تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
1. المقدمة
عند مناقشة تطبيقات اللامركزية على البلوكتشين، هل فكرنا يومًا في مصادر البيانات التي تستخدمها هذه التطبيقات؟ مع تطور تكنولوجيا البلوكتشين، من dApp البسيطة في البداية إلى التطبيقات المالية والألعاب ووسائل التواصل الاجتماعي المتنوعة اليوم، تزداد أهمية البيانات بشكل متزايد.
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 مواضيع ساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة لنموه وتطوره. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى ضوء الشمس والماء لتنمو بشكل جيد، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات للتعلم والتفكير باستمرار. بدون دعم البيانات، حتى أدق خوارزميات الذكاء الاصطناعي لن تتمكن من تحقيق ذكائها وكفاءتها المطلوبة.
ستتناول هذه المقالة تحليلًا متعمقًا لتاريخ تطور قابلية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، مع التركيز على مقارنة بروتوكولات فهرسة البيانات التقليدية وبروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة، بالإضافة إلى استكشاف أوجه التشابه والاختلاف في خدمات البيانات وهياكل المنتجات للبروتوكولات الناشئة التي تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي.
2. تطور فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة البيانات الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
البلوكتشين غالبًا ما يوصف بأنه دفتر حسابات لامركزي. تعتبر عقدة البلوكتشين هي الأساس للشبكة، حيث تتحمل مسؤولية تسجيل وتخزين ونقل جميع بيانات المعاملات على الشبكة. تمتلك كل عقدة نسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يضمن خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن إنشاء وصيانة عقدة ليست مهمة سهلة، حيث تتطلب تقنيات متخصصة وتأتي مع تكاليف عالية.
لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودات عقدة RPC. هم مسؤولون عن إدارة العقد، ويقدمون خدمات البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. على الرغم من أن نقاط نهاية RPC العامة مجانية، إلا أن لديها قيودًا على السرعة؛ بينما توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل، لكنها أقل كفاءة في الاستعلامات المعقدة. ومع ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات القياسية لمزودي العقدة قد خفضت من عتبة وصول المستخدمين إلى البيانات على البلوكتشين، مما أسس لعمليات解析 البيانات والتطبيقات اللاحقة.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الأولية إلى البيانات القابلة للاستخدام
تقدم البيانات الأصلية التي توفرها عقدة البلوكتشين عادةً معالجة مشفرة ومشفرة، مما يزيد من صعوبة التحليل. تعمل عملية تحليل البيانات على تحويل البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق أكثر سهولة في الفهم والتعامل، وهي مرحلة رئيسية في عملية فهرسة البيانات بأكملها، مما يؤثر بشكل مباشر على كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكتشين.
2.3 تطور فهرس البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى مؤشرات البيانات. يقوم المؤشر بتنظيم بيانات العقدة على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات، مما يسهل الاستعلام. يوفرون واجهة استعلام موحدة، مما يسمح للمطورين باستخدام لغة استعلام موحدة لاسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة.
تتمتع أنواع مختلفة من الفهارس بمزاياها الخاصة:
مُؤَشِّر عُقدة كاملة: استخراج البيانات مباشرة من العُقدة الكاملة، لضمان سلامة البيانات.
مُؤَشِّر خفيف الوزن: يعتمد على العقدة الكاملة للحصول على بيانات محددة، مما يقلل من متطلبات التخزين.
فهرس مخصص: تحسين استرجاع البيانات أو البلوكتشين لنوع معين من البيانات.
المجمع المفهرس: استخراج البيانات من مصادر متعددة، وتوفير واجهة استعلام موحدة.
تدعم بروتوكولات المؤشرات الرئيسية الحالية مؤشرات متعددة السلاسل، وتخصص أطر تحليل البيانات وفقًا لمتطلبات التطبيقات المختلفة. أدى ظهور المؤشرات إلى تحسين كبير في كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها، ودعم الاستعلامات المعقدة وتصفية البيانات، مما جلب ابتكارًا مهمًا في الوصول إلى بيانات البلوكتشين.
