บทความนี้สํารวจวิวัฒนาการของการเข้าถึงข้อมูลบล็อกเชน โดยเปรียบเทียบลักษณะของโปรโตคอลบริการข้อมูลสามแบบ ได้แก่ The Graph, Chainbase และ Space and Time ในแง่ของสถาปัตยกรรมและแอปพลิเคชันเทคโนโลยี AI ชี้ให้เห็นว่าบริการข้อมูลบล็อกเชนกําลังพัฒนาไปสู่ข่าวกรองและความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น และจะยังคงมีบทบาทสําคัญในฐานะโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานในอุตสาหกรรมในอนาคต

1. คำอธิบาย

เริ่มต้นจากคลื่นแรกของ dApps ในปี 2017 รวมถึง Etheroll, ETHLend และ CryptoKitties เราตอนนี้เห็น dApps ทางการเงิน การเล่นเกมและการสังคมที่หลากหลายอย่างรุ่นร่างบนโพรโตคอลบล็อกเชนที่แตกต่างกันเมื่อพูดถึงแอปพลิเคชันบนโซ่ที่ไม่มีการกำหนดระบุไว้จากแหล่งข้อมูลต่างๆที่ dApps เหล่านี้ใช้ในกระบวนการโต้ตอบ

ในปี 2024 มุ่งเน้นไปที่ AI และ Web3 ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ข้อมูลเป็นเหมือนเลือดเนื้อสําหรับการเติบโตและวิวัฒนาการ เช่นเดียวกับที่พืชต้องพึ่งพาแสงแดดและน้ําในการเจริญเติบโตระบบ AI ต้องพึ่งพาข้อมูลจํานวนมหาศาลเพื่อ "เรียนรู้" และ "คิด" อย่างต่อเนื่อง หากไม่มีข้อมูลแม้แต่อัลกอริธึม AI ที่ซับซ้อนที่สุดก็เป็นเพียงปราสาทในอากาศไม่สามารถปลดปล่อยความฉลาดและประสิทธิภาพที่ตั้งใจไว้ได้

บทความนี้วิเคราะห์การวิวัฒนาการของการดัชนีข้อมูลบล็อกเชนจากมุมมองของความเข้าถึงข้อมูล โดยเปรียบเทียบโปรโตคอลดัชนีข้อมูลที่สร้างขึ้นแล้ว The Graph กับโปรโตคอลบริการข้อมูลบล็อกเชนที่กำลังเกิดขึ้น Chainbase และ Space and Time โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสำรวจความคล้ายคลึงและความแตกต่างในบริการข้อมูลและสถาปัตยกรรมผลิตภัณฑ์ระหว่างโปรโตคอลสองนี้ที่นำเทคโนโลยี AI มาใช้

2. ความซับซ้อนและความง่ายของดัชนีข้อมูล: จากโหนดบล็อกเชนไปสู่ฐานข้อมูลเต็ม

2.1 แหล่งข้อมูล: โหนดบล็อกเชน

จากช่วงเวลาที่เราเริ่มเข้าใจ "บล็อกเชนคืออะไร" เรามักจะเจอวลี: บล็อกเชนเป็นบัญชีแยกประเภทแบบกระจายอํานาจ โหนดบล็อกเชนเป็นรากฐานของเครือข่ายบล็อกเชนทั้งหมด ซึ่งรับผิดชอบในการบันทึก จัดเก็บ และเผยแพร่ข้อมูลธุรกรรมแบบ on-chain ทั้งหมด แต่ละโหนดมีสําเนาที่สมบูรณ์ของข้อมูลบล็อกเชนเพื่อให้แน่ใจว่ามีการกระจายอํานาจของเครือข่าย อย่างไรก็ตามสําหรับผู้ใช้ทั่วไปการสร้างและบํารุงรักษาโหนดบล็อกเชนไม่ใช่เรื่องง่าย สิ่งนี้ไม่เพียง แต่ต้องใช้ทักษะทางเทคนิคเฉพาะทาง แต่ยังต้องเสียค่าใช้จ่ายฮาร์ดแวร์และแบนด์วิดท์สูง นอกจากนี้ความสามารถในการสืบค้นของโหนดธรรมดามี จํากัด ทําให้ยากที่จะดึงข้อมูลในรูปแบบที่นักพัฒนาต้องการ ดังนั้นในทางทฤษฎีทุกคนสามารถเรียกใช้โหนดของตนเองได้ในทางปฏิบัติผู้ใช้มักจะพึ่งพาบริการของบุคคลที่สาม

