تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من عقدة إلى خدمات سلسلة كاملة ممكّنة بواسطة الذكاء الاصطناعي

1. المقدمة

في السنوات الأخيرة، شهدت التطبيقات اللامركزية (dApp) ازدهارًا في مجال البلوكتشين، من التطبيقات المالية والألعاب والاجتماعات الاجتماعية في المراحل المبكرة، إلى تنوع البيئات المتعددة السلاسل اليوم. خلال هذه العملية، كانت مصادر البيانات وطرق الوصول التي تعتمد عليها dApp تتطور باستمرار.

في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي (AI) وWeb3 مواضيع ساخنة. تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى كميات هائلة من البيانات للتعلم والتطور باستمرار، تمامًا كما تحتاج النباتات إلى ضوء الشمس والماء لتنمو بشكل جيد. بدون دعم البيانات، حتى أكثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي تقدمًا لا يمكن أن تحقق ذكاءها وكفاءتها المطلوبة.

ستقوم هذه المقالة بتحليل تطور فهرسة بيانات البلوكتشين من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين في عملية تطوير الصناعة. سنقارن أيضًا بين بروتوكولات فهرسة البيانات التقليدية مثل The Graph والبروتوكولات الجديدة لخدمات بيانات البلوكتشين مثل Chainbase وSpace and Time، ونتناول أوجه الشبه والاختلاف بين هذه البروتوكولات الجديدة التي تجمع تقنية الذكاء الاصطناعي في خدمات البيانات وبنية المنتجات.

2. تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة

2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين

أساس البلوكتشين هو شبكة لامركزية تتكون من العديد من العقدة، حيث تخزن كل عقدة نسخة كاملة من بيانات البلوكتشين. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن بناء وصيانة العقدة بأنفسهم ليس بالأمر السهل، حيث يحتاجون إلى مهارات احترافية، ويواجهون أيضًا تكاليف مرتفعة للأجهزة وعرض النطاق الترددي. في الوقت نفسه، قدرة الاستعلام للعقدة العادية محدودة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المطورين.

لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقدة استدعاء الإجراءات البعيدة (RPC). هؤلاء المزودون مسؤولون عن تشغيل وإدارة العقد، ويوفرون خدمات الوصول إلى البيانات للمستخدمين من خلال نقاط نهاية RPC. على الرغم من أن نقاط نهاية RPC العامة مجانية، إلا أنها تعاني من قيود في السرعة، مما قد يؤثر على تجربة المستخدم في dApp. بينما تتمتع نقاط نهاية RPC الخاصة بأداء أفضل، إلا أنها لا تزال غير فعالة في الاستعلامات المعقدة، وصعبة التوسع عبر الشبكات. ومع ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات القياسية لمزودي العقدة قد خفضت من عتبة وصول المستخدمين إلى البيانات على السلسلة، مما وضع أساسًا للتفسير والتطبيقات اللاحقة للبيانات.

2.2 تحليل البيانات: من البيانات الأولية إلى البيانات القابلة للاستخدام

تقدم البيانات الأصلية التي توفرها عقدة البلوكتشين عادةً معالجة تشفيرية وترميز، واستخدام هذه البيانات مباشرةً يعتبر صعبًا على المستخدمين العاديين والمطورين. تعتبر عملية تحليل البيانات هي المرحلة الأساسية في عملية الفهرسة الكاملة للبيانات، حيث تقوم بتحويل البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق أكثر سهولة في الفهم والتعامل.

2.3 تطور فهرس البيانات

مع تزايد حجم بيانات البلوكتشين، أصبح الطلب على مفهرسي البيانات أكثر وضوحًا. يمكن للمفهرسين تنظيم البيانات على السلسلة وتخزينها في قاعدة بيانات، مما يسهل الاستعلام. يقومون بفهرسة بيانات البلوكتشين وتوفير لغة استعلام مشابهة لـ SQL مثل واجهة GraphQL (، مما يجعل البيانات متاحة في أي وقت. يوفر المفهرسون للمطورين لغة استعلام موحدة، مما يبسط بشكل كبير عملية استرجاع البيانات.

