تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى قاعدة بيانات كاملة السلسلة
1. المقدمة
منذ ظهور أول دفعة من التطبيقات اللامركزية (dApp) في عام 2017، أصبحت تطبيقات البلوكتشين تتطور بشكل متنوع. مع تحول الذكاء الاصطناعي وWeb3 إلى نقاط التركيز في عام 2024، فإن أهمية البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى توضيح. ستتناول هذه المقالة تطور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، وستقارن بين بروتوكولات فهرسة البيانات التقليدية وبروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة من حيث خدمات البيانات وبنية المنتجات.
2. تطور فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
تعتبر عقدة البلوكتشين أساس الشبكة اللامركزية، حيث تتحمل مسؤولية تسجيل وتخزين ونشر بيانات المعاملات على السلسلة. ومع ذلك، يواجه المستخدمون العاديون صعوبة في إنشاء وصيانة العقد، ولذلك يعتمدون عادةً على خدمات الطرف الثالث. وقد ظهرت مزودي عقدة RPC لتقديم خدمات الوصول إلى البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. ومع ذلك، لا تزال نقاط نهاية RPC تواجه مشكلة الكفاءة المنخفضة في استعلامات البيانات المعقدة.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الخام إلى البيانات القابلة للاستخدام
تقدم عقدة البلوكتشين البيانات الأصلية التي عادة ما تكون معالجة بتشفير وترميز، واستخدام هذه البيانات مباشرة يعتبر تحدياً كبيراً للمستخدمين العاديين والمطورين. لذا تبرز أهمية عملية تحليل البيانات، حيث تقوم بتحويل البيانات الأصلية المعقدة إلى صيغة أسهل للفهم والتعامل، وهي حلقة مهمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور موشر البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين بشكل كبير، تزداد الحاجة إلى مفهرسي البيانات بشكل ملح. تقوم المفهرسات بتنظيم البيانات على السلسلة وتخزينها في قاعدة بيانات، وتقدم خدمات الوصول إلى البيانات باستخدام لغات استعلام مشابهة لـ SQL (مثل GraphQL). تشمل أنواع مختلفة من المفهرسات: مفهرسات العقدة الكاملة، المفهرسات الخفيفة، المفهرسات المخصصة، ومفهرسات التجميع، حيث تم تحسين كل منها لمشاهد مختلفة.
مقارنة بنقاط نهاية RPC التقليدية، فإن الفهارس لديها تحسينات ملحوظة في كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها. تدعم استعلامات معقدة، وتصفية البيانات وتحليلها، وبعضها يمكنه تجميع بيانات متعددة السلاسل، مما يبسط بشكل كبير عملية تطوير التطبيقات متعددة السلاسل.
2.4 قاعدة بيانات كاملة: التوافق مع تدفق الأولوية
مع تزايد تعقيد متطلبات التطبيقات، أصبح من الصعب على واجهات البرمجة الموحدة تلبية الاحتياجات المتنوعة للاستعلامات. بدأ مقدمو خدمات بيانات البلوكتشين في اعتماد نهج "الأولوية للتدفق"، لبناء تدفقات بيانات البلوكتشين، لتحقيق استيعاب ومعالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي. يتيح هذا النهج للمنظمات الاستجابة للبيانات تقريبًا على الفور، مما يعزز كفاءة اتخاذ القرار.
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات: مقارنة متعمقة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الرسم البياني
توفر The Graph خدمات فهرسة واستعلام البيانات متعددة السلاسل من خلال شبكة من العقد اللامركزية. تشمل نماذج المنتجات الأساسية سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق تخزين فهرسة البيانات. يتكون الشبكة من أربعة أدوار رئيسية: الفاحصون، القيمون، المندوبون والمطورون، حيث تضمن الحوافز الاقتصادية تشغيل النظام.
