تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى خدمات البيانات الكاملة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
1 المقدمة
منذ ولادة أول مجموعة من تطبيقات dApp في عام 2017، تطورت تطبيقات البلوكتشين بشكل كبير، تغطي مجالات متعددة مثل المالية والألعاب والتواصل الاجتماعي. عند مناقشة التطبيقات اللامركزية، هل فكرنا يومًا في مصادر البيانات التي تستخدمها هذه dApp؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 مواضيع ساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة، وهي ضرورية لنمو وتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى الشمس والماء لتنمو بشكل جيد، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات لتستمر في "التعلم" و"التفكير". بدون دعم البيانات، حتى أكثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعقيدًا، يصعب عليها أداء ذكائها وكفاءتها المطلوبة.
ستقوم هذه المقالة بتحليل تطور فهرسة بيانات البلوكتشين من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين ، وذلك خلال عملية تطوير الصناعة. سنقوم أيضًا بمقارنة بروتوكولات الفهرسة البيانات القديمة مع بروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة ، مع التركيز بشكل خاص على أوجه التشابه والاختلاف في ميزات خدمات البيانات وبنية المنتجات للبروتوكولات الجديدة التي تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي.
2 تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة البيانات الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
غالبًا ما يتم وصف البلوكتشين بأنه دفتر أستاذ لامركزي. عقدة البلوكتشين هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونقل جميع بيانات المعاملات على السلسلة. يحتفظ كل عقدة بنسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يضمن خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن إنشاء وصيانة العقدة ليس بالأمر السهل، فهو يتطلب مهارات متخصصة، بالإضافة إلى تكاليف مرتفعة من حيث الأجهزة وعرض النطاق الترددي. كما أن قدرة الاستعلام لعقدة العادية محدودة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المطورين. لذلك، على الرغم من أنه نظريًا يمكن للجميع تشغيل عقدة، إلا أن المستخدمين في الواقع يميلون إلى الاعتماد على خدمات الطرف الثالث.
لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقدة RPC. هؤلاء المزودون مسؤولون عن تكلفة وإدارة العقد، ويقدمون خدمات البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. لا يحتاج المستخدمون إلى إنشاء عقد خاصة بهم للوصول بسهولة إلى بيانات البلوكتشين. نقاط نهاية RPC العامة مجانية ولكنها محدودة السرعة، مما قد يؤثر على تجربة المستخدم في التطبيقات اللامركزية. توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل، لكن كفاءتها منخفضة للاستعلامات المعقدة، وصعبة التوسع والتوافق عبر الشبكات. على الرغم من ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات القياسية لمزودي العقدة قد خفضت من عتبة وصول المستخدمين إلى البيانات على السلسلة، مما يمهد الطريق لعمليات تحليل البيانات والتطبيقات في المستقبل.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الأولية إلى البيانات القابلة للاستخدام
البيانات المستخرجة من عقدة البلوكتشين عادة ما تكون بيانات أولية تم تشفيرها وترميزها. على الرغم من أن هذه البيانات تضمن سلامة وأمان البلوكتشين، إلا أنها تزيد من صعوبة تحليل البيانات. بالنسبة للمستخدمين العاديين أو المطورين، يتطلب التعامل المباشر مع هذه البيانات الأولية معرفة تقنية كبيرة وموارد حسابية.
تبدو عملية تحليل البيانات مهمة بشكل خاص في هذا السياق. من خلال تحويل البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق أسهل للفهم والتعامل، يمكن للمستخدمين فهم واستخدام هذه البيانات بشكل أكثر وضوحًا. تؤثر فعالية تحليل البيانات بشكل مباشر على كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكتشين، وهي حلقة حاسمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور مفهرس البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى مفهرسي البيانات بشكل متزايد. يلعب المفهرسون دورًا مهمًا في تنظيم البيانات على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات للاستعلام. يقوم المفهرسون بفهرسة بيانات البلوكتشين وتوفير لغة استعلام مشابهة لـ SQL (مثل GraphQL API) مما يجعل البيانات متاحة في أي وقت. من خلال توفير واجهة استعلام موحدة، يسمح المفهرسون للمطورين باسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة ودقة باستخدام لغة استعلام موحدة، مما يبسط العملية بشكل كبير.
