แนะนำสกุลเงิน

เทคโนโลยีบล็อคเชนนั้นคล้ายคลึงกับป่าที่กำลังเติบโต แต่ละบล็อกใหม่ก็เหมือนกับต้นอ่อนใหม่ที่ดันผ่านดินดิจิทัล ทำให้เครือข่ายมีความสูงเพิ่มขึ้น Bloom Filter เป็นกลไกที่ไม่ค่อยมีใครรู้จักแต่มีอิทธิพลอย่างลึกซึ้งที่เป็นหัวใจสำคัญของป่าดิจิทัลแห่งนี้ Bloom Filters ทำหน้าที่เป็นเข็มทิศของเราในขณะที่เราสำรวจข้อมูลที่มีความหนาแน่นสูง ซึ่งชี้เราไปสู่ประสิทธิภาพและความเป็นส่วนตัว

Bloom Filters ทำงานภายในบล็อกเชน เพิ่มความสามารถในการจัดการข้อมูล เช่นเดียวกับเข็มทิศที่ต้องใช้สนามแม่เหล็ก พวกเขาเป็นวีรบุรุษที่ไม่มีใครพูดถึงในเทพนิยายเกี่ยวกับบล็อกเชน ซึ่งมักถูกบดบังด้วยคำศัพท์ที่ฉูดฉาดกว่า เช่น สกุลเงินดิจิทัล และสัญญาอัจฉริยะ ในทางกลับกัน การทำความเข้าใจ Bloom Filters สามารถให้มุมมองที่เป็นเอกลักษณ์เกี่ยวกับการทำงานที่ซับซ้อนของเทคโนโลยีบล็อกเชน และเหตุใดจึงได้รับการยกย่องว่าเป็นพลังปฏิวัติในอาณาจักรดิจิทัล

วัตถุประสงค์ของบทความนี้คือเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจ Bloom Filters ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ที่สนใจบล็อกเชนหน้าใหม่หรือเพียงแค่สงสัยเกี่ยวกับเทคโนโลยี บทความนี้จะให้ข้อมูลเจาะลึกว่า Bloom Filters คืออะไร เชื่อมโยงกับบล็อกเชนอย่างไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญ เราจะดูสาระสำคัญของ Bloom Filters ในสาขาบล็อกเชนโดยใช้คำอธิบายง่ายๆ และตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

ในส่วนต่อไปนี้ เราจะเริ่มต้นด้วยความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ Bloom Filters ต้นกำเนิด และกลไกการทำงาน ( ณ จุดนี้ แผนภาพตัวอย่างอย่างง่ายมีความเหมาะสม) จากนั้น เราจะขยายขอบเขตเพื่อดูว่า Bloom Filters ถูกใช้นอกบล็อกเชนอย่างไร (บางทีอาจอยู่ในตารางเปรียบเทียบแอปพลิเคชันต่างๆ) เราจะดูว่า Bloom Filters ถูกรวมเข้าด้วยกันอย่างไรเมื่อเราเจาะลึกเข้าไปในฟอเรสต์ blockchain และเราจะอธิบายสิ่งนี้ด้วยตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง (รูปภาพของแอปพลิเคชัน Bloom Filter ในโครงการ blockchain จริง) นอกจากนี้เรายังจะชั่งน้ำหนักข้อดีเทียบกับข้อเสียและตรวจสอบว่าชุมชนบล็อกเชนมีการพัฒนาอย่างไรเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ (กราฟเปรียบเทียบอาจมีประโยชน์ที่นี่)

ดังนั้น ในขณะที่เรายืนอยู่บนหน้าผาของการสำรวจทางดิจิทัลนี้ เรามาเริ่มขั้นตอนแรกในการทำความเข้าใจบล็อกที่กำลังเบ่งบานของบล็อคเชนผ่านเลนส์ของ Bloom Filters