مؤخراً، أدخل نظام The Graph البيئي العديد من الأدوات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مثل AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC، لتحسين تسعير الفهارس، وتوزيع الموارد، وتجربة استعلام المستخدم.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase باعتبارها شبكة بيانات كاملة، تدمج جميع بيانات البلوكتشين. تشمل ميزاتها بحيرة البيانات في الوقت الحقيقي، وهيكل ثنائي السلسلة القائم على Eigenlayer AVS، ومعيار صيغة البيانات "manuscripts" المبتكر، بالإضافة إلى نموذج العالم المشفر Theia الذي تم تصميمه باستخدام تقنيات نماذج الذكاء الاصطناعي.
تقدم Theia استنادًا إلى نموذج DORA من NVIDIA ، من خلال دمج البيانات على السلسلة وخارجها ، تحليلًا متعمقًا لأنماط التشفير ، مما يوفر للمستخدمين خدمات بيانات ذكية.
3.3 الفضاء والوقت
الفضاء والوقت (SxT) يهدف إلى إنشاء طبقة حسابية قابلة للتحقق، من خلال تقنية Proof of SQL لتحقيق إثباتات المعرفة الصفرية على مستودع بيانات لامركزي. تضمن هذه الطريقة المبتكرة سلامة ودقة نتائج استعلامات SQL، مما يوفر خدمات معالجة بيانات موثوقة للعقود الذكية، والنماذج اللغوية الكبيرة، والشركات.
تعاون SxT أيضًا مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، لتبسيط عملية معالجة بيانات البلوكتشين من خلال اللغة الطبيعية.
الاستنتاجات والرؤى
مرت تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين بعملية تطور من مصدر بيانات العقدة إلى خدمات بيانات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. في المستقبل، مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية وغيرها من التقنيات الجديدة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا، وستستمر كالبنية التحتية لدعم الابتكار في الصناعة.
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 9
أعجبني
9
4
مشاركة
تعليق
0/400
GasFeeNightmare
· 07-25 22:26
إذا انخفض الغاز مرة أخرى ، فسوف تجرؤ على استخدام قاعدة بيانات السلسلة الكاملة للتحقق
شاهد النسخة الأصليةرد0
ForkThisDAO
· 07-25 22:25
بيانات السلسلة حالياً تعاني من بعض التوقف
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidityNinja
· 07-25 22:23
graph حقا ممتاز
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaMisfit
· 07-25 22:09
غريب، عاجلاً أم آجلاً ستتحول البيانات إلى شكل الذكاء الاصطناعي
تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من عقدة إلى قاعدة بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي
تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى قاعدة بيانات كاملة السلسلة
1. المقدمة
منذ ظهور أول دفعة من التطبيقات اللامركزية (dApp) في عام 2017، أصبحت تطبيقات البلوكتشين تتطور بشكل متنوع. مع تحول الذكاء الاصطناعي وWeb3 إلى نقاط التركيز في عام 2024، فإن أهمية البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى توضيح. ستتناول هذه المقالة تطور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، وستقارن بين بروتوكولات فهرسة البيانات التقليدية وبروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة من حيث خدمات البيانات وبنية المنتجات.
2. تطور فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
تعتبر عقدة البلوكتشين أساس الشبكة اللامركزية، حيث تتحمل مسؤولية تسجيل وتخزين ونشر بيانات المعاملات على السلسلة. ومع ذلك، يواجه المستخدمون العاديون صعوبة في إنشاء وصيانة العقد، ولذلك يعتمدون عادةً على خدمات الطرف الثالث. وقد ظهرت مزودي عقدة RPC لتقديم خدمات الوصول إلى البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. ومع ذلك، لا تزال نقاط نهاية RPC تواجه مشكلة الكفاءة المنخفضة في استعلامات البيانات المعقدة.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الخام إلى البيانات القابلة للاستخدام
تقدم عقدة البلوكتشين البيانات الأصلية التي عادة ما تكون معالجة بتشفير وترميز، واستخدام هذه البيانات مباشرة يعتبر تحدياً كبيراً للمستخدمين العاديين والمطورين. لذا تبرز أهمية عملية تحليل البيانات، حيث تقوم بتحويل البيانات الأصلية المعقدة إلى صيغة أسهل للفهم والتعامل، وهي حلقة مهمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور موشر البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين بشكل كبير، تزداد الحاجة إلى مفهرسي البيانات بشكل ملح. تقوم المفهرسات بتنظيم البيانات على السلسلة وتخزينها في قاعدة بيانات، وتقدم خدمات الوصول إلى البيانات باستخدام لغات استعلام مشابهة لـ SQL (مثل GraphQL). تشمل أنواع مختلفة من المفهرسات: مفهرسات العقدة الكاملة، المفهرسات الخفيفة، المفهرسات المخصصة، ومفهرسات التجميع، حيث تم تحسين كل منها لمشاهد مختلفة.