เมื่อต้องการแก้ไขปัญหานี้ ผู้ให้บริการโหนด RPC (Remote Procedure Call) ได้เกิดขึ้น ผู้ให้บริการเหล่านี้จัดการต้นทุนและการจัดการโหนดและเสนอข้อมูลผ่านตําแหน่งข้อมูล RPC ทําให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลบล็อกเชนได้โดยไม่ต้องสร้างโหนดของตนเอง ตําแหน่งข้อมูล RPC สาธารณะนั้นฟรี แต่มาพร้อมกับขีดจํากัดอัตรา ซึ่งอาจส่งผลเสียต่อประสบการณ์การใช้งาน dApps ของผู้ใช้ ตําแหน่งข้อมูล RPC ส่วนตัวให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นโดยการลดความแออัด แต่แม้แต่การดึงข้อมูลอย่างง่ายก็ต้องใช้การสื่อสารไปมาอย่างมาก สิ่งนี้ทําให้พวกเขาขอหนักและไม่มีประสิทธิภาพสําหรับการสืบค้นข้อมูลที่ซับซ้อน นอกจากนี้ ตําแหน่งข้อมูล RPC ส่วนตัวมักเผชิญกับความท้าทายด้านความสามารถในการปรับขนาดและขาดความเข้ากันได้ในเครือข่ายต่างๆ อย่างไรก็ตามอินเทอร์เฟซ API มาตรฐานที่จัดทําโดยผู้ให้บริการโหนดช่วยลดอุปสรรคสําหรับผู้ใช้ในการเข้าถึงข้อมูลแบบ on-chain ซึ่งเป็นการวางรากฐานสําหรับการแยกวิเคราะห์ข้อมูลและแอปพลิเคชันที่ตามมา

2.2 การแยกวิเคราะห์ข้อมูล: จากข้อมูลดิบเป็นข้อมูลที่ใช้งานได้

ข้อมูลที่ได้จากโหนดบล็อกเชนมักเป็นข้อมูลดิบที่ได้รับการเข้ารหัสและเข้ารหัส แม้ว่าข้อมูลนี้จะรักษาความสมบูรณ์และความปลอดภัยของบล็อกเชน แต่ความซับซ้อนของข้อมูลจะเพิ่มความยากลําบากในการแยกวิเคราะห์ข้อมูล สําหรับผู้ใช้ทั่วไปหรือนักพัฒนาการจัดการข้อมูลดิบนี้โดยตรงต้องใช้ความรู้ด้านเทคนิคและทรัพยากรการคํานวณจํานวนมาก

ในบริบทนี้ กระบวนการตรวจสอบข้อมูลกลายเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่ง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลรูปแบบที่ซับซ้อนและแปลงมันให้กลายเป็นรูปแบบที่เข้าใจและสามารถใช้งานได้มากขึ้น ผู้ใช้สามารถเข้าใจและใช้ข้อมูลนี้ได้อย่างคล่องตัวอย่างทันที ความสำเร็จของการตรวจสอบข้อมูลมีผลต่อประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันข้อมูลบล็อกเชนโดยตรง ซึ่งทำให้มันเป็นขั้นตอนที่สำคัญในกระบวนการดัชนีข้อมูลทั้งหมด

2.3 วิวัฒนาการของดัชนีข้อมูล

เมื่อปริมาณข้อมูลบล็อกเชนเพิ่มขึ้นความต้องการตัวจัดทําดัชนีข้อมูลก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน ตัวทําดัชนีมีบทบาทสําคัญในการจัดระเบียบข้อมูลแบบ on-chain และส่งไปยังฐานข้อมูลเพื่อการสืบค้นที่ง่ายดาย หลักการทํางานของตัวทําดัชนีคือการจัดทําดัชนีข้อมูลบล็อกเชนและทําให้พร้อมใช้งานผ่านภาษาคิวรีที่เหมือน SQL (เช่น GraphQL API) ด้วยการจัดเตรียมอินเทอร์เฟซแบบรวมสําหรับการสืบค้นข้อมูล ตัวทําดัชนีช่วยให้นักพัฒนาสามารถดึงข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วและแม่นยําโดยใช้ภาษาคิวรีมาตรฐาน ซึ่งทําให้กระบวนการง่ายขึ้นอย่างมาก

