Après la mise à niveau vers Dencun, comment les problèmes de stockage et d’accès à long terme des données historiques Ethereum seront-ils résolus ?

Avancé6/24/2024, 6:59:20 AM
Alors que l’intelligence artificielle devient la tendance dominante dans le développement technologique mondial, son intégration à la technologie blockchain est également considérée comme une orientation future. Cette tendance a conduit à une demande croissante d’accès et d’analyse des données historiques. Dans ce contexte, EWM démontre ses avantages uniques. 0xNatalie, chercheuse chez ChainFeeds, explique le concept, le flux de travail de traitement des données et les cas d’utilisation d’EWM dans son article.

The Ethereum State Data Inflation Issue and Solutions

À mesure que la popularité du réseau de Ethereum et la demande d’applications augmentent, ses données d’état historiques se développent rapidement. Pour résoudre ce problème, Ethereum s’est progressivement amélioré, passant de nœuds complets initiaux à des clients légers, et récemment, les discussions au sein de la communauté sur la mise à niveau de Pectra incluent des propositions visant à effacer périodiquement certaines données historiques grâce à des mécanismes d’expiration historiques.

L’un des objectifs à long terme d’Ethereum est de mettre en œuvre le sharding pour distribuer les données sur différentes blockchains, réduisant ainsi la charge sur les chaînes individuelles. L’EIP-4844 implémenté dans la mise à niveau de Dencun marque une étape importante vers le sharding complet sur le réseau Ethereum. EIP-4844 introduit des types de données temporaires appelés « blobs », permettant aux Rollups de soumettre plus de données à la chaîne principale Ethereum à moindre coût. Pour gérer les demandes de stockage, les données d’objets blob sont supprimées des nœuds de couche de consensus environ 18 jours après le stockage.

En plus des améliorations apportées par Ethereum, des projets tels que Celestia, Avail et EigenDA développent également des solutions pour améliorer la gestion des données. Ils fournissent des solutions efficaces de disponibilité des données (DA) à short terme qui améliorent les opérations en temps réel et l’évolutivité des blockchains. Toutefois, ces solutions ne s’adressent pas aux applications nécessitant un accès à long terme aux données historiques, telles que les dApps reposant sur le stockage à long terme des données d’authentification des utilisateurs ou celles nécessitant un entraînement de modèle d’IA.

Pour relever le défi du stockage de données à long terme au sein de l’écosystème Ethereum, des projets tels que EthStorage, Pinax et Covalent proposent des solutions. EthStorage propose une DA à long terme pour les cumuls, garantissant l’accessibilité des données sur de longues périodes. Pinax, The Graph et StreamingFast collaborent sur des solutions de stockage et de récupération à long terme des packages de données blobs. Ethereum Wayback Machine (EWM) de Covalent sert non seulement de solution de stockage de données à long terme, mais facilite également l’interrogation et l’analyse des données, permettant un examen approfondi des états internes des contrats intelligents, des résultats des transactions, des journaux d’événements, etc.

Alors que l’intelligence artificielle devient une tendance dominante dans le développement technologique mondial, son intégration à la technologie blockchain est considérée comme une orientation future. Cette tendance a conduit à une demande croissante d’accès et d’analyse des données historiques. Dans ce contexte, EWM démontre ses avantages uniques en fournissant des capacités d’archivage et de traitement des données historiques Ethereum, permettant aux utilisateurs de récupérer des structures de données complexes et d’effectuer des analyses et des requêtes détaillées sur les smart contracts.

Ethereum Wayback Machine (EWM) Introduction

Le Ethereum Wayback Machine (EWM) s’inspire du concept de la Wayback Machine pour préserver les données historiques sur Ethereum et les rendre accessibles et vérifiables. The Wayback Machine est un projet d’archives numériques créé par Internet Archive, visant à enregistrer et à préserver l’histoire d’Internet. Cet outil permet aux utilisateurs de visualiser les versions archivées d’un site Web à différents moments dans le temps, ce qui aide les gens à comprendre les changements historiques dans le contenu du site Web.

