลุ่มนี้ แต่ละ chain จะต้องจัดเก็บส่วนหัวของบล็อกสำหรับ chain อื่นๆ ทั้งหมด ส่งผลให้เกิด “การเชื่อมต่อ” O(N2) สำหรับ N blockchains ด้วยการแนะนำเลเยอร์การรวมกลุ่ม แต่ละบล็อกเชนจะต้องจัดเก็บสถานะรูทสำหรับโรลอัปเท่านั้น เพื่อลดการเชื่อมต่อโดยรวมกับ O(N) เลเยอร์นี้ยังใช้เพื่อรวมการพิสูจน์หลายรายการสำหรับส่วนหัวของบล็อก/ผลลัพธ์การสืบค้น และสามารถส่งหลักฐานเดียวสำหรับการตรวจสอบในแต่ละบล็อกเชนที่เชื่อมต่อได้
• การส่งข้อความ L1-L2: สามารถหลีกเลี่ยงการตรวจสอบฉันทามติของห่วงโซ่ต้นทางได้ในกรณีของ L2 เนื่องจาก L2 รองรับการส่งข้อความดั้งเดิมสำหรับการอัปเดตสัญญา L2 บน L1 สามารถอัปเดตแคชบน Ethereum และการส่งข้อความ L1-L2 สามารถใช้เพื่อส่งบล็อกแฮชหรือรูทของทรีที่คอมไพล์นอกเชนไปยัง L2 อื่น ๆ Herodotus กำลังใช้แนวทางนี้ แต่ไม่สามารถทำได้สำหรับ alt L1

การประมวลผลข้อมูล:

นอกเหนือจากการเข้าถึงข้อมูลแล้ว สัญญาอัจฉริยะควรจะสามารถคำนวณตามอำเภอใจนอกเหนือจากข้อมูลได้ด้วย แม้ว่ากรณีการใช้งานบางกรณีอาจไม่จำเป็นต้องมีการคำนวณ แต่ก็เป็นบริการเพิ่มมูลค่าที่สำคัญสำหรับกรณีการใช้งานอื่นๆ จำนวนมาก ผู้ให้บริการหลายรายเปิดใช้งานการคำนวณข้อมูล เนื่องจากสามารถสร้างและจัดเตรียมหลักฐานการคำนวณ zk และจัดเตรียมออนไลน์เพื่อความถูกต้อง เนื่องจากโซลูชัน AMP ที่มีอยู่ เช่น Axelar, LayerZero, Polyhedra Network อาจนำไปใช้ในการเข้าถึงข้อมูลได้ การประมวลผลข้อมูลจึงอาจกลายเป็นสิ่งที่สร้างความแตกต่างให้กับผู้ให้บริการที่พิสูจน์การจัดเก็บข้อมูลได้

ตัวอย่างเช่น Hyper Oracle ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดการคำนวณนอกเครือข่ายแบบกำหนดเองด้วย JavaScript Brevis ได้ออกแบบตลาดเปิดของ ZK Query Engines ที่ยอมรับการสืบค้นข้อมูลจาก dApps และประมวลผลโดยใช้ส่วนหัวของบล็อกที่ได้รับการรับรอง สัญญาอัจฉริยะจะส่งแบบสอบถามข้อมูลซึ่งผู้พิสูจน์จากตลาดเลือกขึ้นมา Prover สร้างการพิสูจน์ตามอินพุตแบบสอบถาม ส่วนหัวของบล็อกที่เกี่ยวข้อง (จากเลเยอร์การรวม Brevis) และผลลัพธ์ Lagrange ได้เปิดตัว ZK Big Data Stack เพื่อพิสูจน์โมเดลการเขียนโปรแกรมแบบกระจาย เช่น SQL, MapReduce และ Spark/RDD การพิสูจน์เป็นแบบแยกส่วนและสามารถสร้างได้จากส่วนหัวของบล็อกใดๆ ที่มาจากสะพานข้ามสายโซ่และโปรโตคอล AMP ที่มีอยู่ ZK MapReduce ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์แรกในสแต็ก ZK BigData ของ Lagrange เป็นเครื่องมือคำนวณแบบกระจาย (อิงตามโมเดลการเขียนโปรแกรม MapReduce ที่รู้จักกันดี) สำหรับการพิสูจน์ผลลัพธ์ของการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลแบบหลายสายโซ่ขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น หลักฐาน ZKMR เดียวสามารถใช้เพื่อพิสูจน์การเปลี่ยนแปลงสภาพคล่องของ DEX ที่ใช้งานบนเครือข่าย 4–5 ในช่วงเวลาที่กำหนด สำหรับการสืบค้นที่ค่อนข้างง่าย การคำนวณสามารถทำได้โดยตรงแบบออนไลน์เหมือนกับที่ Herodotus ทำอยู่ในขณะนี้