Different types of indexers optimize data retrieval in various ways:

· ตัวชี้วัดดัชนีโหนดที่สมบูรณ์: ชุดชี้วัดเหล่านี้ทำงานกับโหนดบล็อกเชนเต็มและดึงข้อมูลโดยตรงจากเธมเพื่อให้แน่นอนว่าข้อมูลครบถ้วนและแม่นยำ แต่ต้องใช้พื้นที่จัดเก็บและประมวลผลที่เหมาะสม

· ดัชนีเบา: ดัชนีเหล่านี้พึ่งพาไปที่โหนดเต็มเพื่อดึงข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงตามที่จำเป็น ลดความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลแต่อาจเพิ่มเวลาคิวรี่

· ดัชนีเฉพาะทาง: ดัชนีเหล่านี้เน้นไปที่ประเภทข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงหรือบล็อกเชนที่เฉพาะเจาะจงในการเรียกข้อมูลให้เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง เช่น ข้อมูล NFT หรือธุรกรรม DeFi

· ตัวดัชนีที่รวมกัน: ดัชนีเหล่านี้สกัดข้อมูลจากบล็อกเชนและแหล่งข้อมูลหลายแห่งรวมถึงข้อมูลนอกเชื่อมต่อ เพื่อให้ได้หน้าต่างสอบถามที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งเป็นประโยชน์โดยเฉพาะสำหรับ dApps ที่ใช้หลายเชื่อมต่อ

ปัจจุบันโหนดเก็บถาวร Ethereum ในไคลเอนต์ Geth ในโหมดเก็บถาวรใช้พื้นที่เก็บข้อมูลประมาณ 13.5 TB ในขณะที่ภายใต้ไคลเอนต์ Erigon ข้อกําหนดการเก็บถาวรอยู่ที่ประมาณ 3 TB เมื่อบล็อกเชนเติบโตอย่างต่อเนื่องข้อกําหนดในการจัดเก็บข้อมูลสําหรับโหนดเก็บถาวรก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน เมื่อเผชิญกับข้อมูลจํานวนมหาศาลโปรโตคอลการจัดทําดัชนีหลักไม่เพียง แต่รองรับการจัดทําดัชนีแบบหลายสาย แต่ยังปรับแต่งเฟรมเวิร์กการแยกวิเคราะห์ข้อมูลที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการข้อมูลแอปพลิเคชันที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น เฟรมเวิร์ก "กราฟย่อย" ของ The Graph เป็นตัวอย่างทั่วไป

การเกิดขึ้นของ indexers ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของการจัดทําดัชนีข้อมูลและการสืบค้นอย่างมีนัยสําคัญ เมื่อเทียบกับตําแหน่งข้อมูล RPC แบบเดิม indexers สามารถจัดทําดัชนีข้อมูลจํานวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพและรองรับการสืบค้นความเร็วสูง ตัวจัดทําดัชนีเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทําการสืบค้นที่ซับซ้อนกรองข้อมูลได้อย่างง่ายดายและวิเคราะห์หลังการแยกข้อมูล นอกจากนี้ ผู้จัดทําดัชนีบางรายยังรองรับการรวมแหล่งข้อมูลจากบล็อกเชนหลายตัว โดยไม่จําเป็นต้องปรับใช้ API หลายตัวใน dApps แบบหลายสาย ด้วยการเรียกใช้แบบกระจายในหลายโหนด indexers ให้ความปลอดภัยและประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นในขณะที่ลดความเสี่ยงของการหยุดชะงักและการหยุดทํางานที่เกี่ยวข้องกับผู้ให้บริการ RPC แบบรวมศูนย์