ทำความเข้าใจกับฟิลเตอร์บลูม

ที่มา: https://ethereumclassic.org/

Bloom Filters เป็นการผสมผสานที่น่าสนใจระหว่างคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ โดยทำหน้าที่เป็นโครงสร้างข้อมูลขนาดกะทัดรัดเพื่อทดสอบว่าองค์ประกอบใดเป็นสมาชิกของชุดหรือไม่ พวกเขาเปรียบเสมือนบรรณารักษ์ที่พิถีพิถันในโลกดิจิทัลที่ช่วยค้นหาข้อมูลที่คุณต้องการได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม มีข้อบกพร่องเล็กๆ น้อยๆ แม้ว่าพวกเขาสามารถบอกคุณได้อย่างแน่นอนว่ามีรายการใดไม่ได้อยู่ในห้องสมุด แต่บางครั้งพวกเขาก็อาจวางหนังสือหนึ่งหรือสองเล่มผิด

ความหมายและคำอธิบายง่ายๆ

ลองจินตนาการว่าคุณมีกล่องขนาดใหญ่ที่มีช่องต่างๆ มากมาย และคุณมีลูกบอลสีต่างๆ มากมาย แต่ละครั้งที่คุณได้ลูกบอลใหม่ คุณจะต้องปฏิบัติตามกฎชุดหนึ่งที่บอกคุณว่าควรใส่สติกเกอร์ในช่องใด เมื่อเวลาผ่านไป เมื่อคุณได้ลูกบอลมากขึ้น ช่องต่างๆ จะได้รับสติกเกอร์มากขึ้น ทีนี้ หากมีใครให้ลูกบอลแก่คุณและถามว่าคุณเคยเห็นมันมาก่อนหรือไม่ คุณจะต้องตรวจสอบช่องตามกฎของสีนั้น หากช่องทั้งหมดสำหรับสีนั้นมีสติ๊กเกอร์ คุณจะพูดว่า "อาจจะใช่" แต่ถ้าช่องไหนว่างก็บอก “ไม่แน่นอน”

ในแง่เทคนิค Bloom Filter คือโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ทดสอบว่าองค์ประกอบเป็นสมาชิกของชุดหรือไม่ มันประหยัดพื้นที่อย่างมากแต่ก็ต้องแลกกับความถูกต้อง — มันจะไม่มีวันให้ผลลบลวง (ถ้าบอกว่ารายการนั้นไม่อยู่ในชุด แสดงว่าเป็นเรื่องจริง) แต่ก็มีความเป็นไปได้ที่จะเกิดผลบวกลวง (อาจบอกว่ารายการนั้น อยู่ในชุดเมื่อไม่ได้อยู่)

ความเป็นมาทางประวัติศาสตร์และกลไกการทำงานขั้นพื้นฐาน

ฟิลเตอร์ Bloom เปิดตัวโดย Burton Howard Bloom ในปี 1970 ความอัจฉริยะเบื้องหลังการออกแบบของ Bloom อยู่ที่ความเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพในการตอบคำถามเกี่ยวกับการเป็นสมาชิก

หัวใจสำคัญของ Bloom Filter คือองค์ประกอบหลักสองส่วน: บิตอาร์เรย์และฟังก์ชันแฮชหลายรายการ บิตอาร์เรย์เป็นโครงสร้างข้อมูลอย่างง่ายที่ประกอบด้วยอาร์เรย์ของบิต (0 และ 1) ในตอนแรก บิตทั้งหมดในอาเรย์จะถูกตั้งค่าเป็น 0 ในทางกลับกัน ฟังก์ชันแฮชคืออัลกอริธึมทางคณิตศาสตร์ที่รับอินพุต (หรือ 'ข้อความ') และส่งกลับสตริงไบต์ที่มีขนาดคงที่ เอาต์พุต ซึ่งโดยทั่วไปจะเป็น 'ไดเจสต์' จะเป็นค่าเฉพาะสำหรับอินพุตที่ไม่ซ้ำกันแต่ละรายการ

ตอนนี้ เมื่อรายการถูกเพิ่มลงใน Bloom Filter ฟังก์ชันแฮชเหล่านี้จะคำนวณตำแหน่งหรือดัชนีภายในอาร์เรย์บิต และสลับบิตที่ตำแหน่งเหล่านี้เป็น 1 เพื่อตรวจสอบว่ารายการเป็นส่วนหนึ่งของชุดหรือไม่ จะใช้ฟังก์ชันแฮชเดียวกันเพื่อคำนวณดัชนี และตรวจสอบบิตที่ดัชนีเหล่านี้ หากบิตใด ๆ เป็น 0 แสดงว่ารายการนั้นไม่อยู่ในชุดอย่างแน่นอน อย่างไรก็ตาม หากบิตทั้งหมดเป็น 1 รายการอาจอยู่ในชุด แต่ก็ยังมีความเป็นไปได้ที่จะเกิดผลบวกลวง ซึ่งหมายความว่ารายการนั้นไม่อยู่ในชุดจริง ๆ แต่บิตที่ตรวจสอบจะบ่งชี้เป็นอย่างอื่น