تقوم أنواع مختلفة من الفهارس بتحسين استرجاع البيانات بطرق متنوعة:
فهرس العقدة الكاملة: استخراج البيانات مباشرة من عقدة البلوكتشين الكاملة، مما يضمن بيانات كاملة ودقيقة، ولكنه يحتاج إلى سعة تخزين كبيرة وقدرة معالجة.
فهرس خفيف الوزن: يعتمد على العقدة الكاملة للحصول على بيانات محددة حسب الحاجة، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكنه قد يزيد من وقت الاستعلام.
فهرس مخصص: تم تحسينه لأنواع معينة من البيانات أو بلوكتشين معينة، مثل بيانات NFT أو تداولات DeFi.
مؤشرات التجميع: استخراج البيانات من العديد من البلوكتشين والمصادر، بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة، وتوفير واجهة استعلام موحدة، مناسبة بشكل خاص لتطبيقات dApp متعددة السلاسل.
حالياً، تشغل عقدة أرشيف إيثيريوم في عميل Geth حوالي 13.5 تيرابايت من مساحة التخزين، بينما في عميل Erigon تبلغ حوالي 3 تيرابايت. مع نمو البلوكتشين، ستستمر كمية تخزين بيانات عقدة الأرشيف في الزيادة. في مواجهة هذه الكمية الهائلة من البيانات، لا تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية فحسب، بل قامت أيضاً بتخصيص إطار تحليل البيانات لاحتياجات البيانات المختلفة للتطبيقات.
ظهور الفهرس قد عزز بشكل كبير كفاءة الفهرسة والاستعلام عن البيانات. مقارنة بنقاط نهاية RPC التقليدية، يمكن للفهرس أن يقوم بفهرسة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة، ويدعم الاستعلام عالي السرعة. يمكن للمستخدمين تنفيذ استعلامات معقدة، وتصفية البيانات بسهولة، وتحليلها بعد استخراجها. بعض الفهارس تدعم أيضًا تجميع مصادر بيانات متعددة من البلوكتشين، مما يتجنب مشكلة الحاجة إلى نشر واجهات برمجة التطبيقات المتعددة لتطبيقات dApp متعددة السلاسل. من خلال التشغيل الموزع، يوفر الفهرس أمانًا وأداءً أقوى، مما يقلل من مخاطر الانقطاع التي قد تسببها مزودي RPC المركزيين.
بالمقارنة، يستخدم الفهرس لغة استعلام محددة مسبقًا، مما يسمح للمستخدمين بالحصول على المعلومات المطلوبة مباشرة دون الحاجة إلى التعامل مع البيانات المعقدة الأساسية. تعزز هذه الآلية بشكل كبير من كفاءة وموثوقية استرداد البيانات، وهي ابتكار مهم في الوصول إلى بيانات البلوكتشين.
2.4 قاعدة البيانات الكاملة: محاذاة الأولوية للتدفق
استخدام عقدة الفهرس لاستعلام البيانات عادة ما يعني أن واجهة برمجة التطبيقات تصبح المدخل الوحيد لمعالجة بيانات البلوكتشين. ومع ذلك، عندما تدخل المشاريع مرحلة التوسع، غالبًا ما تحتاج إلى مصادر بيانات أكثر مرونة، بينما يصعب على واجهات برمجة التطبيقات القياسية تلبية هذه الحاجة. مع تعقيد متطلبات التطبيقات، أصبحت فهارس البيانات الأولية وتنسيقات الفهرسة القياسية تدريجياً غير قادرة على تلبية الطلب المتزايد على استعلامات متنوعة، مثل البحث، والوصول عبر السلاسل، أو رسم بيانات خارج السلسلة.
في بنية أنابيب البيانات الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً للتغلب على قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يتيح التقاط البيانات ومعالجتها وتحليلها في الوقت الحقيقي. لقد مكنت هذه النقلة في النموذج المؤسسات من الاستجابة على الفور للبيانات الواردة، واستنتاج الرؤى واتخاذ القرارات تقريبًا في الوقت الحقيقي. وبالمثل، فإن مزودي خدمات بيانات البلوكتشين يتجهون أيضًا نحو بناء تدفقات بيانات البلوكتشين، حيث أطلقت مزودي خدمات الفهرسة التقليديين منتجات للحصول على بيانات بلوكتشين في الوقت الحقيقي بطريقة تدفق البيانات.
تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل معاملات البلوكتشين في الوقت الفعلي وتوفير قدرات استعلام أكثر شمولاً. تمامًا كما أن "أولوية التدفق" قد أحدثت ثورة في طريقة معالجة البيانات في أنظمة البيانات التقليدية من خلال تقليل التأخير وزيادة الاستجابة، يأمل مقدمو خدمات تدفقات بيانات البلوكتشين أيضًا في دعم تطوير المزيد من التطبيقات ومساعدة تحليل البيانات على السلسلة من خلال مصادر بيانات أكثر تقدمًا ونضجًا.
من خلال إعادة تعريف تحديات البيانات على البلوكتشين من منظور أنابيب البيانات الحديثة، نستطيع أن ننظر إلى إدارة وتخزين وتوفير البيانات على البلوكتشين من زاوية جديدة. عندما نبدأ في رؤية أدوات الفهرسة مثل Subgraph وEthereum ETL كتيارات بيانات داخل أنابيب البيانات بدلاً من المخرجات النهائية، يمكننا تصور عالم محتمل يمكن فيه تخصيص مجموعات بيانات عالية الأداء لأي حالة استخدام تجارية.
3 مقارنة متعمقة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الرسم البياني
شبكة The Graph تحقق خدمات فهرسة واستعلام البيانات متعددة السلاسل من خلال شبكة عقد غير مركزية، مما يسهل على المطورين فهرسة بيانات البلوكتشين وبناء تطبيقات غير مركزية. تشمل أنماط المنتجات الرئيسية لديها سوق تنفيذ استعلام البيانات وسوق تخزين فهرس البيانات، وكلاهما يخدم في الأساس احتياجات استعلام المنتجات للمستخدمين.
الرسوم البيانية هي هيكل البيانات الأساسي في شبكة The Graph، وتحدد كيفية استخراج البيانات من البلوكتشين وتحويلها إلى تنسيق يمكن استعلامه. يمكن لأي شخص إنشاء رسوم بيانية، ويمكن استخدام هذه الرسوم البيانية من قبل تطبيقات متعددة، مما يعزز قابلية إعادة استخدام البيانات وكفاءة الاستخدام.
يتكون شبكة The Graph من أربعة أدوار رئيسية هي: الفهرس، المنسق، المفوض والمطور، والتي تعمل معًا لتقديم دعم البيانات لتطبيقات Web3. حاليًا، انتقل The Graph إلى خدمة استضافة فرعية لامركزية بالكامل، حيث توجد حوافز اقتصادية متداولة بين الأطراف المختلفة لضمان تشغيل النظام.
تتطور منتجات The Graph بسرعة أيضًا في ظل موجة الذكاء الاصطناعي. تم تطوير أدوات AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC من قبل Semiotic Labs لتعزيز أداء النظام البيئي في مجالات متعددة. أدت تطبيقات هذه الأدوات إلى تحسين الذكاء والنزاهة في النظام بفضل دمج الذكاء الاصطناعي في The Graph.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase هو شبكة بيانات كاملة للبلوكتشين، تجمع جميع بيانات البلوكشين في منصة واحدة، مما يسهل على المطورين بناء وصيانة التطبيقات بشكل أسهل. تشمل ميزاته الفريدة ما يلي:
بحيرة البيانات الحية: توفر بحيرة بيانات حية مخصصة لتدفقات بيانات البلوكتشين، مما يسمح بالوصول الفوري إلى البيانات عند إنشائها.
هيكلية السلسلة المزدوجة: تم بناء طبقة التنفيذ على أساس Eigenlayer AVS، وتشكيل هيكلية سلسلة مزدوجة متوازية مع خوارزمية إجماع CometBFT.
معيار تنسيق البيانات المبتكر: إدخال معيار تنسيق بيانات "manuscripts"، لتحسين هيكلة البيانات واستخدامها في صناعة التشفير.
نموذج العالم المشفر: دمج تقنيات نموذج الذكاء الاصطناعي لبناء نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه فهم وتوقع والتفاعل مع معاملات البلوكتشين بشكل فعال.
