تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة الأصلية إلى خدمات بيانات السلسلة الكاملة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
منذ ظهور أول مجموعة من التطبيقات اللامركزية في عام 2017، تطور نظام البلوكتشين ليقدم مجموعة متنوعة من التطبيقات المالية والألعاب والتواصل الاجتماعي. عند مناقشة هذه التطبيقات اللامركزية، هل فكرنا يومًا في مصدر البيانات المختلفة التي تستخدمها؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعات ساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة، وهي ضرورية لنمو وتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي. بدون دعم البيانات، حتى أكثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعقيدًا لن تتمكن من إظهار ذكائها وكفاءتها كما ينبغي.
ستتناول هذه المقالة تحليلًا معمقًا لتطور بيانات الفهرسة في صناعة البلوكتشين من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، ومقارنة بروتوكولات فهرسة البيانات مثل The Graph وChainbase وSpace and Time، واستكشاف ميزات البروتوكولات الناشئة في خدمات البيانات وهياكل المنتجات.
2. تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
عقدة البلوكتشين هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونشر جميع بيانات المعاملات على السلسلة. كل عقدة تحتفظ بنسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، لضمان خاصية اللامركزية في الشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن إنشاء وصيانة عقدة ليست مهمة سهلة، حيث تتطلب تقنيات متخصصة، بالإضافة إلى مواجهة تكاليف باهظة للأجهزة والنطاق الترددي.
لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقدة RPC. هؤلاء المزودون مسؤولون عن إدارة العقد، ويقدمون خدمات البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. يمكن للمستخدمين الوصول بسهولة إلى بيانات البلوكتشين دون الحاجة لبناء عقدتهم الخاصة. نقاط نهاية RPC العامة مجانية ولكنها محدودة في السرعة، بينما تكون نقاط نهاية RPC الخاصة ذات أداء أفضل ولكن بكفاءة أقل وصعوبة في التوسع. ومع ذلك، فإن واجهة برمجة التطبيقات القياسية لمزودي العقدة قد خفضت من عتبة وصول المستخدمين إلى بيانات السلسلة، مما أعد الأرضية لعمليات تحليل البيانات والتطبيقات اللاحقة.
2.2 تحليل البيانات: من بيانات النموذج إلى البيانات القابلة للاستخدام
تقدم عقدة البلوكتشين البيانات الأصلية التي عادة ما تكون مشفرة ومشفرة، مما يزيد من صعوبة التحليل. عملية تحليل البيانات تحول البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق سهل الفهم والت操作، وهي حلقة أساسية في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور فهرس البيانات
مع زيادة كمية بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى مؤشرات البيانات. تقوم المؤشرات بتنظيم البيانات على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات، مما يسهل استعلام البيانات. تقدم واجهة استعلام موحدة، مما يمكّن المطورين من استخدام لغة استعلام موحدة لاسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة.
تشمل أنواع مختلفة من الفهارس:
فهرس العقدة الكاملة
فهرس خفيف الوزن
مؤشر مخصص
مؤشر التجميع
أدى ظهور المفهرس إلى تحسين كبير في كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها. مقارنة بنقاط نهاية RPC التقليدية، يدعم المفهرس فهرسة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة، ويمكنه تنفيذ استفسارات معقدة. كما يدعم بعض المفهرسين تجميع مصادر البيانات من عدة بلوكتشين، مما يتجنب مشكلة الحاجة إلى نشر واجهات برمجة التطبيقات المتعددة للتطبيقات متعددة السلاسل.
2.4 قاعدة بيانات كاملة للبلوكتشين: محاذاة أولويات التدفق
مع تعقيد احتياجات التطبيق، أصبح من الصعب على محددات البيانات الأولية تلبية متطلبات الاستعلام المتنوعة. أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" في بنية أنابيب البيانات الحديثة حلاً لتجاوز قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يحقق معالجة وتحليل البيانات في الوقت الفعلي.
مزودو خدمات بيانات البلوكتشين يتجهون أيضًا نحو بناء تدفقات البيانات. أصدرت The Graph Substreams وChainbase وSubSquid لتطوير بحيرات بيانات حية. تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل المعاملات على البلوكتشين في الوقت الحقيقي وتقديم قدرات استعلام شاملة.