ในทางตรงกันข้ามตัวทําดัชนีช่วยให้ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลที่ต้องการได้โดยตรงโดยใช้ภาษาคิวรีที่กําหนดไว้ล่วงหน้าโดยไม่ต้องจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนพื้นฐาน กลไกนี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของการดึงข้อมูลอย่างมีนัยสําคัญซึ่งแสดงถึงนวัตกรรมที่สําคัญในการเข้าถึงข้อมูลบล็อกเชน

2.4 ฐานข้อมูล Full-Chain: การปรับทิศทางสู่การสตรีมมิ่งอย่างแรกเริ่ม

การใช้โหนดที่จัดทําดัชนีเพื่อสืบค้นข้อมูลมักจะหมายความว่า API จะกลายเป็นเกตเวย์เดียวสําหรับการย่อยข้อมูลแบบ on-chain อย่างไรก็ตามเมื่อโครงการเข้าสู่ขั้นตอนการปรับขนาดมักจะต้องใช้แหล่งข้อมูลที่ยืดหยุ่นมากขึ้นซึ่ง API มาตรฐานไม่สามารถให้ได้ เมื่อความต้องการของแอปพลิเคชันมีความซับซ้อนมากขึ้นตัวจัดทําดัชนีข้อมูลหลักที่มีรูปแบบการจัดทําดัชนีที่เป็นมาตรฐานจะค่อยๆดิ้นรนเพื่อตอบสนองความต้องการในการสืบค้นที่หลากหลายมากขึ้นเช่นการค้นหาการเข้าถึงข้ามสายโซ่หรือการแมปข้อมูลนอกเครือข่าย

ในสถาปัตยกรรมไปป์ไลน์ข้อมูลสมัยใหม่ วิธีการ "สตรีมก่อน" ได้กลายเป็นวิธีแก้ปัญหาข้อ จํากัด ของการประมวลผลแบทช์แบบเดิมทําให้สามารถนําเข้าประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ การเปลี่ยนกระบวนทัศน์นี้ช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อข้อมูลที่เข้ามาได้ทันทีให้ข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจเกือบจะในทันที ในทํานองเดียวกันการพัฒนาผู้ให้บริการข้อมูลบล็อกเชนกําลังก้าวหน้าไปสู่การสร้างสตรีมข้อมูลบล็อกเชน ผู้ให้บริการจัดทําดัชนีแบบดั้งเดิมได้เปิดตัวผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่องซึ่งได้รับข้อมูลบล็อกเชนแบบเรียลไทม์ผ่านสตรีมข้อมูล เช่น Substreams ของ The Graph และ Goldsky's Mirror รวมถึงที่จัดเก็บข้อมูลดิบแบบเรียลไทม์ เช่น Chainbase และ SubSquid ที่สร้างสตรีมข้อมูลตามบล็อกเชน

บริการเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อตอบสนองความต้องการในการแยกวิเคราะห์ธุรกรรมบล็อกเชนแบบเรียลไทม์และเพื่อให้ความสามารถในการสืบค้นที่ครอบคลุมมากขึ้น เช่นเดียวกับสถาปัตยกรรม "สตรีมก่อน" ที่ปฏิวัติการประมวลผลและการใช้ข้อมูลในไปป์ไลน์ข้อมูลแบบเดิมโดยการลดเวลาแฝงและเพิ่มการตอบสนองผู้ให้บริการสตรีมข้อมูลบล็อกเชนเหล่านี้ยังพยายามสนับสนุนการพัฒนาแอปพลิเคชันเพิ่มเติมและช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ on-chain ผ่านแหล่งข้อมูลขั้นสูงและเป็นผู้ใหญ่มากขึ้น

ด้วยการกําหนดความท้าทายของข้อมูลแบบ on-chain ใหม่จากมุมมองของไปป์ไลน์ข้อมูลที่ทันสมัยเราสามารถดูการจัดการการจัดเก็บและการให้ข้อมูลแบบ on-chain จากมุมใหม่โดยตระหนักถึงศักยภาพสูงสุด เมื่อเราเริ่มเห็นกราฟย่อยและบริการจัดทําดัชนี Ethereum ETL เป็นสตรีมข้อมูลภายในไปป์ไลน์ข้อมูลแทนที่จะเป็นเอาต์พุตสุดท้ายเราสามารถจินตนาการถึงโลกที่เป็นไปได้ที่ชุดข้อมูลประสิทธิภาพสูงได้รับการปรับแต่งสําหรับกรณีการใช้งานทางธุรกิจใด ๆ