نموذج AI الخاص بـ Chainbase، Theia، هو الم亮点 الرئيسي الذي يميزه عن بروتوكولات خدمات البيانات الأخرى. يعتمد Theia على نموذج DORA الذي طورته NVIDIA، ويجمع بين البيانات على السلسلة وخارج السلسلة وكذلك الأنشطة الزمنية والمكانية، ليتعلم ويحلل أنماط التشفير، ويستجيب من خلال الاستدلال السببي، مما يتيح اكتشاف القيمة والأنماط المحتملة للبيانات على السلسلة، وتقديم خدمات بيانات أكثر ذكاءً للمستخدمين.
3.3 الفضاء والزمان
الفضاء والزمن (SxT) يهدف إلى إنشاء طبقة حساب يمكن التحقق منها، لتوسيع الإثباتات ذات المعرفة الصفرية على مستودعات البيانات اللامركزية، وتوفير معالجة بيانات موثوقة للعقود الذكية، ونماذج اللغة الكبيرة، والشركات.
أدخل SxT تقنية Proof of SQL، وهي تقنية مبتكرة لإثبات المعرفة الصفرية، تضمن أن استعلامات SQL المنفذة على مستودع البيانات اللامركزي محمية ضد التلاعب وقابلة للتحقق. تقوم Proof of SQL بإنشاء إثباتات مشفرة، للتحقق من سلامة ودقة نتائج الاستعلام، مما يسمح لأي مُحقق بالتحقق بشكل مستقل من أن البيانات لم يتم التلاعب بها أثناء المعالجة.
تعاونت SxT بشكل وثيق مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت، لتسريع تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يسهل على المستخدمين معالجة بيانات البلوكتشين من خلال معالجة اللغة الطبيعية. في استوديو Space and Time، يمكن للمستخدمين تجربة إدخال استعلامات باللغة الطبيعية، حيث سيقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتحويلها إلى SQL وتنفيذ عبارة الاستعلام، مما يقدم النتائج النهائية التي يحتاجها المستخدم.
الخاتمة والآفاق
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من مصادر بيانات العقدة الأولية، من خلال تطور تحليل البيانات والفهرس، إلى خدمات بيانات متكاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث شهدت عملية تحسين تدريجية. إن التطور المستمر لهذه التقنيات لا يزيد فقط من كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل يوفر أيضًا للمستخدمين تجربة ذكية غير مسبوقة.
تطلّعًا إلى المستقبل، مع التطور المستمر لتقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. ستستمر خدمات بيانات البلوكتشين كالبنية التحتية في لعب دور مهم، حيث تقدم دعمًا قويًا لتقدم الصناعة وابتكارها.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 12
أعجبني
12
4
مشاركة
تعليق
0/400
ContractExplorer
· 07-24 18:06
هنا يروجون للذكاء الاصطناعي
شاهد النسخة الأصليةرد0
EyeOfTheTokenStorm
· 07-24 18:05
المؤشرات توضح أن ai و web3 قد اقتربا من القاع في هذه الجولة! ادخل مركز يا أصدقاء!
شاهد النسخة الأصليةرد0
¯\_(ツ)_/¯
· 07-24 18:00
من يهتم بالمؤشرات، كل شيء سيتحل بواسطة الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
HypotheticalLiquidator
· 07-24 17:56
ظهرت مخاطر الحصول على التصفية المتسلسلة بسبب أمان البيانات ، وتنبه عوامل الصحة في هبوط مستمر.
تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من عقدة إلى خدمات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي
تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى خدمات البيانات الكاملة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
1 المقدمة
منذ ولادة أول مجموعة من تطبيقات dApp في عام 2017، تطورت تطبيقات البلوكتشين بشكل كبير، تغطي مجالات متعددة مثل المالية والألعاب والتواصل الاجتماعي. عند مناقشة التطبيقات اللامركزية، هل فكرنا يومًا في مصادر البيانات التي تستخدمها هذه dApp؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 مواضيع ساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة، وهي ضرورية لنمو وتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى الشمس والماء لتنمو بشكل جيد، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات لتستمر في "التعلم" و"التفكير". بدون دعم البيانات، حتى أكثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعقيدًا، يصعب عليها أداء ذكائها وكفاءتها المطلوبة.