Les données historiques sont fondamentales pour l’existence de la blockchain, soutenant non seulement son architecture technique, mais servant également de pierre angulaire à ses modèles économiques. La blockchain a été initialement conçue pour fournir un enregistrement historique accessible au public et immuable. Par exemple, Bitcoin a été créé pour établir un registre immuable et décentralisé qui enregistre l’historique de chaque transaction, garantissant la transparence et la sécurité.

La demande de données historiques couvre un large éventail de scénarios, mais il y a actuellement un manque de méthodes de stockage efficaces et vérifiables. EWM sert de solution de disponibilité des données (DA) à long terme capable de stocker de manière permanente des données, y compris des données blob, pour résoudre les problèmes d’accessibilité des données historiques découlant de l’expiration de l’état et du partitionnement des données. EWM se concentre sur l’archivage et la garantie de l’accessibilité à long terme des données historiques sur Ethereum, en prenant en charge les requêtes de structure de données complexes.

Ensuite, nous verrons comment EWM atteint cet objectif grâce à son flux de travail unique de traitement des données.

Le flux de travail de traitement des données d’EWM : extraction, raffinement et indexation

Covalent est une plate-forme qui fournit aux utilisateurs des services d’accès et d’interrogation pour les données blockchain. Il capture et indexe les données de la blockchain, en les stockant sur plusieurs nœuds du réseau pour garantir un stockage fiable et un accès rapide. Covalent utilise la Ethereum Wayback Machine (EWM) pour traiter les données, garantissant ainsi une accessibilité continue aux données historiques de la blockchain. Le workflow de traitement des données EWM comprend trois étapes clés : l’extraction et l’exportation, l’affinement, l’indexation et l’interrogation.

  1. Extraction et exportation : Il s’agit de la première étape du processus, impliquant l’extraction directe des données de transaction historiques du réseau blockchain. Cette étape est réalisée par des entités spécialisées connues sous le nom de Blocs Specimen Producers (BSP). La tâche principale des BSP est de créer et de préserver des « spécimens de blocs », qui sont des instantanés originaux des données de la blockchain. Ces spécimens de blocs servent de représentations canoniques des états historiques de la blockchain, ce qui est crucial pour maintenir l’intégrité et la précision des données. Une fois créés, ces spécimens de bloc sont téléchargés sur des serveurs distribués (basés sur IPFS) et publiés et vérifiés à l’aide du contrat ProofChain. Cela garantit la sécurité des données et signale aux autres que les données ont été préservées en toute sécurité.
  2. Raffinement : Après l’extraction des données, les producteurs de résultats du Bloc (BRP) affinent les données. Les BRP convertissent les données brutes en formes plus utiles. Les méthodes traditionnelles d’accès aux données de la blockchain fournissent souvent des informations limitées et ne sont pas propices à l’interrogation de structures de données complexes. En réexécutant et en transformant les données, les BRP peuvent offrir des informations plus détaillées telles que l’état des contrats internes et les chemins d’exécution des transactions. De plus, en prétraitant et en stockant les données traitées, les BRP réduisent considérablement la nécessité de réexécuter des nœuds complets pour chaque requête ou analyse de données, améliorant ainsi la vitesse des requêtes et réduisant les coûts de stockage et de calcul. Ainsi, les « spécimens de blocs » originaux sont transformés en « résultats de blocs » plus faciles à interroger et à analyser. Ce processus améliore non seulement les performances du réseau Covalent, mais élargit également les possibilités d’interrogation et d’analyse des données.
  3. Indexation et interrogation : Enfin, les opérateurs de requête organisent et stockent les données traitées dans des emplacements faciles à rechercher. En fonction des demandes des utilisateurs de l’API, les données sont récupérées à partir de serveurs distribués pour garantir que les données historiques et en temps réel peuvent être utilisées pour répondre aux requêtes de l’API. Cela permet aux utilisateurs d’accéder et d’utiliser efficacement les données blockchain stockées sur le réseau Covalent.