3. AI + ฐานข้อมูล? การเปรียบเทียบละเอียดของ The Graph, Chainbase, และ Space and Time

3.1 กราฟ

เครือข่าย Graph บรรลุการจัดทําดัชนีข้อมูลแบบหลายสายโซ่และบริการสืบค้นผ่านเครือข่ายโหนดแบบกระจายอํานาจทําให้นักพัฒนาสามารถจัดทําดัชนีข้อมูลบล็อกเชนและสร้างแอปพลิเคชันแบบกระจายอํานาจได้อย่างสะดวก โมเดลผลิตภัณฑ์หลักประกอบด้วยตลาดการดําเนินการสืบค้นข้อมูลและตลาดแคชการจัดทําดัชนีข้อมูลซึ่งทั้งสองอย่างนี้ตอบสนองความต้องการการสืบค้นผลิตภัณฑ์ของผู้ใช้ ตลาดการดําเนินการสืบค้นข้อมูลหมายถึงผู้บริโภคที่จ่ายโหนดดัชนีที่เหมาะสมสําหรับข้อมูลที่พวกเขาต้องการในขณะที่ตลาดแคชการจัดทําดัชนีเกี่ยวข้องกับโหนดดัชนีที่จัดสรรทรัพยากรตามปัจจัยต่างๆเช่นความนิยมในการจัดทําดัชนีในอดีตของกราฟย่อยค่าธรรมเนียมการสืบค้นที่รวบรวมและความต้องการจากภัณฑารักษ์แบบ on-chain สําหรับเอาต์พุตย่อย

กราฟย่อยเป็นโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลภายในเครือข่ายกราฟ พวกเขากําหนดวิธีการแยกและแปลงข้อมูลจากบล็อกเชนเป็นรูปแบบที่สืบค้นได้ (เช่นสคีมา GraphQL) ทุกคนสามารถสร้างกราฟย่อยและแอปพลิเคชันหลายตัวสามารถนํากราฟย่อยเหล่านี้กลับมาใช้ใหม่ได้ช่วยเพิ่มความสามารถในการนําข้อมูลกลับมาใช้ใหม่และประสิทธิภาพการดําเนินงาน

เครือข่ายกราฟประกอบด้วยบทบาทสำคัญ 4 อย่าง ได้แก่ Indexers, Delegators, Curators, และ Developers ซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อให้การสนับสนุนข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชัน Web3 หน้าที่ของพวกเขาเป็นดังนี้:

· Indexers: ดัชนีเมอร์เป็นผู้ดำเนินการโหนดภายในเครือข่าย The Graph ที่มีส่วนร่วมโดยการเดิมพัน GRT (โทเค็นเกาะกราฟ). พวกเขาให้บริการดัชนีและการประมวลผลคำถาม

· ผู้ให้เลือกตั้ง: ผู้ให้เลือกตั้งคือผู้ใช้ที่เดิมพันโทเค็น GRT เพื่อสนับสนุนการดำเนินการของโหนดดัชนี พวกเขาจะได้รับส่วนหนึ่งของรางวัลโดยอ้างอิงจากโหนดดัชนีที่พวกเขาให้เลือกตั้ง

· ผู้ดูแล: ผู้ดูแลรับผิดชอบในการส่งสัญญาณว่า subgraph ใดควรถูกจัดทำดัชนีโดยเครือข่าย พวกเขาช่วยให้ subgraph ที่มีคุณค่าได้รับการจัดลำดับสำหรับการประมวลผล

· ผู้พัฒนา: ไม่เหมือนกับบทบาท 3 อันก่อนหน้านี้ ผู้พัฒนาเป็นฝ่ายที่ต้องการและเป็นผู้ใช้หลักของ The Graph พวกเขาสร้างและส่ง subgraphs ไปยังเครือข่าย The Graph แล้วรอให้เครือข่ายทำการทำความเข้าใจความต้องการข้อมูลของพวกเขา