أنواع مختلفة من المفهرسين لها ميزات خاصة بها:

1. فهرس العقدة الكاملة: استخراج البيانات مباشرة من العقدة الكاملة، مما يضمن سلامة البيانات، ولكنه يتطلب الكثير من موارد التخزين والمعالجة.
2. فهرس خفيف الوزن: يعتمد على العقدة الكاملة للحصول على بيانات محددة حسب الحاجة، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكنه قد يزيد من وقت الاستعلام.
3. مُؤَشِّر خاص: مُحَسَّن لأنواع معينة من البيانات أو البلوكتشين، مثل بيانات NFT أو معاملات DeFi.
4. مجمع الفهارس: استخراج البيانات من عدة بلوكتشين ومصادر، بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة، وتوفير واجهة استعلام موحدة، مناسبة لتطبيقات متعددة السلاسل.

حاليًا، تتراوح متطلبات التخزين لعقدة أرشيف الإيثيريوم تحت عملاء مختلفين من 3TB إلى 13.5TB، ومع استمرار نمو البلوكتشين، فإن هذه الكمية من البيانات لا تزال في ارتفاع مستمر. في مواجهة هذه الكمية الكبيرة من البيانات، تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية ليس فقط الفهرسة متعددة السلاسل، ولكنها أيضًا قامت بتخصيص إطار تحليل البيانات وفقًا لاحتياجات البيانات المختلفة للتطبيقات.

بالمقارنة مع نقاط نهاية RPC التقليدية، فإن الفاحصين يتمتعون بميزة كبيرة من حيث كفاءة الفهرسة والاستعلام عن البيانات. يمكنهم فهرسة كميات هائلة من البيانات بكفاءة، ودعم الاستعلامات المعقدة وتصفية البيانات، وتحليلها بعد الاستخراج. بعض الفاحصين يدعمون أيضًا تجميع مصادر البيانات من عدة بلوكتشين، مما يتجنب مشكلة الحاجة إلى نشر واجهات برمجة التطبيقات متعددة السلاسل في dApp. من خلال التشغيل الموزع، يوفر الفاحصون أمانًا وأداءً أقوى، بينما يقلل من مخاطر الانقطاع التي قد تسببها مزودي RPC المركزيين.

![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص عن مسار فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-694cb5f2be61475195e2e559567dee89.webp(

) 2.4 قاعدة بيانات كاملة: محاذاة الأولوية للتدفق

مع تزايد تعقيد متطلبات التطبيقات، أصبح من الصعب على تنسيق فهرس واجهة برمجة التطبيقات القياسية تلبية الاحتياجات المتنوعة للاستعلام، مثل الوصول عبر الكتل أو رسم البيانات خارج السلسلة. في بنية أنظمة البيانات الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً لتجاوز قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يتيح معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي.

تتجه مزودات خدمات بيانات البلوكتشين أيضًا نحو بناء تدفقات بيانات البلوكتشين. حيث أطلقت شركات خدمات الفهرسة التقليدية منتجات للحصول على بيانات البلوكتشين في الوقت الحقيقي بطريقة تدفق البيانات، مثل Substreams من The Graph وMirror من Goldsky. وفي الوقت نفسه، ظهرت خدمات بحيرات البيانات في الوقت الحقيقي مثل Chainbase وSubSquid التي تعتمد على توليد تدفقات البيانات من البلوكتشين.

تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل معاملات البلوكتشين في الوقت الحقيقي وتوفير قدرات استعلام أكثر شمولاً. من خلال إعادة تعريف تحديات بيانات السلسلة من منظور أنابيب البيانات الحديثة، يمكننا تخيل عالم محتمل يمكن فيه تخصيص مجموعات بيانات عالية الأداء لأي حالة استخدام تجارية.

![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص عن مسار فهرسة بيانات Web3]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-587ce87f6dbedee4acec7d939fed6980.webp(

3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة عميقة بين The Graph و Chainbase و Space and Time

) 3.1 الرسم البياني

تقدم شبكة The Graph خدمات فهرسة البيانات المتعددة السلاسل واستعلامها من خلال شبكة عقد لا مركزية، مما يسهل على المطورين فهرسة بيانات البلوكتشين وبناء التطبيقات اللامركزية. تشمل أنماط المنتجات الرئيسية لديها سوق تنفيذ استعلام البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات، لخدمة احتياجات استعلام المنتجات للمستخدمين.

الفرعية ### Subgraphs ( هي بنية البيانات الأساسية لشبكة The Graph، تحدد كيفية استخراج البيانات من البلوكتشين وتحويلها إلى تنسيق يمكن استعلامه. يمكن لأي شخص إنشاء فرعية، ويمكن لتطبيقات متعددة إعادة استخدام هذه الفرعيات، مما يعزز قابلية إعادة استخدام البيانات وكفاءة الاستخدام.