การสร้างหลักฐาน:

• การพิสูจน์ที่อัปเดตได้: การพิสูจน์ที่อัปเดตได้สามารถนำมาใช้เมื่อจำเป็นต้องคำนวณการพิสูจน์และบำรุงรักษาอย่างมีประสิทธิภาพเหนือบล็อกที่กำลังเคลื่อนที่ เมื่อ dapp ต้องการรักษาการพิสูจน์สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับตัวแปรสัญญา (เช่น ราคาโทเค็น) เนื่องจากมีการสร้างบล็อกใหม่ โดยไม่ต้องคำนวณการพิสูจน์ใหม่ตั้งแต่ต้น การพิสูจน์ที่มีอยู่สามารถอัปเดตได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อพิสูจน์การคำนวณข้อมูลคู่ขนานแบบไดนามิกบนสถานะออนไลน์ Lagrange ได้สร้างความมุ่งมั่นเวกเตอร์แบบแบตช์ ที่เรียกว่า Recproof ที่ด้านบนของส่วนหนึ่งของ MPT อัปเดตทันที และคำนวณแบบไดนามิก ด้วยการสร้างแผนผัง Verkle บน MPT แบบวนซ้ำ ทำให้ Lagrange สามารถคำนวณข้อมูลสถานะออนไลน์เชนแบบไดนามิกจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• Verkle Trees: แตกต่างจาก Merkle tree ตรงที่เราจำเป็นต้องจัดเตรียมโหนดทั้งหมดที่ใช้พาเรนต์ร่วมกัน Verkle Trees ต้องการเพียงเส้นทางไปยังรากเท่านั้น เส้นทางนี้มีขนาดเล็กกว่ามากเมื่อเทียบกับโหนดน้องสาวทั้งหมดในกรณีของแผนผัง Merkle นอกจากนี้ Ethereum ยังสำรวจ การใช้ Verkle tree ในการเปิดตัวในอนาคต เพื่อลดจำนวนสถานะที่โหนดเต็มของ Ethereum จำเป็นต้องเก็บไว้ Brevis ใช้ประโยชน์จาก Verkle Tree เพื่อจัดเก็บส่วนหัวของบล็อกที่ได้รับการรับรองและผลลัพธ์การสืบค้นในเลเยอร์การรวมกลุ่ม โดยจะช่วยลดขนาดการพิสูจน์การรวมข้อมูลลงอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อแผนผังมีองค์ประกอบจำนวนมาก และยังสนับสนุนการพิสูจน์การรวมที่มีประสิทธิภาพสำหรับชุดข้อมูลอีกด้วย
• การตรวจสอบ Mempool เพื่อการสร้างหลักฐานที่รวดเร็วยิ่งขึ้น: Herodotus เพิ่งเปิดตัว Turbo ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มโค้ดสองสามบรรทัดลงในโค้ดสัญญาอัจฉริยะเพื่อระบุการสืบค้นข้อมูล Herodotus ตรวจสอบ mempool สำหรับธุรกรรมสัญญาอัจฉริยะที่โต้ตอบกับสัญญาเทอร์โบ กระบวนการสร้างหลักฐานเริ่มต้นเมื่อธุรกรรมอยู่ใน mempool เอง เมื่อสร้างและตรวจสอบการพิสูจน์บนเชนแล้ว ผลลัพธ์จะถูกเขียนลงในสัญญาการแลกเปลี่ยนเทอร์โบบนเชน สามารถเขียนผลลัพธ์ลงในสัญญาแลกเปลี่ยนเทอร์โบได้เมื่อได้รับการตรวจสอบสิทธิ์โดยหลักฐานการจัดเก็บแล้วเท่านั้น เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้น ค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมส่วนหนึ่งจะถูกแบ่งปันกับตัวจัดลำดับหรือตัวสร้างบล็อก กระตุ้นให้พวกเขารอนานขึ้นอีกเล็กน้อยเพื่อเก็บค่าธรรมเนียม สำหรับการสืบค้นข้อมูลแบบง่าย อาจเป็นไปได้ว่าข้อมูลที่ร้องขอนั้นพร้อมใช้งานแบบออนไลน์ก่อนที่ธุรกรรมจากผู้ใช้จะรวมอยู่ในบล็อก