3.1 กราฟ

The Graph ได้ทำการเปลี่ยนแปลงให้เป็นบริการโฮสต์ subgraph แบบจำนวนมากอย่างเต็มรูปแบบ โดยมีการสร้างความสนใจทางเศรษฐกิจที่ไหลไปมาระหว่างผู้เข้าร่วมที่แตกต่างกันเพื่อให้มั่นใจในการดำเนินการของระบบ

· รางวัล Indexer: ผู้จัดทําดัชนีจะได้รับรายได้จากค่าธรรมเนียมการสืบค้นของผู้บริโภคและส่วนหนึ่งของรางวัลบล็อกโทเค็น GRT

· รางวัลผู้รับมอบสิทธิ์: ผู้รับมอบสิทธิ์จะได้รับส่วนแบ่งรางวัลจากผู้จัดทําดัชนีที่พวกเขาสนับสนุน

· รางวัลผู้คุ้มครอง: หากผู้คุ้มครองสัญญาณ subgraph ที่มีความคุ้มค่าได้ พวกเขาสามารถรับส่วนหนึ่งของค่าธรรมเนียมการค้นหา

ในความเป็นจริงผลิตภัณฑ์ของ The Graph มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วในคลื่น AI ในฐานะหนึ่งในทีมพัฒนาหลักในระบบนิเวศของ The Graph Semiotic Labs มุ่งเน้นไปที่การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการกําหนดราคาการจัดทําดัชนีและประสบการณ์การสืบค้นของผู้ใช้ ปัจจุบันเครื่องมือที่พัฒนาโดย Semiotic Labs เช่น AutoAgora, Allocation Optimizer และ AgentC ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของระบบนิเวศในด้านต่างๆ

· AutoAgora แนะนํากลไกการกําหนดราคาแบบไดนามิกที่ปรับราคาแบบเรียลไทม์ตามปริมาณการสืบค้นและการใช้ทรัพยากรเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การกําหนดราคาเพื่อให้แน่ใจว่าดัชนีสามารถแข่งขันได้และเพิ่มรายได้สูงสุด

· เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรจะแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนของการจัดสรรทรัพยากรกราฟย่อย ซึ่งช่วยให้ผู้จัดทําดัชนีบรรลุการกําหนดค่าทรัพยากรที่เหมาะสมที่สุดเพื่อเพิ่มรายได้และประสิทธิภาพ

· AgentC เป็นเครื่องมือทดลองที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลบล็อกเชนของ The Graph โดยใช้ภาษาธรรมชาติ เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้งาน

การใช้เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ The Graph สามารถเพิ่มความสามารถในระบบและความใกล้ชิดกับผู้ใช้ด้วยการช่วยเหลือของ AI

3.2 ฐานโซ่

Chainbase เป็นเครือข่ายข้อมูลที่ครอบคลุมทั้งหมดของบล็อกเชนลงในแพลตฟอร์มเดียว ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างและบำรุงรักษาแอปพลิเคชันได้ง่ายขึ้น คุณลักษณะที่เป็นเอกลักษณ์ของมันรวมถึง:

· ทะเลข้อมูลแบบเรียลไทม์: Chainbase ให้บริการทะเลข้อมูลแบบเรียลไทม์เฉพาะสำหรับกระแสข้อมูลบล็อกเชน อนุญาตให้เข้าถึงข้อมูลทันทีเมื่อมีการสร้างข้อมูล

· สถาปัตยกรรมแบบ Dual-chain: Chainbase สร้างขึ้นบน Eigenlayer AVS สร้างเลเยอร์การดําเนินการที่ทํางานควบคู่ไปกับอัลกอริธึมฉันทามติของ CometBFT การออกแบบนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการตั้งโปรแกรมข้อมูลข้ามสายโซ่และความสามารถในการประกอบรองรับปริมาณงานสูงเวลาแฝงต่ําและขั้นสุดท้ายในขณะที่ปรับปรุงความปลอดภัยของเครือข่ายผ่านรูปแบบการปักหลักคู่