تتكون شبكة The Graph من أربعة أدوار رئيسية: الفهرس، المنسق، المفوض والمطور. يوفر الفهرس خدمات الفهرسة ومعالجة الاستعلامات؛ يقوم المفوض بتعهد الرموز لدعم تشغيل عقدة الفهرس؛ يتولى المنسق الإشارة إلى أي الرسوم البيانية الفرعية يجب أن يتم فهرستها بواسطة الشبكة؛ يعمل المطور كطرف طلب لإنشاء وتقديم الرسوم البيانية الفرعية.

تتطور منتجات The Graph بسرعة أيضًا في موجة الذكاء الاصطناعي. قامت Semiotic Labs بتطوير أدوات AutoAgora و Allocation Optimizer و AgentC التي تعزز أداء النظام البيئي في عدة مجالات، مثل آلية التسعير الديناميكية، وتخصيص الموارد الأمثل، واستعلامات اللغة الطبيعية.

![قراءة، فهرسة إلى تحليل، نظرة عامة على مسار فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cf9a002b9b094fbbe3be7f611001b5c1.webp(

) 3.2 قاعدة السلسلة

Chainbase هو شبكة بيانات شاملة، تدمج جميع بيانات البلوكتشين في منصة واحدة. تشمل ميزاته الفريدة:

• بحيرة بيانات حقيقية: توفر بحيرة بيانات حقيقية مخصصة لتدفقات بيانات البلوكتشين.
• هيكل مزدوج السلسلة: تم بناء طبقة التنفيذ على أساس Eigenlayer AVS، وبتعاون مع خوارزمية إجماع CometBFT تشكل هيكل مزدوج السلسلة متوازي.
• معيار تنسيق البيانات المبتكر: تقديم معيار تنسيق البيانات "manuscripts"، لتحسين هيكلة واستخدام بيانات صناعة التشفير.
• نموذج العالم المشفر: دمج تقنية نماذج الذكاء الاصطناعي، لإنشاء نموذج ذكاء اصطناعي قادر على فهم وتوقع معاملات البلوكتشين والتفاعل معها.

نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase هو أحد النقاط البارزة الرئيسية، يعتمد على نموذج DORA من NVIDIA، ويجمع بين البيانات على السلسلة وخارج السلسلة بالإضافة إلى الأنشطة الزمنية والمكانية، ويتعلم ويحلل أنماط التشفير، ويستجيب من خلال الاستدلال السببي.

![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص لميدان فهرسة بيانات Web3]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b343cab5112c1a3d52f4e72122ae0df2.webp(

) 3.3 الفضاء والوقت

الفضاء والوقت ###SxT( يهدف إلى إنشاء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع إثباتات المعرفة الصفرية على مستودعات البيانات اللامركزية. تكنولوجيا الابتكار الخاصة به Proof of SQL هي تقنية إثبات المعرفة الصفرية، تضمن أن استعلامات SQL المنفذة على مستودعات البيانات اللامركزية هي غير قابلة للتغيير وقابلة للتحقق.

SxT تتعاون مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يسهل على المستخدمين معالجة بيانات البلوكتشين من خلال معالجة اللغة الطبيعية. في Studio Space and Time، يمكن للمستخدمين إدخال استفسارات باللغة الطبيعية، وستقوم AI تلقائيًا بتحويلها إلى SQL وتنفيذ الاستعلام.

![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص مسار فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-97443cbd177ac4ffd1665da670ffbf12.webp(

الاستنتاجات والتطلعات

تطورت تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين من مصادر بيانات العقدة الأولية، مروراً بتطور解析 البيانات ومؤشر الفهرسة، إلى خدمات بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، في عملية تحسين تدريجية. إن التطورات المستمرة لهذه التقنيات لا تعزز فقط كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل توفر أيضًا تجربة ذكية للمستخدمين.

في المستقبل، مع التطور المستمر لتقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. باعتبارها بنية تحتية، ستستمر خدمات بيانات البلوكتشين في تقديم دعم قوي لتقدم الصناعة وابتكارها.

![قراءة، فهرسة إلى تحليل، موجز عن مسار فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0742180b7da8a9dcddafc465a4dba9cb.webp(