2.4 قاعدة بيانات البلوكتشين: محاذاة أولوية التدفق
مع تعقيد احتياجات التطبيقات، أصبح من الصعب على مؤشرات البيانات الأولية تلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة. في بنية أنابيب البيانات الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً لتجاوز قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يتيح معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي.
مزودو خدمات بيانات البلوكتشين يتجهون نحو بناء تدفقات البيانات. أطلق مزودو خدمات الفهرسة التقليديين منتجات تدفق بيانات حقيقية، مثل Substreams من The Graph وMirror من Goldsky. هناك أيضًا مزودون ناشئون مثل Chainbase وSubSquid يقدمون خدمات بحيرة بيانات حقيقية.
تهدف هذه الخدمات إلى تلبية احتياجات التحليل في الوقت الحقيقي والاستعلام الشامل. من خلال إعادة تعريف إدارة بيانات البلوكتشين من منظور أنابيب البيانات الحديثة، يمكننا تصور مستقبل يتم فيه تخصيص مجموعات البيانات عالية الأداء لأي حالة استخدام تجارية.
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات: مقارنة متعمقة بين The Graph وChainbase وSpace and Time
3.1 الجراف
شبكة The Graph تقدم خدمات فهرسة واستعلام البيانات متعددة السلاسل من خلال عقد لامركزية. تشمل نماذج منتجاتها الرئيسية سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات. تتكون الشبكة من أربعة أدوار: الفهرس، المنسق، المفوض، والمطور، لدعم احتياجات بيانات تطبيقات الويب 3.
تحولت The Graph إلى خدمة استضافة فرعية لامركزية بالكامل، مع وجود حوافز اقتصادية بين الأطراف لضمان تشغيل النظام. يكرس فريق التطوير الأساسي Semiotic Labs جهوده للاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تسعير الفهرسة وتجربة استعلام المستخدم، وقد قاموا بتطوير أدوات مثل AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC، مما يزيد من ذكاء النظام وودّية المستخدم.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase كشبكة بيانات شاملة، يدمج جميع بيانات البلوكتشين في منصة واحدة. تشمل ميزاته بحيرة بيانات حية، هيكل مزدوج للكتل، معايير تنسيق بيانات مبتكرة ونموذج عالمي مشفر.
نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase هو إحدى النقاط البارزة. بناءً على نموذج DORA من NVIDIA، يجمع Theia بين البيانات على السلسلة والبيانات خارج السلسلة، من خلال الاستدلال السببي، لاستكشاف القيمة المحتملة للبيانات على السلسلة، وتقديم خدمات البيانات الذكية للمستخدمين.
3.3 الفضاء والوقت
Space and Time (SxT) تسعى إلى بناء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع تقنية الإثباتات الصفرية المعرفة. تضمن تقنيتها المبتكرة Proof of SQL أن استعلامات SQL المنفذة على مستودع بيانات لامركزي هي مقاومة للتلاعب وقابلة للتحقق.
تعاون SxT مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، لتبسيط عملية معالجة بيانات البلوكتشين من خلال اللغة الطبيعية. في استوديو Space and Time، يمكن للمستخدمين تجربة وظيفة تحويل استعلامات اللغة الطبيعية تلقائيًا إلى SQL وتنفيذها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
الاستنتاجات والتطلعات
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين من مصدر بيانات عقدة في البداية، مرت بتطور解析 البيانات والمفهرس، وأخيرًا تطورت إلى خدمات بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. لم يحسن هذا العملية فقط كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل جلب أيضًا تجربة ذكية للمستخدمين.
