تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين وآفاق المستقبل

1. المقدمة

من أوائل تطبيقات البلوكتشين إلى تنوع التطبيقات المالية والألعاب والتواصل الاجتماعي اليوم، شهد نظام البلوكتشين تغييرات هائلة. في هذه العملية، أصبحت مصادر البيانات التي تعتمد عليها تفاعلات dApp محور اهتمام الصناعة.

في عام 2024، أصبحت دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 موضوعًا ساخنًا. في مجال الذكاء الاصطناعي، تُعتبر البيانات مصدر الحياة لنموها وتطورها. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى ضوء الشمس والماء لتنمو، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات لتتعلم وتفكر باستمرار. بدون دعم البيانات، فإن أي خوارزمية ذكاء اصطناعي بارعة لن تتمكن من أداء ذكائها وكفاءتها كما ينبغي.

ستتناول هذه المقالة تطور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، وتحليل تطور تقنيات فهرسة البيانات في الصناعة، ومقارنة عدة بروتوكولات رئيسية لفهرسة البيانات، مع التركيز بشكل خاص على كيفية استخدام البروتوكولات الناشئة لتقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين خدمات البيانات وهياكل المنتجات.

2. تطور فهرسة البيانات: من العقد إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة

2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين

البلوكتشين غالبًا ما يُوصف بأنه دفتر أستاذ لامركزي. العقدة هي أساس الشبكة بأكملها، حيث تتحمل مسؤولية تسجيل وتخزين ونشر جميع بيانات المعاملات على السلسلة. كل عقدة تحتفظ بنسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يضمن خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن بناء وصيانة العقدة ليس بالأمر السهل، حيث يتطلب مهارات متخصصة، بالإضافة إلى تكاليف عالية للعتاد وعرض النطاق. علاوة على ذلك، فإن قدرة الاستعلام للعقد العادية محدودة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المطورين.

لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودات عقد RPC. تتحمل هذه المزودات تكاليف إدارة العقد، وتقدم خدمات البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. على الرغم من أن نقاط نهاية RPC العامة مجانية، إلا أن لديها قيود على المعدل، مما قد يؤثر على تجربة المستخدم لتطبيقات dApp. توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل، ولكنها تكون أقل كفاءة في الاستعلامات المعقدة، وصعبة التوسع والتوافق عبر الشبكات. ومع ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات القياسية لمزودي العقد قد خففت من عائق الوصول إلى البيانات على البلوكتشين، مما وضع الأساس لعمليات تحليل البيانات والتطبيقات اللاحقة.

2.2 تحليل البيانات: من البيانات الأولية إلى البيانات القابلة للاستخدام

تكون البيانات الأصلية التي تقدمها عقدة البلوكتشين عادةً مشفرة ومرمزة، وعلى الرغم من أنها تضمن سلامة البيانات وأمانها، إلا أنها تزيد من صعوبة التحليل. بالنسبة للمستخدمين العاديين والمطورين، يتطلب التعامل المباشر مع هذه البيانات معرفة تقنية كبيرة وموارد حسابية.

تصبح عملية تحليل البيانات في هذا السياق مهمة بشكل خاص. من خلال تحويل البيانات الخام المعقدة إلى تنسيق أسهل في الفهم والتعامل، يمكن للمستخدمين استخدام هذه البيانات بشكل أكثر وضوحًا. تؤثر جودة التحليل بشكل مباشر على كفاءة وفاعلية تطبيقات بيانات البلوكتشين، وهي حلقة حاسمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.

2.3 تطور فهرس البيانات

مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين بشكل كبير، تزايدت الحاجة إلى مُؤشِّرات البيانات. الوظيفة الرئيسية للمُؤشِّر هي تنظيم البيانات الموجودة على السلسلة وتخزينها في قاعدة بيانات لتسهيل الاستعلام. يقومون بفهرسة بيانات البلوكتشين، ويقدمون واجهة لغة استعلام مشابهة لـ SQL (مثل GraphQL)، مما يجعل البيانات متاحة في أي وقت. تتيح هذه الواجهة الموحدة للاستعلامات للمطورين استرجاع المعلومات المطلوبة بسرعة ودقة، مما يُبَسِّط العملية برمتها بشكل كبير.