ستقوم هذه المقالة بتحليل تطور فهرسة بيانات البلوكتشين من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين ، وذلك خلال عملية تطوير الصناعة. سنقوم أيضًا بمقارنة بروتوكولات الفهرسة البيانات القديمة مع بروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة ، مع التركيز بشكل خاص على أوجه التشابه والاختلاف في ميزات خدمات البيانات وبنية المنتجات للبروتوكولات الجديدة التي تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي.
2 تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة البيانات الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
غالبًا ما يتم وصف البلوكتشين بأنه دفتر أستاذ لامركزي. عقدة البلوكتشين هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونقل جميع بيانات المعاملات على السلسلة. يحتفظ كل عقدة بنسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يضمن خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن إنشاء وصيانة العقدة ليس بالأمر السهل، فهو يتطلب مهارات متخصصة، بالإضافة إلى تكاليف مرتفعة من حيث الأجهزة وعرض النطاق الترددي. كما أن قدرة الاستعلام لعقدة العادية محدودة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المطورين. لذلك، على الرغم من أنه نظريًا يمكن للجميع تشغيل عقدة، إلا أن المستخدمين في الواقع يميلون إلى الاعتماد على خدمات الطرف الثالث.
لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقدة RPC. هؤلاء المزودون مسؤولون عن تكلفة وإدارة العقد، ويقدمون خدمات البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. لا يحتاج المستخدمون إلى إنشاء عقد خاصة بهم للوصول بسهولة إلى بيانات البلوكتشين. نقاط نهاية RPC العامة مجانية ولكنها محدودة السرعة، مما قد يؤثر على تجربة المستخدم في التطبيقات اللامركزية. توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل، لكن كفاءتها منخفضة للاستعلامات المعقدة، وصعبة التوسع والتوافق عبر الشبكات. على الرغم من ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات القياسية لمزودي العقدة قد خفضت من عتبة وصول المستخدمين إلى البيانات على السلسلة، مما يمهد الطريق لعمليات تحليل البيانات والتطبيقات في المستقبل.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الأولية إلى البيانات القابلة للاستخدام
البيانات المستخرجة من عقدة البلوكتشين عادة ما تكون بيانات أولية تم تشفيرها وترميزها. على الرغم من أن هذه البيانات تضمن سلامة وأمان البلوكتشين، إلا أنها تزيد من صعوبة تحليل البيانات. بالنسبة للمستخدمين العاديين أو المطورين، يتطلب التعامل المباشر مع هذه البيانات الأولية معرفة تقنية كبيرة وموارد حسابية.
تبدو عملية تحليل البيانات مهمة بشكل خاص في هذا السياق. من خلال تحويل البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق أسهل للفهم والتعامل، يمكن للمستخدمين فهم واستخدام هذه البيانات بشكل أكثر وضوحًا. تؤثر فعالية تحليل البيانات بشكل مباشر على كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكتشين، وهي حلقة حاسمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور مفهرس البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى مفهرسي البيانات بشكل متزايد. يلعب المفهرسون دورًا مهمًا في تنظيم البيانات على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات للاستعلام. يقوم المفهرسون بفهرسة بيانات البلوكتشين وتوفير لغة استعلام مشابهة لـ SQL (مثل GraphQL API) مما يجعل البيانات متاحة في أي وقت. من خلال توفير واجهة استعلام موحدة، يسمح المفهرسون للمطورين باسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة ودقة باستخدام لغة استعلام موحدة، مما يبسط العملية بشكل كبير.
تقوم أنواع مختلفة من الفهارس بتحسين استرجاع البيانات بطرق متنوعة:
حالياً، تشغل عقدة أرشيف إيثيريوم في عميل Geth حوالي 13.5 تيرابايت من مساحة التخزين، بينما في عميل Erigon تبلغ حوالي 3 تيرابايت. مع نمو البلوكتشين، ستستمر كمية تخزين بيانات عقدة الأرشيف في الزيادة. في مواجهة هذه الكمية الهائلة من البيانات، لا تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية فحسب، بل قامت أيضاً بتخصيص إطار تحليل البيانات لاحتياجات البيانات المختلفة للتطبيقات.