มาตรฐานรูปแบบข้อมูลนวัตกรรม: Chainbase นำเสนอมาตรฐานรูปแบบข้อมูลใหม่ที่เรียกว่า "ร่างกาย" ซึ่งเป็นการปรับปรุงโครงสร้างและการใช้ประโยชน์ของข้อมูลในอุตสาหกรรมคริปโต

โมเดล Cryptoworld: ด้วยทรัพยากรข้อมูลบล็อกเชนที่หลากหลายของ Chainbase รวมกับเทคโนโลยีโมเดล AI เพื่อสร้างโมเดล AI ที่เข้าใจ พยายาม และปฏิสัมพันธ์กับธุรกรรมบล็อกเชนได้อย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลพื้นฐาน Theia ปัจจุบันมีให้บริการสำหรับสาธารณะใช้งานแล้ว

คุณสมบัติเหล่านี้ทําให้ Chainbase แตกต่างในโปรโตคอลการจัดทําดัชนีบล็อกเชน โดยมุ่งเน้นไปที่การเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ รูปแบบข้อมูลที่เป็นนวัตกรรมใหม่ และการสร้างแบบจําลองที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นผ่านการรวมข้อมูลแบบ on-chain และ off-chain เพื่อเพิ่มข้อมูลเชิงลึก

โมเดล AI ของ Chainbase ชื่อ Theia เป็นจุดเด่นสำคัญที่แตกต่างจากโปรโตคอลบริการข้อมูลอื่นๆ โดยอิงจากโมเดล DORA ของ NVIDIA Theia เรียนรู้และวิเคราะห์รูปแบบการใช้เงินดิจิตอลโดยรวมข้อมูลออนเชนและออฟเชนพร้อมกับกิจกรรมสเปเชียลเทมปอรัล ผ่านการแยกวิเคราะห์สาเหตุผลเป็นเชิงเส้นผลลัพธ์ที่ได้จะช่วยลึกซึ้งการสำรวจค่าศักย์และแบบแผนของข้อมูลออนเชน และให้บริการข้อมูลอัจฉริยะที่มีความสามารถมากขึ้นสำหรับผู้ใช้งาน

บริการข้อมูลที่ใช้ AI ได้ทำให้ Chainbase กลายเป็นผู้ให้บริการข้อมูลอัจฉริยะที่มีความแข่งขันมากขึ้นจากเพียงแค่แพลตฟอร์มบริการข้อมูลบล็อกเชน ด้วยข้อมูลที่มีความแข็งแกร่งและการวิเคราะห์ AI ที่ใช้คำนึงถึงเสมอได้ Chainbase สามารถให้ข้อมูลที่มีความเข้าใจกว้างขึ้นและปรับปรุงกระบวนการประมวลผลข้อมูลของผู้ใช้ได้อย่างเต็มที่

3.3 พื้นที่และเวลา

Space and Time (SxT) 旨在创建一个可验证的计算层，扩展去中心化数据仓库上的零知识证明，为智能合约、大型语言模型和企业提供可信的数据处理。Space and Time 最近在最新的 A 轮融资中获得了 2000 万美元的资金，由 Framework Ventures、Lightspeed Faction、Arrington Capital 和 Hivemind Capital 领导。