กลไกนี้ช่วยให้ตรวจสอบความเป็นสมาชิกของรายการได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ แม้ว่าจะมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดเล็กน้อยในรูปแบบของผลบวกลวงก็ตาม

ที่มา: https://devopedia.org/bloom-filter

ความสง่างามของ Bloom Filters อยู่ที่ความสามารถในการดำเนินการเหล่านี้อย่างรวดเร็วและในลักษณะประหยัดพื้นที่ ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าในหลายสาขาของวิทยาการคอมพิวเตอร์ และดังที่เราจะได้เห็นในบล็อกเชน

ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

Bloom Filters มีบทบาทสำคัญในระบบนิเวศบล็อกเชน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับลูกค้าแบบ light หรือ SPV (Simple Payment Verification) ตัวอย่างเช่น ในระบบนิเวศ Bitcoin BIP37 ได้เปิดตัว Bloom Filters สำหรับไคลเอนต์ SPV ซึ่งช่วยให้โหนดเต็มรูปแบบสามารถขอธุรกรรมสำหรับที่อยู่เฉพาะได้ สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดแบนด์วิธ แต่ยังปกป้องความเป็นส่วนตัวของลูกค้าอีกด้วย ในทำนองเดียวกัน Ethereum ใช้ Bloom Filters เพื่อดึงข้อมูลรายการบันทึกหรือเหตุการณ์ที่สำคัญสำหรับการโต้ตอบของสัญญาอัจฉริยะ เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการดึงข้อมูลรายการบันทึกที่เกี่ยวข้อง เร่งการโต้ตอบ และปรับปรุงประสิทธิภาพของเครือข่ายอย่างมีนัยสำคัญ การใช้งานเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับตัวและประโยชน์ของ Bloom Filters ในการปรับปรุงประสิทธิภาพการจัดการข้อมูลและรักษาความเป็นส่วนตัวในโครงการบล็อกเชน

Bloom กรองนอกเหนือจาก Blockchain

ที่มา: https://devopedia.org/bloom-filter

Bloom Filters มีประโยชน์ในหลากหลายสาขานอกเหนือจากบล็อกเชน สิ่งเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมฐานข้อมูล เนื่องจากจะเร่งความเร็วในการสืบค้นสมาชิก ซึ่งจำเป็นสำหรับการดึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว ช่วยในการกำหนดเส้นทางแพ็กเก็ตที่มีประสิทธิภาพ ลดเวลาแฝง และรับประกันการสื่อสารเครือข่ายที่ราบรื่นยิ่งขึ้นในโดเมนเครือข่าย เว็บเบราว์เซอร์เช่น Google Chrome ใช้ตัวกรอง Bloom เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยของผู้ใช้โดยการกรอง URL ที่เป็นอันตรายออก Bloom Filters ได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นในขอบเขตของข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญนับตั้งแต่กลางทศวรรษ 2000 เนื่องจากลักษณะการประหยัดพื้นที่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำหน้าที่เป็นโครงสร้างข้อมูลความน่าจะเป็นที่มีขนาดกะทัดรัดซึ่งสนับสนุนการตั้งค่าการสืบค้นข้อมูลสมาชิก คุณสมบัตินี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่พื้นที่จัดเก็บและความเร็วมีความสำคัญ