مقارنة بنقاط نهاية RPC التقليدية، فإن الفهارس لديها تحسينات ملحوظة في كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها. تدعم استعلامات معقدة، وتصفية البيانات وتحليلها، وبعضها يمكنه تجميع بيانات متعددة السلاسل، مما يبسط بشكل كبير عملية تطوير التطبيقات متعددة السلاسل.
2.4 قاعدة بيانات كاملة: التوافق مع تدفق الأولوية
مع تزايد تعقيد متطلبات التطبيقات، أصبح من الصعب على واجهات البرمجة الموحدة تلبية الاحتياجات المتنوعة للاستعلامات. بدأ مقدمو خدمات بيانات البلوكتشين في اعتماد نهج "الأولوية للتدفق"، لبناء تدفقات بيانات البلوكتشين، لتحقيق استيعاب ومعالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي. يتيح هذا النهج للمنظمات الاستجابة للبيانات تقريبًا على الفور، مما يعزز كفاءة اتخاذ القرار.
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات: مقارنة متعمقة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الرسم البياني
توفر The Graph خدمات فهرسة واستعلام البيانات متعددة السلاسل من خلال شبكة من العقد اللامركزية. تشمل نماذج المنتجات الأساسية سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق تخزين فهرسة البيانات. يتكون الشبكة من أربعة أدوار رئيسية: الفاحصون، القيمون، المندوبون والمطورون، حيث تضمن الحوافز الاقتصادية تشغيل النظام.
مؤخراً، أدخل نظام The Graph البيئي العديد من الأدوات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مثل AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC، لتحسين تسعير الفهارس، وتوزيع الموارد، وتجربة استعلام المستخدم.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase باعتبارها شبكة بيانات كاملة، تدمج جميع بيانات البلوكتشين. تشمل ميزاتها بحيرة البيانات في الوقت الحقيقي، وهيكل ثنائي السلسلة القائم على Eigenlayer AVS، ومعيار صيغة البيانات "manuscripts" المبتكر، بالإضافة إلى نموذج العالم المشفر Theia الذي تم تصميمه باستخدام تقنيات نماذج الذكاء الاصطناعي.
تقدم Theia استنادًا إلى نموذج DORA من NVIDIA ، من خلال دمج البيانات على السلسلة وخارجها ، تحليلًا متعمقًا لأنماط التشفير ، مما يوفر للمستخدمين خدمات بيانات ذكية.
3.3 الفضاء والوقت
الفضاء والوقت (SxT) يهدف إلى إنشاء طبقة حسابية قابلة للتحقق، من خلال تقنية Proof of SQL لتحقيق إثباتات المعرفة الصفرية على مستودع بيانات لامركزي. تضمن هذه الطريقة المبتكرة سلامة ودقة نتائج استعلامات SQL، مما يوفر خدمات معالجة بيانات موثوقة للعقود الذكية، والنماذج اللغوية الكبيرة، والشركات.
تعاون SxT أيضًا مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، لتبسيط عملية معالجة بيانات البلوكتشين من خلال اللغة الطبيعية.
الاستنتاجات والرؤى
مرت تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين بعملية تطور من مصدر بيانات العقدة إلى خدمات بيانات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. في المستقبل، مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية وغيرها من التقنيات الجديدة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا، وستستمر كالبنية التحتية لدعم الابتكار في الصناعة.