تمتلك أنواع مختلفة من الفهارس مزاياها الخاصة:

1. مؤشر العقدة الكاملة: استخراج البيانات مباشرة من العقدة الكاملة، مما يضمن البيانات الكاملة والدقيقة، ولكن يتطلب سعة تخزين وقدرة معالجة كبيرة.
2. مؤشر خفيف الوزن: يعتمد على العقد الكاملة للحصول على بيانات معينة، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكنه قد يزيد من وقت الاستعلام.
3. مُؤَشِّر مُخَصَّص: مُحَسَّن لِمُعَالَجَة نَوعٍ مُعَيَّنٍ مِنَ البَيَانات أَو البلوكتشين، مِثَال: بَيَانات NFT أَو مُعَامَلات DeFi.
4. المجمع الفهرسي: استخراج البيانات من عدة بلوكتشين ومصادر، بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة، وتوفير واجهة استعلام موحدة، مناسبة لتطبيقات dApp متعددة السلاسل.

حالياً، تتراوح متطلبات التخزين لعقد أرشيف الإيثيريوم تحت عملاء مختلفين من 3TB إلى 13.5TB، وتستمر في الزيادة مع نمو البلوكتشين. في مواجهة هذه الكمية الضخمة من البيانات، لا تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية فقط الفهرسة متعددة السلاسل، بل قامت أيضاً بتخصيص إطار تحليل البيانات لتلبية احتياجات التطبيقات المختلفة.

أدى ظهور الفهرس إلى تحسين كبير في كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها. مقارنةً بنقاط النهاية RPC التقليدية، يمكن للفهرس التعامل بكفاءة مع كميات كبيرة من البيانات، ودعم الاستعلامات المعقدة وتصفية البيانات. تدعم بعض الفهارس أيضًا تجميع مصادر البيانات متعددة السلاسل، مما يتجنب مشكلة حاجة dApp متعددة السلاسل إلى نشر واجهات برمجة تطبيقات متعددة. من خلال التشغيل الموزع، يقدم الفهرس أمانًا وأداءً أقوى، مما يقلل من مخاطر الانقطاع التي قد تنجم عن مزودي RPC المركزيين.

2.4 قاعدة البيانات الكاملة: محاذاة الأولوية للتدفق

مع توسع حجم المشروع، أصبح من الصعب تلبية الطلبات المتزايدة التعقيد للاستعلامات من خلال واجهة برمجة التطبيقات القياسية، مثل البحث، والوصول عبر الكتل، أو رسم البيانات خارج السلسلة. أصبحت طريقة "التيار أولاً" في بنية أنابيب البيانات الحديثة حلاً لتجاوز قيود المعالجة الدفعية التقليدية، مما يحقق معالجة وتحليل البيانات في الوقت الفعلي.

تتجه مزودات خدمات البيانات للبلوكتشين أيضًا نحو بناء تدفقات البيانات. أطلقت مزودات خدمات الفهرسة التقليدية منتجات تدفقات بيانات بلوكتشين في الوقت الحقيقي، مثل Substreams من بروتوكول معين وMirror من شركة معينة. في الوقت نفسه، توفر مزودات الخدمة الناشئة مثل منصة بيانات معينة وبروتوكول معين أيضًا بحيرات بيانات في الوقت الحقيقي تعتمد على البيانات المولدة من البلوكتشين.

تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل معاملات البلوكتشين في الوقت الفعلي وتوفير قدرات استعلام شاملة. من خلال إعادة التفكير في إدارة البيانات على السلسلة من منظور أنظمة البيانات الحديثة، يمكننا استكشاف المزيد من إمكانيات تخزين البيانات واستخدامها. يعتبر مصنّفو البيانات مثل Subgraph وETL على شبكة الإيثيريوم بمثابة تدفقات بيانات بدلاً من إخراج نهائي، مما يفتح آفاقًا جديدة لمجموعات البيانات عالية الأداء المخصصة.