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 عقد مركزية. تشمل أنماط منتجاتها الرئيسية سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات. تُعتبر الشجرة الفرعية هي الهيكل الأساسي للبيانات في شبكة The Graph، حيث تحدد طريقة استخراج البيانات وتحويلها.
يتكون الشبكة من أربعة أدوار رئيسية: الفاحص، القيم، المفوض والمطور. لقد انتقل The Graph إلى خدمة استضافة تحت الرسم البياني بالكامل، حيث توجد حوافز اقتصادية بين الأطراف المعنية لضمان تشغيل النظام.
تستخدم أدوات AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC التي طورتها Semiotic Labs تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تسعير المؤشرات وتجربة استعلام المستخدم، مما يعزز من ذكية النظام وملاءمته للمستخدم.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase هو شبكة بيانات كاملة للبلوكتشين، تجمع جميع بيانات الكتل في منصة واحدة. تشمل ميزاته الفريدة:
بحيرة البيانات في الوقت الحقيقي
بنية مزدوجة
معيار تنسيق البيانات الابتكاري
نموذج العالم المشفر
نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase يعتمد على نموذج DORA من NVIDIA، ويجمع بين تحليل البيانات على السلسلة وخارج السلسلة ونمط تشفير البيانات، لتقديم خدمات بيانات ذكية للمستخدمين.
3.3 الفضاء والزمان
الفضاء والوقت (SxT) يهدف إلى إنشاء طبقة حسابية قابلة للتحقق، وتوسيع إثبات المعرفة الصفرية على مستودع البيانات اللامركزي. تضمن تقنيتها المبتكرة Proof of SQL عدم التلاعب وقابلية التحقق من استعلامات SQL.
SxT تتعاون مع مختبرات الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يمكّن المستخدمين من معالجة بيانات البلوكتشين من خلال معالجة اللغة الطبيعية.
الاستنتاجات والآفاق
تطورت تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين من مصدر بيانات العقدة الأولي، عبر تطور تحليل البيانات والفهرس، إلى خدمات بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مرّت بعملية تحسين تدريجي. لم تؤدِّ هذه التقدّمات التقنية إلى تحسين كفاءة و دقة الوصول إلى البيانات فحسب، بل جلبت أيضاً تجربة ذكية.
في المستقبل، مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية وغيرها من التقنيات الجديدة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا، وستستمر في كونها بنية تحتية تدعم 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.
تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى خدمات السلسلة الكاملة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة الأصلية إلى خدمات بيانات السلسلة الكاملة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
منذ ظهور أول مجموعة من التطبيقات اللامركزية في عام 2017، تطور نظام البلوكتشين ليقدم مجموعة متنوعة من التطبيقات المالية والألعاب والتواصل الاجتماعي. عند مناقشة هذه التطبيقات اللامركزية، هل فكرنا يومًا في مصدر البيانات المختلفة التي تستخدمها؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعات ساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة، وهي ضرورية لنمو وتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي. بدون دعم البيانات، حتى أكثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعقيدًا لن تتمكن من إظهار ذكائها وكفاءتها كما ينبغي.
ستتناول هذه المقالة تحليلًا معمقًا لتطور بيانات الفهرسة في صناعة البلوكتشين من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، ومقارنة بروتوكولات فهرسة البيانات مثل The Graph وChainbase وSpace and Time، واستكشاف ميزات البروتوكولات الناشئة في خدمات البيانات وهياكل المنتجات.
2. تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
عقدة البلوكتشين هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونشر جميع بيانات المعاملات على السلسلة. كل عقدة تحتفظ بنسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، لضمان خاصية اللامركزية في الشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن إنشاء وصيانة عقدة ليست مهمة سهلة، حيث تتطلب تقنيات متخصصة، بالإضافة إلى مواجهة تكاليف باهظة للأجهزة والنطاق الترددي.
لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقدة RPC. هؤلاء المزودون مسؤولون عن إدارة العقد، ويقدمون خدمات البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. يمكن للمستخدمين الوصول بسهولة إلى بيانات البلوكتشين دون الحاجة لبناء عقدتهم الخاصة. نقاط نهاية RPC العامة مجانية ولكنها محدودة في السرعة، بينما تكون نقاط نهاية RPC الخاصة ذات أداء أفضل ولكن بكفاءة أقل وصعوبة في التوسع. ومع ذلك، فإن واجهة برمجة التطبيقات القياسية لمزودي العقدة قد خفضت من عتبة وصول المستخدمين إلى بيانات السلسلة، مما أعد الأرضية لعمليات تحليل البيانات والتطبيقات اللاحقة.