การใช้หลักฐานสถานะ/การเก็บรักษา

หลักฐานสถานะและการจัดเก็บข้อมูลสามารถปลดล็อกกรณีการใช้งานใหม่ๆ มากมายสำหรับสัญญาอัจฉริยะที่เลเยอร์แอปพลิเคชัน มิดเดิลแวร์ และโครงสร้างพื้นฐาน บางส่วนได้แก่:

ชั้นแอปพลิเคชัน:

ธรรมาภิบาล:

• การลงคะแนนแบบข้ามสายโซ่: โปรโตคอลการลงคะแนนแบบออนไลน์สามารถอนุญาตให้ผู้ใช้บนสาย B สามารถพิสูจน์ความเป็นเจ้าของทรัพย์สินบนสาย A ได้ ผู้ใช้จะไม่ต้องเชื่อมโยงสินทรัพย์ของตนเพื่อรับอำนาจการลงคะแนนในสายโซ่ใหม่ ตัวอย่าง: SnapshotX บน Herodotus
• การกระจายโทเค็นการกำกับดูแล: แอปพลิเคชันสามารถแจกจ่ายโทเค็นการกำกับดูแลให้กับผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่หรือผู้ที่นำมาใช้ในช่วงแรกๆ ได้มากขึ้น ตัวอย่าง: RetroPGF บน Lagrange

อัตลักษณ์และชื่อเสียง:

• หลักฐานการเป็นเจ้าของ: ผู้ใช้สามารถแสดงหลักฐานการเป็นเจ้าของ NFT, SBT หรือเนื้อหาบางอย่างบนเชน A ทำให้พวกเขาสามารถดำเนินการบางอย่างบนเชน B ได้ ตัวอย่างเช่น แอพเชนเกมอาจตัดสินใจเปิดตัวคอลเลกชัน NFT บน ห่วงโซ่อื่นที่มีสภาพคล่องที่มีอยู่เช่น Ethereum หรือ L2 ใด ๆ สิ่งนี้จะช่วยให้เกมเข้าถึงสภาพคล่องที่มีอยู่ในที่อื่นและเชื่อมโยงยูทิลิตี้ NFT โดยไม่ต้องมีการเชื่อมต่อ NFT จริงๆ
• หลักฐานการใช้งาน: ผู้ใช้สามารถรับส่วนลดหรือคุณสมบัติพิเศษตามการใช้งานแพลตฟอร์มที่ผ่านมา (พิสูจน์ว่าปริมาณ X ที่ผู้ใช้ซื้อขายบน Uniswap)
• หลักฐาน OG: ผู้ใช้สามารถพิสูจน์ได้ว่าเขา/เธอเป็นเจ้าของบัญชีที่ใช้งานอยู่ซึ่งมีอายุมากกว่า X วัน
• คะแนนเครดิตออนไลน์: แพลตฟอร์มคะแนนเครดิตแบบหลายห่วงโซ่สามารถรวบรวมข้อมูลจากหลายบัญชีของผู้ใช้รายเดียวเพื่อสร้างคะแนนเครดิต

หลักฐานข้างต้นทั้งหมดสามารถใช้เพื่อมอบประสบการณ์ที่กำหนดเองให้กับผู้ใช้ DApps สามารถเสนอส่วนลดหรือสิทธิพิเศษเพื่อรักษาเทรดเดอร์หรือผู้ใช้ที่มีประสบการณ์ และเสนอประสบการณ์ผู้ใช้ที่เรียบง่ายสำหรับผู้ใช้มือใหม่

เดฟี่:

• การให้กู้ยืมแบบ Cross-chain: ผู้ใช้สามารถล็อคทรัพย์สินใน Chain A และกู้ยืมเงินใน Chain B แทนการเชื่อมโยงโทเค็น
• การประกันแบบออนไลน์: ความล้มเหลวสามารถกำหนดได้โดยการเข้าถึงข้อมูลในอดีตแบบออนไลน์ และการประกันสามารถจัดการได้แบบออนไลน์ทั้งหมด
• TWAP ของราคาสินทรัพย์ในกลุ่ม: แอปพลิเคชันสามารถคำนวณและดึงราคาเฉลี่ยของสินทรัพย์ในกลุ่ม AMM ในช่วงเวลาที่กำหนด ตัวอย่าง: Uniswap TWAP Oracle พร้อม Axiom
• การกำหนดราคาออปชั่น: โปรโตคอลออปชั่นออนไลน์อาจกำหนดราคาออปชั่นโดยใช้ความผันผวนของสินทรัพย์ในช่วง n บล็อกที่ผ่านมาในการแลกเปลี่ยนแบบกระจายอำนาจ

กรณีการใช้งานสองกรณีสุดท้ายจะต้องมีการอัปเดตการพิสูจน์ทุกครั้งที่มีการเพิ่มบล็อกใหม่ลงในห่วงโซ่แหล่งที่มา

มิดเดิลแวร์:

• เจตนา: หลักฐานการจัดเก็บจะช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจเจตนาและชัดเจนยิ่งขึ้น แม้ว่างานของนักแก้ปัญหาจะต้องดำเนินการตามขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อตอบสนองจุดประสงค์ของผู้ใช้ แต่ผู้ใช้สามารถระบุเงื่อนไขได้ชัดเจนยิ่งขึ้นตามข้อมูลและพารามิเตอร์บนเครือข่าย นักแก้ปัญหายังสามารถพิสูจน์ความถูกต้องของข้อมูลออนไลน์ที่ใช้ประโยชน์เพื่อค้นหาโซลูชันที่ดีที่สุด
• นามธรรมบัญชี: ผู้ใช้สามารถพึ่งพาข้อมูลที่มาจากเครือข่ายอื่นโดยใช้หลักฐานการจัดเก็บข้อมูลเพื่อตั้งกฎผ่านนามธรรมบัญชี ตัวอย่าง: กระเป๋าเงินทุกใบมี nonce เราสามารถพิสูจน์ได้ว่าหนึ่งปีที่แล้ว nonce เป็นตัวเลขเฉพาะ และในปัจจุบัน nonce ก็เหมือนเดิม สิ่งนี้สามารถใช้เพื่อพิสูจน์ว่ากระเป๋าเงินนี้ไม่ได้ถูกใช้เลย และการเข้าถึงกระเป๋าเงินนั้นสามารถมอบหมายให้กับกระเป๋าเงินอื่นได้
• ระบบอัตโนมัติบนลูกโซ่: สัญญาอัจฉริยะสามารถทำการดำเนินการบางอย่างโดยอัตโนมัติตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งขึ้นอยู่กับข้อมูลบนลูกโซ่ โปรแกรมอัตโนมัติจำเป็นต้องเรียกสัญญาอัจฉริยะในช่วงเวลาหนึ่งเพื่อรักษาการไหลของราคาที่เหมาะสมที่สุดของ AMM หรือเพื่อรักษาโปรโตคอลการให้ยืมให้แข็งแรงโดยการหลีกเลี่ยงหนี้เสีย Hyper Oracle เปิดใช้งานระบบอัตโนมัติพร้อมกับการเข้าถึงข้อมูลออนไลน์