ในด้านการทําดัชนีและการตรวจสอบข้อมูล Space and Time แนะนําวิธีการทางเทคนิคใหม่—Proof of SQL นี่คือนวัตกรรมเทคโนโลยี zero-knowledge proof (ZKP) ที่พัฒนาโดย Space and Time ซึ่งทําให้มั่นใจได้ว่าการสืบค้น SQL ที่ดําเนินการบนคลังข้อมูลแบบกระจายอํานาจนั้นป้องกันการงัดแงะและตรวจสอบได้ เมื่อเรียกใช้แบบสอบถาม Proof of SQL จะสร้างหลักฐานการเข้ารหัสลับที่ตรวจสอบความสมบูรณ์และความถูกต้องของผลลัพธ์คิวรี หลักฐานนี้จะถูกผนวกเข้ากับผลลัพธ์การสืบค้น ซึ่งช่วยให้ผู้ตรวจสอบ (เช่น สัญญาอัจฉริยะ) สามารถยืนยันได้อย่างอิสระว่าข้อมูลไม่ได้ถูกดัดแปลงในระหว่างการประมวลผล เครือข่ายบล็อกเชนแบบดั้งเดิมมักจะอาศัยกลไกฉันทามติในการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลในขณะที่ Proof of SQL ของ Space and Time ใช้วิธีการตรวจสอบข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะในระบบของ Space and Time โหนดหนึ่งมีหน้าที่รับผิดชอบในการเก็บข้อมูลในขณะที่โหนดอื่นใช้เทคโนโลยี zk เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลนั้น วิธีนี้ช่วยลดการใช้ทรัพยากรจากหลายโหนดที่จัดทําดัชนีข้อมูลเดียวกันซ้ําซ้อนเพื่อให้ได้ฉันทามติซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของระบบโดยรวม เมื่อเทคโนโลยีนี้เติบโตขึ้นจึงทําหน้าที่เป็นรากฐานที่สําคัญสําหรับอุตสาหกรรมดั้งเดิมที่เน้นความน่าเชื่อถือของข้อมูลเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ตามข้อมูลบล็อกเชน

ในเวลาเดียวกัน SxT ได้ร่วมมือกับห้องปฏิสัมพันธ์นวัตกรรมร่วมกันของ Microsoft เพื่อส่งเสริมการพัฒนาเครื่องมือ AI ที่สร้างขึ้นมา ทำให้ผู้ใช้สามารถประมวลผลข้อมูลบล็อกเชนผ่านภาษาธรรมชาติได้อย่างง่ายดาย ณ ขณะนี้ใน Space and Time Studio ผู้ใช้สามารถป้อนคำถามภาษาธรรมชาติเข้าไปและ AI จะแปลงคำถามเหล่านั้นเป็น SQL และดำเนินการค้นหาแทนผู้ใช้เพื่อนำเสนอผลลัพธ์สุดท้ายที่ต้องการ

3.4 การเปรียบเทียบความแตกต่าง

4. ข้อสรุปและแนวโน้ม

สรุปมาดูในส่วนของเทคโนโลยีดัชนีข้อมูลบล็อกเชน ได้เปลี่ยนแปลงจากแหล่งข้อมูลโหนดเริ่มต้น ผ่านการพัฒนาการวิเคราะห์ข้อมูลและดัชนี ไปจนถึงการให้บริการข้อมูลเต็มบล็อกด้วยประสิทธิภาพ ที่เป็นการประคับประคองจากประสิทธิภาพ และความแม่นยำของการเข้าถึงข้อมูล แต่ยังมอบประสบการณ์อัจฉริยะที่ไม่เหมือนใครให้กับผู้ใช้

มองไปข้างหน้ากับการพัฒนาที่ต่อเนื่องของเทคโนโลยีใหม่ เช่น AI และการพิสูจน์แบบศูนย์-ความรู้ เซอร์วิสข้อมูลบล็อกเชนจะกลายเป็นอย่างมีความสามารถและปลอดภัยมากขึ้น พวกเรามีเหตุผลที่จะเชื่อว่าเซอร์วิสข้อมูลบล็อกเชนจะยังคงเล่น peran penting ในฐานะโครงสร้างพื้นฐาน หน้าที่การสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับความคืบหน้าและนวัตกรรมในอุตสาหกรรม

Disclaimer：

1. บทความนี้ทําซ้ําจาก [ห้องปฏิบัติการที่เชื่อถือได้], ลิขสิทธิ์เป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [Trustless Labs], หากคุณมีคำประทับใจใดๆ เกี่ยวกับการเผยแพร่ฉบับสำเนา โปรดติดต่อ Gate Learnทีม และทีม จะจัดการกับมันโดยเร็วที่สุดตามขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง

2. ข้อความปฏิเสธความรับผิดชอบ: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงมุมมองส่วนตัวของผู้เขียนเท่านั้นและไม่ใช่การให้คำแนะนำในการลงทุนใด ๆ

3. Other language versions of the article are translated by the Gate Learn team and are not mentioned in Gate.io, บทความที่แปลอาจไม่สามารถเลียนแบบ กระจายหรือลอกเลียนได้