مع التطور المستمر للتقنيات الجديدة مثل تقنية الذكاء الاصطناعي وإثبات المعرفة الصفرية، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. في المستقبل، ستواصل خدمات بيانات البلوكتشين كجزء من البنية التحتية لعب دور مهم، مما يعزز الابتكار والتقدم 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 11
أعجبني
11
4
مشاركة
تعليق
0/400
SatoshiSherpa
· منذ 1 س
لماذا لا نلقي نظرة مباشرة على ما يمكن أن يحقق الربح~
شاهد النسخة الأصليةرد0
MEVHunterLucky
· منذ 7 س
التداول يمكن أن يُعتبر فرصة كبيرة قادمة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DAOdreamer
· منذ 7 س
السوق الصاعدة القادمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي والبيانات
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenUnlocker
· منذ 7 س
بالطبع لديك المال للعب بالذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة، الفقراء لا يفهمون.
تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من عقدة إلى قاعدة بيانات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي
تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
1. المقدمة
عند مناقشة تطبيقات اللامركزية على البلوكتشين، هل فكرنا يومًا في مصادر البيانات التي تستخدمها هذه التطبيقات؟ مع تطور تكنولوجيا البلوكتشين، من dApp البسيطة في البداية إلى التطبيقات المالية والألعاب ووسائل التواصل الاجتماعي المتنوعة اليوم، تزداد أهمية البيانات بشكل متزايد.
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 مواضيع ساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة لنموه وتطوره. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى ضوء الشمس والماء لتنمو بشكل جيد، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات للتعلم والتفكير باستمرار. بدون دعم البيانات، حتى أدق خوارزميات الذكاء الاصطناعي لن تتمكن من تحقيق ذكائها وكفاءتها المطلوبة.
ستتناول هذه المقالة تحليلًا متعمقًا لتاريخ تطور قابلية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، مع التركيز على مقارنة بروتوكولات فهرسة البيانات التقليدية وبروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة، بالإضافة إلى استكشاف أوجه التشابه والاختلاف في خدمات البيانات وهياكل المنتجات للبروتوكولات الناشئة التي تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي.
2. تطور فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة البيانات الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
البلوكتشين غالبًا ما يوصف بأنه دفتر حسابات لامركزي. تعتبر عقدة البلوكتشين هي الأساس للشبكة، حيث تتحمل مسؤولية تسجيل وتخزين ونقل جميع بيانات المعاملات على الشبكة. تمتلك كل عقدة نسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يضمن خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن إنشاء وصيانة عقدة ليست مهمة سهلة، حيث تتطلب تقنيات متخصصة وتأتي مع تكاليف عالية.
لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودات عقدة RPC. هم مسؤولون عن إدارة العقد، ويقدمون خدمات البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. على الرغم من أن نقاط نهاية RPC العامة مجانية، إلا أن لديها قيودًا على السرعة؛ بينما توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل، لكنها أقل كفاءة في الاستعلامات المعقدة. ومع ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات القياسية لمزودي العقدة قد خفضت من عتبة وصول المستخدمين إلى البيانات على البلوكتشين، مما أسس لعمليات解析 البيانات والتطبيقات اللاحقة.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الأولية إلى البيانات القابلة للاستخدام
تقدم البيانات الأصلية التي توفرها عقدة البلوكتشين عادةً معالجة مشفرة ومشفرة، مما يزيد من صعوبة التحليل. تعمل عملية تحليل البيانات على تحويل البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق أكثر سهولة في الفهم والتعامل، وهي مرحلة رئيسية في عملية فهرسة البيانات بأكملها، مما يؤثر بشكل مباشر على كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكتشين.
2.3 تطور فهرس البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى مؤشرات البيانات. يقوم المؤشر بتنظيم بيانات العقدة على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات، مما يسهل الاستعلام. يوفرون واجهة استعلام موحدة، مما يسمح للمطورين باستخدام لغة استعلام موحدة لاسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة.
تتمتع أنواع مختلفة من الفهارس بمزاياها الخاصة:
تدعم بروتوكولات المؤشرات الرئيسية الحالية مؤشرات متعددة السلاسل، وتخصص أطر تحليل البيانات وفقًا لمتطلبات التطبيقات المختلفة. أدى ظهور المؤشرات إلى تحسين كبير في كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها، ودعم الاستعلامات المعقدة وتصفية البيانات، مما جلب ابتكارًا مهمًا في الوصول إلى بيانات البلوكتشين.