3. دمج الذكاء الاصطناعي مع قواعد البيانات: مقارنة البروتوكولات الرئيسية

3.1 بروتوكول فهرسة لامركزي معين

توفر هذه الاتفاقية خدمات فهرسة البيانات المتعددة السلاسل واستعلامها من خلال شبكة عقد لا مركزية. تشمل منتجاتها الأساسية سوق تنفيذ استعلام البيانات وسوق تخزين فهرس البيانات، لتلبية احتياجات استعلام المستخدمين.

الهيكل الأساسي للبيانات في البروتوكول هو "الرسم الفرعي"، الذي يحدد كيفية استخراج البيانات من البلوكتشين وتحويلها إلى تنسيق قابل للاستعلام. يتكون الشبكة من أربعة أدوار: الفهرس، القيم، المفوضين والمطورين، ويتم ضمان تشغيل النظام من خلال الحوافز الاقتصادية.

حققت الاتفاقية مؤخرًا تقدمًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. قام الفريق الرئيسي لتطوير النظام البيئي بتطوير عدة أدوات ذكاء اصطناعي، مثل آلية التسعير الديناميكي، ومحسن تخصيص الموارد، وأداة استعلام اللغة الطبيعية، مما يعزز من مستوى ذكاء النظام وودودته للمستخدمين.

3.2 شبكة بيانات شاملة

هذا هو منصة تجمع جميع بيانات البلوكتشين، وتقدم بحيرة بيانات حقيقية، وهيكل مزدوج، ومعايير تنسيق بيانات مبتكرة ونموذج عالم التشفير.

تستند هذه المنصة إلى طبقة تنفيذية مبنية على تقنية معينة، وتشكّل مع خوارزمية توافق معينة بنية مزدوجة متوازية، مما يعزز قابلية برمجة البيانات عبر السلاسل وقابليتها للتجميع. تقدم المنصة معيار تنسيق بيانات جديد يسمى "manuscripts"، مما يحسن هيكلة البيانات في صناعة التشفير واستخدامها.

تجمع المنصة بين تقنية نماذج الذكاء الاصطناعي، لإنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه فهم وتوقع معاملات البلوكتشين والتفاعل معها. حالياً، تم إطلاق نموذج النسخة الأساسية للاستخدام العام، والذي يعتمد على تقنية طورتها شركة معينة، ويجمع بين البيانات على السلسلة وخارج السلسلة بالإضافة إلى الأنشطة الزمنية والمكانية، لاستكشاف القيمة الكامنة والأنماط للبيانات على السلسلة.

3.3 طبقة حساب قابلة للتحقق

يهدف هذا المشروع إلى إنشاء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع الإثباتات الصفرية على مستودع بيانات لامركزي، لتوفير معالجة بيانات موثوقة للعقود الذكية، ونماذج اللغة الكبيرة، والشركات.

قدم المشروع تقنية مبتكرة لإثبات المعرفة الصفرية، مما يضمن أن استعلامات SQL التي يتم تنفيذها على مستودع البيانات اللامركزي هي مقاومة للتلاعب وقابلة للتحقق. هذه التقنية غيرت الطريقة التي تعتمد بها الشبكات التقليدية للبلوكتشين على آلية الإجماع للتحقق من صحة البيانات، مما يعزز الأداء العام للنظام.

تعاون المشروع مع مختبرات الذكاء الاصطناعي في شركة تكنولوجيا كبيرة لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، لتبسيط عملية معالجة بيانات البلوكتشين من خلال معالجة اللغة الطبيعية. يمكن للمستخدمين إدخال استعلامات باللغة الطبيعية، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتحويلها إلى SQL وتنفيذ الاستعلام، وعرض النتائج النهائية.

الاستنتاجات والرؤى

لقد شهدت تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين تطورًا من مصدر بيانات العقد إلى تحليل البيانات والفهرس، وصولاً إلى خدمات البيانات الكاملة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وقد أدت هذه العملية إلى تحسين كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، مما يوفر تجربة أكثر ذكاءً للمستخدمين.

في المستقبل، مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية وغيرها من التقنيات الجديدة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. كجزء من البنية التحتية، ستستمر هذه الخدمات في تقديم دعم مهم لتقدم الصناعة والابتكار.