โครงสร้างพื้นฐาน

• Oracle แบบออนไลน์ที่ไม่น่าเชื่อถือ: เครือข่าย Oracle แบบกระจายอำนาจจะรวบรวมการตอบสนองจากโหนด Oracle จำนวนมากภายในเครือข่าย Oracle Oracle Networks สามารถขจัดความซ้ำซ้อนนี้และใช้ประโยชน์จากการรักษาความปลอดภัยด้านการเข้ารหัสสำหรับข้อมูลออนไลน์ เครือข่าย Oracle สามารถนำเข้าข้อมูลจากหลายเชน (L1, L2 และ alt L1) ลงบนเชนเดียว และเพียงพิสูจน์การมีอยู่โดยใช้หลักฐานการจัดเก็บข้อมูลที่อื่น โซลูชัน DeFi ที่มีแรงฉุดสูงสามารถทำงานกับโซลูชันที่กำหนดเองได้เช่นกัน ตัวอย่างเช่น Lido Finance ซึ่งเป็นผู้ให้บริการเดิมพันสภาพคล่องรายใหญ่ที่สุด ได้ร่วมมือกับ Nil Foundation เพื่อ ให้ทุนในการพัฒนา zkOracle โซลูชันดังกล่าวจะช่วยให้สามารถเข้าถึงข้อมูลประวัติใน EVM ได้อย่างน่าเชื่อถือ และรักษาความปลอดภัยมูลค่า 15 พันล้านดอลลาร์ในสภาพคล่อง Ethereum ที่ Lido Finance เดิมพัน
• โปรโตคอล AMP: โซลูชัน AMP ที่มีอยู่สามารถเพิ่มความชัดเจนของข้อความได้โดยการร่วมมือกับผู้ให้บริการที่พิสูจน์การจัดเก็บข้อมูล นี่เป็นแนวทางที่แนะนำโดย Lagrange ในบทความ Modular Thesis

บทสรุป

การรับรู้ช่วยให้บริษัทเทคโนโลยีสามารถให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ตั้งแต่ตัวตนของผู้ใช้ไปจนถึงพฤติกรรมการซื้อไปจนถึงกราฟโซเชียล บริษัทเทคโนโลยีใช้ประโยชน์จากการรับรู้เพื่อปลดล็อกความสามารถต่างๆ เช่น การกำหนดเป้าหมายที่แม่นยำ การแบ่งส่วนลูกค้า และการตลาดแบบปากต่อปาก บริษัทเทคโนโลยีแบบดั้งเดิมจำเป็นต้องได้รับอนุญาตอย่างชัดเจนจากผู้ใช้ และต้องระมัดระวังในการจัดการข้อมูลผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลผู้ใช้ทั้งหมดบนบล็อกเชนที่ไม่ได้รับอนุญาตนั้นเปิดเผยต่อสาธารณะโดยไม่จำเป็นต้องเปิดเผยตัวตนของผู้ใช้ สัญญาอัจฉริยะควรจะสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะเพื่อให้บริการผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น การพัฒนาและการนำระบบนิเวศเฉพาะทางมาใช้มากขึ้นจะทำให้รัฐตระหนักรู้ตลอดเวลา และทำให้บล็อกเชนกลายเป็นปัญหาสำคัญที่ต้องแก้ไขมากขึ้น หลักฐานการจัดเก็บข้อมูลสามารถช่วยให้ Ethereum กลายเป็นชั้นข้อมูลประจำตัวและความเป็นเจ้าของสินทรัพย์ควบคู่ไปกับการเป็นชั้นการชำระบัญชี ผู้ใช้สามารถรักษาเอกลักษณ์และทรัพย์สินหลักของตนบน Ethereum ซึ่งสามารถนำไปใช้ในหลายบล็อกเชนได้โดยไม่ต้องเชื่อมโยงทรัพย์สินตลอดเวลา เรายังคงตื่นเต้นกับความเป็นไปได้และกรณีการใช้งานใหม่ ๆ ที่จะปลดล็อคในอนาคต

ข้อสงวนสิทธิ์：

1. บทความนี้พิมพ์ซ้ำจาก [กลาง] ลิขสิทธิ์ทั้งหมดเป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [LongHash Ventures] หากมีการคัดค้านการพิมพ์ซ้ำนี้ โปรดติดต่อทีมงาน Gate Learn แล้วพวกเขาจะจัดการโดยเร็วที่สุด
2. การปฏิเสธความรับผิด: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้น และไม่ถือเป็นคำแนะนำในการลงทุนใดๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นดำเนินการโดยทีมงาน Gate Learn เว้นแต่จะกล่าวถึง ห้ามคัดลอก แจกจ่าย หรือลอกเลียนแบบบทความที่แปลแล้ว