2.2 تحليل البيانات: من بيانات النموذج إلى البيانات القابلة للاستخدام
تقدم عقدة البلوكتشين البيانات الأصلية التي عادة ما تكون مشفرة ومشفرة، مما يزيد من صعوبة التحليل. عملية تحليل البيانات تحول البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق سهل الفهم والت操作، وهي حلقة أساسية في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور فهرس البيانات
مع زيادة كمية بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى مؤشرات البيانات. تقوم المؤشرات بتنظيم البيانات على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات، مما يسهل استعلام البيانات. تقدم واجهة استعلام موحدة، مما يمكّن المطورين من استخدام لغة استعلام موحدة لاسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة.
تشمل أنواع مختلفة من الفهارس:
أدى ظهور المفهرس إلى تحسين كبير في كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها. مقارنة بنقاط نهاية RPC التقليدية، يدعم المفهرس فهرسة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة، ويمكنه تنفيذ استفسارات معقدة. كما يدعم بعض المفهرسين تجميع مصادر البيانات من عدة بلوكتشين، مما يتجنب مشكلة الحاجة إلى نشر واجهات برمجة التطبيقات المتعددة للتطبيقات متعددة السلاسل.
2.4 قاعدة بيانات كاملة للبلوكتشين: محاذاة أولويات التدفق
مع تعقيد احتياجات التطبيق، أصبح من الصعب على محددات البيانات الأولية تلبية متطلبات الاستعلام المتنوعة. أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" في بنية أنابيب البيانات الحديثة حلاً لتجاوز قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يحقق معالجة وتحليل البيانات في الوقت الفعلي.
مزودو خدمات بيانات البلوكتشين يتجهون أيضًا نحو بناء تدفقات البيانات. أصدرت The Graph Substreams وChainbase وSubSquid لتطوير بحيرات بيانات حية. تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل المعاملات على البلوكتشين في الوقت الحقيقي وتقديم قدرات استعلام شاملة.
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 عقد مركزية. تشمل أنماط منتجاتها الرئيسية سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات. تُعتبر الشجرة الفرعية هي الهيكل الأساسي للبيانات في شبكة The Graph، حيث تحدد طريقة استخراج البيانات وتحويلها.
يتكون الشبكة من أربعة أدوار رئيسية: الفاحص، القيم، المفوض والمطور. لقد انتقل The Graph إلى خدمة استضافة تحت الرسم البياني بالكامل، حيث توجد حوافز اقتصادية بين الأطراف المعنية لضمان تشغيل النظام.
تستخدم أدوات AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC التي طورتها Semiotic Labs تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تسعير المؤشرات وتجربة استعلام المستخدم، مما يعزز من ذكية النظام وملاءمته للمستخدم.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase هو شبكة بيانات كاملة للبلوكتشين، تجمع جميع بيانات الكتل في منصة واحدة. تشمل ميزاته الفريدة:
نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase يعتمد على نموذج DORA من NVIDIA، ويجمع بين تحليل البيانات على السلسلة وخارج السلسلة ونمط تشفير البيانات، لتقديم خدمات بيانات ذكية للمستخدمين.
3.3 الفضاء والزمان
الفضاء والوقت (SxT) يهدف إلى إنشاء طبقة حسابية قابلة للتحقق، وتوسيع إثبات المعرفة الصفرية على مستودع البيانات اللامركزي. تضمن تقنيتها المبتكرة Proof of SQL عدم التلاعب وقابلية التحقق من استعلامات SQL.
SxT تتعاون مع مختبرات الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يمكّن المستخدمين من معالجة بيانات البلوكتشين من خلال معالجة اللغة الطبيعية.
الاستنتاجات والآفاق
تطورت تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين من مصدر بيانات العقدة الأولي، عبر تطور تحليل البيانات والفهرس، إلى خدمات بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مرّت بعملية تحسين تدريجي. لم تؤدِّ هذه التقدّمات التقنية إلى تحسين كفاءة و دقة الوصول إلى البيانات فحسب، بل جلبت أيضاً تجربة ذكية.
في المستقبل، مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية وغيرها من التقنيات الجديدة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا، وستستمر في كونها بنية تحتية تدعم الابتكار في الصناعة.