Covalent fournit une API GoldRush unifiée qui prend en charge la récupération de données historiques à partir de plusieurs blockchains telles que Ethereum, Polygon, Solana et autres. Cette API GoldRush offre aux développeurs une solution de données complète, leur permettant de récupérer les soldes de tokens ERC20 et les données NFT en un seul appel. Ce simplifie le processus de développement des portefeuilles de crypto-monnaie et de NFT comme Rainbow et Zerion. En outre, l’accès aux données DA (Data Availability) via l’API nécessite de consommer des points de crédit (crédits). Différents types de demandes sont catégorisés (par exemple, Classe A, Classe B, Classe C) avec des coûts de crédit spécifiques pour chaque catégorie. Ce modèle de revenus soutient le réseau de l’opérateur.

Perspectives d’avenir

À mesure que l’IA progresse rapidement, la tendance à intégrer l’IA à la blockchain devient de plus en plus évidente. La technologie Blockchain fournit à l’IA une source immuable et distribuée de données vérifiées, améliorant la transparence et la fiabilité des données, rendant ainsi les modèles d’IA plus précis et plus fiables dans l’analyse des données et la prise de décision. L’IA tire parti de l’analyse des données de la blockchain pour optimiser les algorithmes, prédire les tendances et exécuter directement des tâches et des transactions complexes, améliorant considérablement l’efficacité et réduisant les coûts des applications décentralisées (dApps). Grâce à EWM, les modèles d’IA ont accès à un large éventail de jeux de données Web3 structurés off-chain, qui maintiennent tous l’intégrité et la vérifiabilité. EWM sert de bridge entre les modèles d’IA et la blockchain, facilitant grandement la récupération et l’utilisation des données pour les développeurs d’IA.

À l’heure actuelle, certains projets d’IA ont été intégrés à Covalent :

  • SmartWhales : Une plateforme qui optimise copy trading stratégies d’investissement à l’aide de la technologie de l’IA. Le copy trading repose sur l’analyse des données historiques pour identifier les modèles et les stratégies de trading réussis. Covalent fournit des ensembles de données complets et détaillés sur la blockchain, permettant à SmartWhales d’analyser les comportements et les résultats de trading passés afin de recommander aux utilisateurs des stratégies efficaces dans des conditions de marché spécifiques.
  • BotFi : Un bot de trading DeFi qui analyse les tendances du marché et automatise les stratégies de trading en intégrant les données de Covalent. Il exécute automatiquement les opérations d’achat et de vente en fonction de l’évolution du marché.
  • Laika AI : utilise l’IA pour une analyse complète des off-chain. Laika AI intègre les données blockchain structurées de Covalent pour alimenter ses modèles d’IA, aidant les utilisateurs dans l’analyse complexe des données off-chain
  • .
  • Entendre Finance : Gestion automatisée des actifs DeFi offrant des informations en temps réel et des analyses prédictives. Son IA exploite les données structurées de Covalent pour simplifier et automatiser les tâches de gestion d’actifs telles que la surveillance et la gestion des avoirs en actifs numériques et l’exécution de stratégies de trading spécifiques.

EWM s’améliore et se met à niveau en permanence pour répondre à l’évolution de la demande. L’ingénieur Covalent Pranay Valson a déclaré qu’à l’avenir, EWM étendra ses spécifications protocole à support d’autres blockchains telles que Polygon et Arbitrum. EWM prévoit également d’intégrer des forks BSP dans les clients Ethereum tels que Nethermind et Besu pour obtenir une compatibilité et une application plus larges. En outre, lors du traitement des transactions d’objets blob sur la beacon chain, EWM utilisera les engagements de KZG pour améliorer l’efficacité du stockage et de la récupération des données, réduisant ainsi les coûts de stockage.

ChainFeeds Research]. Tous les droits d’auteur appartiennent à l’auteur original [0XNATALIE]. S’il y a des objections à cette réimpression, veuillez contacter l’équipe Gate Learn, et ils la traiteront rapidement.
  • Clause de non-responsabilité : Les points de vue et opinions exprimés dans cet article sont uniquement ceux de l’auteur et ne constituent pas un conseil en investissement.
  • Les traductions de l’article dans d’autres langues sont effectuées par l’équipe de Gate Learn. Sauf mention contraire, il est interdit de copier, de distribuer ou de plagier les articles traduits.
  • Après la mise à niveau vers Dencun, comment les problèmes de stockage et d’accès à long terme des données historiques Ethereum seront-ils résolus ?

