分散型価格オラクルマシンシステムの利点と実装

オラクルマシンサービスにおいて、単一障害点は一般的な問題です。この問題を解決するために、いくつかのシステムは分散型価格オラクルマシンの設計を採用しています。ビットコインのドル価格サービスを例に挙げると、あるシステムは31個の独立した価格オラクルマシンを集約して、ユーザーにより信頼性の高いデータを提供しています。

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このアグリゲーターの設計は、スマートコントラクトのソースコードを通じて確認および検証できます。コントラクト内の特定のメソッドを呼び出すことで、このアグリゲーターに含まれるすべてのオフチェーンオラクルマシン情報を取得できます。各オフチェーンオラクルマシンは、指定されたメソッドを呼び出すことで価格データを提供し、アグリゲーター内のユーザーのリクエストに応じます。これらのオフチェーンオラクルマシンは通常、外部所有アカウント（EOA）であり、ビットコイン/米ドルの価格データを提供するだけでなく、他の通貨ペア（例えば、イーサリアム/米ドル）にもサービスを提供する可能性があります。

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チェーン上の契約は、オラクルマシンのデータを処理する際に、一連の厳格な検証ステップを経ます：

1. まず現在の契約の状態を読み取り、一連のチェックを行います。 2.必要な準備をします。
2. 各署名データに対して暗号学的手法を使用して検証し、データの真実性と完全性を確保します。
3. 観測値の並びをチェックし、その中から中央値を最終結果として選択します。

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さらに、システムは最終結果をさらに検証します。たとえば、特定のアプリケーションは結果を他のソースの価格と比較し、偏差が許容範囲内であることを確認する場合があります。

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多様なトークン価格の管理を簡素化するために、一部のシステムでは「Feed Registry」という概念が導入されました。これは複数の価格データソースのアグリゲーターとして理解でき、ユーザーはそれを通じてさまざまなトークンの価格データを直接読み取ることができ、各価格データソースを個別に設定する必要がありません。

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価格フィードメカニズムにおいては、通常は多層のデータ集約を経ます。

1. データソースの集約：主要な取引プラットフォームから原価格データを収集します。
2. ノードオペレーターのアグリゲーション：各ノードは複数の独立したデータアグリゲーションサービスプロバイダーからデータを取得し、処理します。
3. オラクルマシンネットワークの集約：全ネットワークがノードデータを最終的に集約します。

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最終的な価格更新は通常、データ更新頻度と正確性をバランスさせるために、偏差閾値とハートビート閾値によって制御されます。

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この設計は高いセキュリティと利便性を提供しますが、価格更新メカニズムに一定の遅延があるため、価格変動に非常に敏感なアプリケーションには適さない可能性があります。しかし、リアルタイムの価格データを必要としないほとんどのアプリケーションにとって、この設計は依然として信頼できる実用的な選択肢です。

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