ظهور الفهرس قد عزز بشكل كبير كفاءة الفهرسة والاستعلام عن البيانات. مقارنة بنقاط نهاية RPC التقليدية، يمكن للفهرس أن يقوم بفهرسة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة، ويدعم الاستعلام عالي السرعة. يمكن للمستخدمين تنفيذ استعلامات معقدة، وتصفية البيانات بسهولة، وتحليلها بعد استخراجها. بعض الفهارس تدعم أيضًا تجميع مصادر بيانات متعددة من البلوكتشين، مما يتجنب مشكلة الحاجة إلى نشر واجهات برمجة التطبيقات المتعددة لتطبيقات dApp متعددة السلاسل. من خلال التشغيل الموزع، يوفر الفهرس أمانًا وأداءً أقوى، مما يقلل من مخاطر الانقطاع التي قد تسببها مزودي RPC المركزيين.
بالمقارنة، يستخدم الفهرس لغة استعلام محددة مسبقًا، مما يسمح للمستخدمين بالحصول على المعلومات المطلوبة مباشرة دون الحاجة إلى التعامل مع البيانات المعقدة الأساسية. تعزز هذه الآلية بشكل كبير من كفاءة وموثوقية استرداد البيانات، وهي ابتكار مهم في الوصول إلى بيانات البلوكتشين.
2.4 قاعدة البيانات الكاملة: محاذاة الأولوية للتدفق
استخدام عقدة الفهرس لاستعلام البيانات عادة ما يعني أن واجهة برمجة التطبيقات تصبح المدخل الوحيد لمعالجة بيانات البلوكتشين. ومع ذلك، عندما تدخل المشاريع مرحلة التوسع، غالبًا ما تحتاج إلى مصادر بيانات أكثر مرونة، بينما يصعب على واجهات برمجة التطبيقات القياسية تلبية هذه الحاجة. مع تعقيد متطلبات التطبيقات، أصبحت فهارس البيانات الأولية وتنسيقات الفهرسة القياسية تدريجياً غير قادرة على تلبية الطلب المتزايد على استعلامات متنوعة، مثل البحث، والوصول عبر السلاسل، أو رسم بيانات خارج السلسلة.
في بنية أنابيب البيانات الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً للتغلب على قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يتيح التقاط البيانات ومعالجتها وتحليلها في الوقت الحقيقي. لقد مكنت هذه النقلة في النموذج المؤسسات من الاستجابة على الفور للبيانات الواردة، واستنتاج الرؤى واتخاذ القرارات تقريبًا في الوقت الحقيقي. وبالمثل، فإن مزودي خدمات بيانات البلوكتشين يتجهون أيضًا نحو بناء تدفقات بيانات البلوكتشين، حيث أطلقت مزودي خدمات الفهرسة التقليديين منتجات للحصول على بيانات بلوكتشين في الوقت الحقيقي بطريقة تدفق البيانات.
تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل معاملات البلوكتشين في الوقت الفعلي وتوفير قدرات استعلام أكثر شمولاً. تمامًا كما أن "أولوية التدفق" قد أحدثت ثورة في طريقة معالجة البيانات في أنظمة البيانات التقليدية من خلال تقليل التأخير وزيادة الاستجابة، يأمل مقدمو خدمات تدفقات بيانات البلوكتشين أيضًا في دعم تطوير المزيد من التطبيقات ومساعدة تحليل البيانات على السلسلة من خلال مصادر بيانات أكثر تقدمًا ونضجًا.
من خلال إعادة تعريف تحديات البيانات على البلوكتشين من منظور أنابيب البيانات الحديثة، نستطيع أن ننظر إلى إدارة وتخزين وتوفير البيانات على البلوكتشين من زاوية جديدة. عندما نبدأ في رؤية أدوات الفهرسة مثل Subgraph وEthereum ETL كتيارات بيانات داخل أنابيب البيانات بدلاً من المخرجات النهائية، يمكننا تصور عالم محتمل يمكن فيه تخصيص مجموعات بيانات عالية الأداء لأي حالة استخدام تجارية.
3 مقارنة متعمقة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الرسم البياني
شبكة The Graph تحقق خدمات فهرسة واستعلام البيانات متعددة السلاسل من خلال شبكة عقد غير مركزية، مما يسهل على المطورين فهرسة بيانات البلوكتشين وبناء تطبيقات غير مركزية. تشمل أنماط المنتجات الرئيسية لديها سوق تنفيذ استعلام البيانات وسوق تخزين فهرس البيانات، وكلاهما يخدم في الأساس احتياجات استعلام المنتجات للمستخدمين.