นอกจากนี้ Bloom Filters ยังค้นหาแอปพลิเคชันของตนในเครือข่ายแบบเพียร์ทูเพียร์ ซึ่งช่วยในการกำหนดเส้นทางทรัพยากรและการทำงานร่วมกัน Content Delivery Networks (CDN) ใช้ Bloom Filters เพื่อหลีกเลี่ยงการแคชไฟล์ที่ไม่จำเป็น ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการส่งข้อมูลที่มีประสิทธิภาพไปยังผู้ใช้ ในแอปพลิเคชันสตรีมมิ่ง แอปพลิเคชันเหล่านี้ใช้เพื่อขจัดเหตุการณ์ที่ซ้ำกันในวงกว้าง โดยแสดงให้เห็นความสามารถในการจัดการสตรีมข้อมูลที่มีปริมาณงานสูง ตัวอย่างเช่น Medium ใช้ Bloom Filters เพื่อขจัดคำแนะนำที่ซ้ำกัน โดยเน้นถึงประโยชน์ใช้สอยที่เป็นประโยชน์ในการใช้งานจริง ความอเนกประสงค์ของ Bloom Filters คือสิ่งที่ทำให้พวกเขาเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในระบบดิจิทัลสมัยใหม่ ซึ่งขยายไปไกลกว่าการประยุกต์ใช้ในเทคโนโลยีบล็อกเชน

ประโยชน์ ความท้าทาย และแนวทางแก้ไข

ประโยชน์

• ประสิทธิภาพพื้นที่: Bloom Filters เป็นเลิศในด้านประสิทธิภาพพื้นที่ โดยต้องใช้หน่วยความจำเพียงเล็กน้อยเมื่อเทียบกับโครงสร้างข้อมูลอื่นๆ ซึ่งมีความสำคัญในสภาพแวดล้อมที่มีข้อจำกัดของหน่วยความจำ
• การเพิ่มประสิทธิภาพความเป็นส่วนตัว: ความสามารถในการปกปิดข้อมูลที่แน่นอนมีส่วนช่วยปรับปรุงความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ซึ่งเป็นรากฐานที่สำคัญในสภาพแวดล้อมบล็อกเชนที่ความเป็นส่วนตัวถือเป็นเรื่องสำคัญ
• ความเร็ว: ด้วยการอนุญาตให้สอบถามข้อมูลสมาชิกได้อย่างรวดเร็ว จะช่วยเพิ่มความเร็วในการเรียกค้นข้อมูลได้อย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาระดับประสิทธิภาพสูงในระบบดิจิทัล

ความท้าทายและแนวทางแก้ไข

• ผลบวกลวง: ความท้าทายโดยธรรมชาติของผลบวกลวงใน Bloom Filters สามารถบรรเทาลงได้โดยการปรับพารามิเตอร์ให้เหมาะสม เช่น จำนวนฟังก์ชันแฮช และขนาดของอาร์เรย์บิต การแลกเปลี่ยนระหว่างการใช้หน่วยความจำและความน่าจะเป็นของผลบวกลวงจะต้องมีความสมดุลกันเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพ
• การเลือกพารามิเตอร์: การเลือกพารามิเตอร์ที่เหมาะสม - ขนาดตัวกรอง (m) จำนวนฟังก์ชันแฮช (k) และจำนวนองค์ประกอบที่จะจัดเก็บ (n) เป็นสิ่งสำคัญ การเลือกพารามิเตอร์ที่ไม่เหมาะสมอาจนำไปสู่การบวกลวงที่เพิ่มขึ้น หรือในกรณีที่เลวร้ายที่สุด อาจทำให้ผู้โจมตีสร้างความเสียหายให้กับตัวกรองด้วยอินพุตที่เลือกสรรมาอย่างดี ความสมดุลระหว่างพารามิเตอร์เหล่านี้มีความสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าอัตราผลบวกลวงที่ต้องการในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพไว้

บทสรุป

การสำรวจ Bloom Filters ให้ความกระจ่างถึงบทบาทสำคัญในการขยายประสิทธิภาพและความเป็นส่วนตัวของบล็อกเชน การบูรณาการภายในสภาพแวดล้อมบล็อกเชน เช่น Bitcoin และ Ethereum แสดงให้เห็นผลกระทบอย่างมาก ในขณะที่เทคโนโลยีบล็อกเชนยังคงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง การรวม Bloom Filters และตัวแปรต่าง ๆ เข้าด้วยกันจะช่วยปรับปรุงการจัดการข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และประสิทธิภาพเครือข่ายโดยรวมอย่างไม่ต้องสงสัย สิ่งนี้จะช่วยปูทางไปสู่เครือข่ายบล็อกเชนที่แข็งแกร่งและเป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้น สะท้อนการผสมผสานของความเรียบง่ายและประสิทธิผลที่ Bloom Filters นำมาสู่อาณาจักรดิจิทัล