2.4 قاعدة بيانات البلوكتشين: محاذاة أولوية التدفق
مع تعقيد احتياجات التطبيقات، أصبح من الصعب على مؤشرات البيانات الأولية تلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة. في بنية أنابيب البيانات الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً لتجاوز قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يتيح معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي.
مزودو خدمات بيانات البلوكتشين يتجهون نحو بناء تدفقات البيانات. أطلق مزودو خدمات الفهرسة التقليديين منتجات تدفق بيانات حقيقية، مثل Substreams من The Graph وMirror من Goldsky. هناك أيضًا مزودون ناشئون مثل Chainbase وSubSquid يقدمون خدمات بحيرة بيانات حقيقية.
تهدف هذه الخدمات إلى تلبية احتياجات التحليل في الوقت الحقيقي والاستعلام الشامل. من خلال إعادة تعريف إدارة بيانات البلوكتشين من منظور أنابيب البيانات الحديثة، يمكننا تصور مستقبل يتم فيه تخصيص مجموعات البيانات عالية الأداء لأي حالة استخدام تجارية.
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات: مقارنة متعمقة بين The Graph وChainbase وSpace and Time
3.1 الجراف
شبكة The Graph تقدم خدمات فهرسة واستعلام البيانات متعددة السلاسل من خلال عقد لامركزية. تشمل نماذج منتجاتها الرئيسية سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات. تتكون الشبكة من أربعة أدوار: الفهرس، المنسق، المفوض، والمطور، لدعم احتياجات بيانات تطبيقات الويب 3.
تحولت The Graph إلى خدمة استضافة فرعية لامركزية بالكامل، مع وجود حوافز اقتصادية بين الأطراف لضمان تشغيل النظام. يكرس فريق التطوير الأساسي Semiotic Labs جهوده للاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تسعير الفهرسة وتجربة استعلام المستخدم، وقد قاموا بتطوير أدوات مثل AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC، مما يزيد من ذكاء النظام وودّية المستخدم.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase كشبكة بيانات شاملة، يدمج جميع بيانات البلوكتشين في منصة واحدة. تشمل ميزاته بحيرة بيانات حية، هيكل مزدوج للكتل، معايير تنسيق بيانات مبتكرة ونموذج عالمي مشفر.
نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase هو إحدى النقاط البارزة. بناءً على نموذج DORA من NVIDIA، يجمع Theia بين البيانات على السلسلة والبيانات خارج السلسلة، من خلال الاستدلال السببي، لاستكشاف القيمة المحتملة للبيانات على السلسلة، وتقديم خدمات البيانات الذكية للمستخدمين.
3.3 الفضاء والوقت
Space and Time (SxT) تسعى إلى بناء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع تقنية الإثباتات الصفرية المعرفة. تضمن تقنيتها المبتكرة Proof of SQL أن استعلامات SQL المنفذة على مستودع بيانات لامركزي هي مقاومة للتلاعب وقابلة للتحقق.
تعاون SxT مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، لتبسيط عملية معالجة بيانات البلوكتشين من خلال اللغة الطبيعية. في استوديو Space and Time، يمكن للمستخدمين تجربة وظيفة تحويل استعلامات اللغة الطبيعية تلقائيًا إلى SQL وتنفيذها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
الاستنتاجات والتطلعات
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين من مصدر بيانات عقدة في البداية، مرت بتطور解析 البيانات والمفهرس، وأخيرًا تطورت إلى خدمات بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. لم يحسن هذا العملية فقط كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل جلب أيضًا تجربة ذكية للمستخدمين.
مع التطور المستمر للتقنيات الجديدة مثل تقنية الذكاء الاصطناعي وإثبات المعرفة الصفرية، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. في المستقبل، ستواصل خدمات بيانات البلوكتشين كجزء من البنية التحتية لعب دور مهم، مما يعزز الابتكار والتقدم في الصناعة.