الرسوم البيانية هي هيكل البيانات الأساسي في شبكة The Graph، وتحدد كيفية استخراج البيانات من البلوكتشين وتحويلها إلى تنسيق يمكن استعلامه. يمكن لأي شخص إنشاء رسوم بيانية، ويمكن استخدام هذه الرسوم البيانية من قبل تطبيقات متعددة، مما يعزز قابلية إعادة استخدام البيانات وكفاءة الاستخدام.
يتكون شبكة The Graph من أربعة أدوار رئيسية هي: الفهرس، المنسق، المفوض والمطور، والتي تعمل معًا لتقديم دعم البيانات لتطبيقات Web3. حاليًا، انتقل The Graph إلى خدمة استضافة فرعية لامركزية بالكامل، حيث توجد حوافز اقتصادية متداولة بين الأطراف المختلفة لضمان تشغيل النظام.
تتطور منتجات The Graph بسرعة أيضًا في ظل موجة الذكاء الاصطناعي. تم تطوير أدوات AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC من قبل Semiotic Labs لتعزيز أداء النظام البيئي في مجالات متعددة. أدت تطبيقات هذه الأدوات إلى تحسين الذكاء والنزاهة في النظام بفضل دمج الذكاء الاصطناعي في The Graph.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase هو شبكة بيانات كاملة للبلوكتشين، تجمع جميع بيانات البلوكشين في منصة واحدة، مما يسهل على المطورين بناء وصيانة التطبيقات بشكل أسهل. تشمل ميزاته الفريدة ما يلي:
نموذج AI الخاص بـ Chainbase، Theia، هو الم亮点 الرئيسي الذي يميزه عن بروتوكولات خدمات البيانات الأخرى. يعتمد Theia على نموذج DORA الذي طورته NVIDIA، ويجمع بين البيانات على السلسلة وخارج السلسلة وكذلك الأنشطة الزمنية والمكانية، ليتعلم ويحلل أنماط التشفير، ويستجيب من خلال الاستدلال السببي، مما يتيح اكتشاف القيمة والأنماط المحتملة للبيانات على السلسلة، وتقديم خدمات بيانات أكثر ذكاءً للمستخدمين.
3.3 الفضاء والزمان
الفضاء والزمن (SxT) يهدف إلى إنشاء طبقة حساب يمكن التحقق منها، لتوسيع الإثباتات ذات المعرفة الصفرية على مستودعات البيانات اللامركزية، وتوفير معالجة بيانات موثوقة للعقود الذكية، ونماذج اللغة الكبيرة، والشركات.
أدخل SxT تقنية Proof of SQL، وهي تقنية مبتكرة لإثبات المعرفة الصفرية، تضمن أن استعلامات SQL المنفذة على مستودع البيانات اللامركزي محمية ضد التلاعب وقابلة للتحقق. تقوم Proof of SQL بإنشاء إثباتات مشفرة، للتحقق من سلامة ودقة نتائج الاستعلام، مما يسمح لأي مُحقق بالتحقق بشكل مستقل من أن البيانات لم يتم التلاعب بها أثناء المعالجة.
تعاونت SxT بشكل وثيق مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت، لتسريع تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يسهل على المستخدمين معالجة بيانات البلوكتشين من خلال معالجة اللغة الطبيعية. في استوديو Space and Time، يمكن للمستخدمين تجربة إدخال استعلامات باللغة الطبيعية، حيث سيقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتحويلها إلى SQL وتنفيذ عبارة الاستعلام، مما يقدم النتائج النهائية التي يحتاجها المستخدم.
الخاتمة والآفاق
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من مصادر بيانات العقدة الأولية، من خلال تطور تحليل البيانات والفهرس، إلى خدمات بيانات متكاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث شهدت عملية تحسين تدريجية. إن التطور المستمر لهذه التقنيات لا يزيد فقط من كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل يوفر أيضًا للمستخدمين تجربة ذكية غير مسبوقة.
تطلّعًا إلى المستقبل، مع التطور المستمر لتقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. ستستمر خدمات بيانات البلوكتشين كالبنية التحتية في لعب دور مهم، حيث تقدم دعمًا قويًا لتقدم الصناعة وابتكارها.