    Avancé6/24/2024, 6:59:20 AM
    Alors que l’intelligence artificielle devient la tendance dominante dans le développement technologique mondial, son intégration à la technologie blockchain est également considérée comme une orientation future. Cette tendance a conduit à une demande croissante d’accès et d’analyse des données historiques. Dans ce contexte, EWM démontre ses avantages uniques. 0xNatalie, chercheuse chez ChainFeeds, explique le concept, le flux de travail de traitement des données et les cas d’utilisation d’EWM dans son article.

    The Ethereum State Data Inflation Issue and Solutions

    À mesure que la popularité du réseau de Ethereum et la demande d’applications augmentent, ses données d’état historiques se développent rapidement. Pour résoudre ce problème, Ethereum s’est progressivement amélioré, passant de nœuds complets initiaux à des clients légers, et récemment, les discussions au sein de la communauté sur la mise à niveau de Pectra incluent des propositions visant à effacer périodiquement certaines données historiques grâce à des mécanismes d’expiration historiques.

    L’un des objectifs à long terme d’Ethereum est de mettre en œuvre le sharding pour distribuer les données sur différentes blockchains, réduisant ainsi la charge sur les chaînes individuelles. L’EIP-4844 implémenté dans la mise à niveau de Dencun marque une étape importante vers le sharding complet sur le réseau Ethereum. EIP-4844 introduit des types de données temporaires appelés « blobs », permettant aux Rollups de soumettre plus de données à la chaîne principale Ethereum à moindre coût. Pour gérer les demandes de stockage, les données d’objets blob sont supprimées des nœuds de couche de consensus environ 18 jours après le stockage.

    En plus des améliorations apportées par Ethereum, des projets tels que Celestia, Avail et EigenDA développent également des solutions pour améliorer la gestion des données. Ils fournissent des solutions efficaces de disponibilité des données (DA) à short terme qui améliorent les opérations en temps réel et l’évolutivité des blockchains. Toutefois, ces solutions ne s’adressent pas aux applications nécessitant un accès à long terme aux données historiques, telles que les dApps reposant sur le stockage à long terme des données d’authentification des utilisateurs ou celles nécessitant un entraînement de modèle d’IA.

    Pour relever le défi du stockage de données à long terme au sein de l’écosystème Ethereum, des projets tels que EthStorage, Pinax et Covalent proposent des solutions. EthStorage propose une DA à long terme pour les cumuls, garantissant l’accessibilité des données sur de longues périodes. Pinax, The Graph et StreamingFast collaborent sur des solutions de stockage et de récupération à long terme des packages de données blobs. Ethereum Wayback Machine (EWM) de Covalent sert non seulement de solution de stockage de données à long terme, mais facilite également l’interrogation et l’analyse des données, permettant un examen approfondi des états internes des contrats intelligents, des résultats des transactions, des journaux d’événements, etc.

    Alors que l’intelligence artificielle devient une tendance dominante dans le développement technologique mondial, son intégration à la technologie blockchain est considérée comme une orientation future. Cette tendance a conduit à une demande croissante d’accès et d’analyse des données historiques. Dans ce contexte, EWM démontre ses avantages uniques en fournissant des capacités d’archivage et de traitement des données historiques Ethereum, permettant aux utilisateurs de récupérer des structures de données complexes et d’effectuer des analyses et des requêtes détaillées sur les smart contracts.

    Ethereum Wayback Machine (EWM) Introduction

    Le Ethereum Wayback Machine (EWM) s’inspire du concept de la Wayback Machine pour préserver les données historiques sur Ethereum et les rendre accessibles et vérifiables. The Wayback Machine est un projet d’archives numériques créé par Internet Archive, visant à enregistrer et à préserver l’histoire d’Internet. Cet outil permet aux utilisateurs de visualiser les versions archivées d’un site Web à différents moments dans le temps, ce qui aide les gens à comprendre les changements historiques dans le contenu du site Web.

    Les données historiques sont fondamentales pour l’existence de la blockchain, soutenant non seulement son architecture technique, mais servant également de pierre angulaire à ses modèles économiques. La blockchain a été initialement conçue pour fournir un enregistrement historique accessible au public et immuable. Par exemple, Bitcoin a été créé pour établir un registre immuable et décentralisé qui enregistre l’historique de chaque transaction, garantissant la transparence et la sécurité.

    La demande de données historiques couvre un large éventail de scénarios, mais il y a actuellement un manque de méthodes de stockage efficaces et vérifiables. EWM sert de solution de disponibilité des données (DA) à long terme capable de stocker de manière permanente des données, y compris des données blob, pour résoudre les problèmes d’accessibilité des données historiques découlant de l’expiration de l’état et du partitionnement des données. EWM se concentre sur l’archivage et la garantie de l’accessibilité à long terme des données historiques sur Ethereum, en prenant en charge les requêtes de structure de données complexes.

    Ensuite, nous verrons comment EWM atteint cet objectif grâce à son flux de travail unique de traitement des données.

    Le flux de travail de traitement des données d’EWM : extraction, raffinement et indexation

    Covalent est une plate-forme qui fournit aux utilisateurs des services d’accès et d’interrogation pour les données blockchain. Il capture et indexe les données de la blockchain, en les stockant sur plusieurs nœuds du réseau pour garantir un stockage fiable et un accès rapide. Covalent utilise la Ethereum Wayback Machine (EWM) pour traiter les données, garantissant ainsi une accessibilité continue aux données historiques de la blockchain. Le workflow de traitement des données EWM comprend trois étapes clés : l’extraction et l’exportation, l’affinement, l’indexation et l’interrogation.

    1. Extraction et exportation : Il s’agit de la première étape du processus, impliquant l’extraction directe des données de transaction historiques du réseau blockchain. Cette étape est réalisée par des entités spécialisées connues sous le nom de Blocs Specimen Producers (BSP). La tâche principale des BSP est de créer et de préserver des « spécimens de blocs », qui sont des instantanés originaux des données de la blockchain. Ces spécimens de blocs servent de représentations canoniques des états historiques de la blockchain, ce qui est crucial pour maintenir l’intégrité et la précision des données. Une fois créés, ces spécimens de bloc sont téléchargés sur des serveurs distribués (basés sur IPFS) et publiés et vérifiés à l’aide du contrat ProofChain. Cela garantit la sécurité des données et signale aux autres que les données ont été préservées en toute sécurité.
    2. Raffinement : Après l’extraction des données, les producteurs de résultats du Bloc (BRP) affinent les données. Les BRP convertissent les données brutes en formes plus utiles. Les méthodes traditionnelles d’accès aux données de la blockchain fournissent souvent des informations limitées et ne sont pas propices à l’interrogation de structures de données complexes. En réexécutant et en transformant les données, les BRP peuvent offrir des informations plus détaillées telles que l’état des contrats internes et les chemins d’exécution des transactions. De plus, en prétraitant et en stockant les données traitées, les BRP réduisent considérablement la nécessité de réexécuter des nœuds complets pour chaque requête ou analyse de données, améliorant ainsi la vitesse des requêtes et réduisant les coûts de stockage et de calcul. Ainsi, les « spécimens de blocs » originaux sont transformés en « résultats de blocs » plus faciles à interroger et à analyser. Ce processus améliore non seulement les performances du réseau Covalent, mais élargit également les possibilités d’interrogation et d’analyse des données.
    3. Indexation et interrogation : Enfin, les opérateurs de requête organisent et stockent les données traitées dans des emplacements faciles à rechercher. En fonction des demandes des utilisateurs de l’API, les données sont récupérées à partir de serveurs distribués pour garantir que les données historiques et en temps réel peuvent être utilisées pour répondre aux requêtes de l’API. Cela permet aux utilisateurs d’accéder et d’utiliser efficacement les données blockchain stockées sur le réseau Covalent.

    Covalent fournit une API GoldRush unifiée qui prend en charge la récupération de données historiques à partir de plusieurs blockchains telles que Ethereum, Polygon, Solana et autres. Cette API GoldRush offre aux développeurs une solution de données complète, leur permettant de récupérer les soldes de tokens ERC20 et les données NFT en un seul appel. Ce simplifie le processus de développement des portefeuilles de crypto-monnaie et de NFT comme Rainbow et Zerion. En outre, l’accès aux données DA (Data Availability) via l’API nécessite de consommer des points de crédit (crédits). Différents types de demandes sont catégorisés (par exemple, Classe A, Classe B, Classe C) avec des coûts de crédit spécifiques pour chaque catégorie. Ce modèle de revenus soutient le réseau de l’opérateur.

    Perspectives d’avenir

    À mesure que l’IA progresse rapidement, la tendance à intégrer l’IA à la blockchain devient de plus en plus évidente. La technologie Blockchain fournit à l’IA une source immuable et distribuée de données vérifiées, améliorant la transparence et la fiabilité des données, rendant ainsi les modèles d’IA plus précis et plus fiables dans l’analyse des données et la prise de décision. L’IA tire parti de l’analyse des données de la blockchain pour optimiser les algorithmes, prédire les tendances et exécuter directement des tâches et des transactions complexes, améliorant considérablement l’efficacité et réduisant les coûts des applications décentralisées (dApps). Grâce à EWM, les modèles d’IA ont accès à un large éventail de jeux de données Web3 structurés off-chain, qui maintiennent tous l’intégrité et la vérifiabilité. EWM sert de bridge entre les modèles d’IA et la blockchain, facilitant grandement la récupération et l’utilisation des données pour les développeurs d’IA.

    À l’heure actuelle, certains projets d’IA ont été intégrés à Covalent :

    • SmartWhales : Une plateforme qui optimise copy trading stratégies d’investissement à l’aide de la technologie de l’IA. Le copy trading repose sur l’analyse des données historiques pour identifier les modèles et les stratégies de trading réussis. Covalent fournit des ensembles de données complets et détaillés sur la blockchain, permettant à SmartWhales d’analyser les comportements et les résultats de trading passés afin de recommander aux utilisateurs des stratégies efficaces dans des conditions de marché spécifiques.
    • BotFi : Un bot de trading DeFi qui analyse les tendances du marché et automatise les stratégies de trading en intégrant les données de Covalent. Il exécute automatiquement les opérations d’achat et de vente en fonction de l’évolution du marché.
    • Laika AI : utilise l’IA pour une analyse complète des off-chain. Laika AI intègre les données blockchain structurées de Covalent pour alimenter ses modèles d’IA, aidant les utilisateurs dans l’analyse complexe des données off-chain
    • .
    • Entendre Finance : Gestion automatisée des actifs DeFi offrant des informations en temps réel et des analyses prédictives. Son IA exploite les données structurées de Covalent pour simplifier et automatiser les tâches de gestion d’actifs telles que la surveillance et la gestion des avoirs en actifs numériques et l’exécution de stratégies de trading spécifiques.

    EWM s’améliore et se met à niveau en permanence pour répondre à l’évolution de la demande. L’ingénieur Covalent Pranay Valson a déclaré qu’à l’avenir, EWM étendra ses spécifications protocole à support d’autres blockchains telles que Polygon et Arbitrum. EWM prévoit également d’intégrer des forks BSP dans les clients Ethereum tels que Nethermind et Besu pour obtenir une compatibilité et une application plus larges. En outre, lors du traitement des transactions d’objets blob sur la beacon chain, EWM utilisera les engagements de KZG pour améliorer l’efficacité du stockage et de la récupération des données, réduisant ainsi les coûts de stockage.

    ChainFeeds Research]. Tous les droits d’auteur appartiennent à l’auteur original [0XNATALIE]. S’il y a des objections à cette réimpression, veuillez contacter l’équipe Gate Learn, et ils la traiteront rapidement.
  • Clause de non-responsabilité : Les points de vue et opinions exprimés dans cet article sont uniquement ceux de l’auteur et ne constituent pas un conseil en investissement.
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