Blok zinciri alanında, çevrimiçi modellerin veya karmaşık hesaplama sonuçlarının güvenilirliğini nasıl sağlarız? Boundless, "sonuçların on-chain doğrulanabilir olmasını" nicel bir süreç haline getiren bir çözüm sunmaktadır. İşte pratik bir üç adımlı kılavuz:

Öncelikle, küçük ölçekli görevlerin yeniden kullanılmasını gerçekleştirin. Bir model çıkarım isteğini birden fazla küçük göreve ayırın ve ardından on-chain gözlemleyerek yeniden kullanım oranı ve tek seferlik Gas maliyetini kontrol edin. Bu adım, sistemin verimliliğini ve ekonomikliğini anlamaya yardımcı olur.

İkincisi, performans karşılaştırma testleri yapılmalıdır. Aynı girdi kullanılarak, kendi oluşturduğunuz ortamda ve Boundless platformunda çalıştırarak, her iki ortamın gecikme, bellek kullanımı ve paralel işleme yetenekleri açısından farklarını karşılaştırın. Bu, Boundless'ın gerçek performans avantajını değerlendirmeye yardımcı olacaktır.

Son olarak, fiyat esnekliği testleri yapılmalıdır. Görev yoğunluğunu kademeli olarak artırarak, piyasa eşleştirme fiyatlarını, düğüm yanıt hızını ve ZKC ödeme bağlantısının kararlılığını gözlemleyin. Bu adım, sistemin yüksek yük altında nasıl performans gösterdiğini anlamaya yardımcı olabilir.

Değerlendirme sürecinde, bazı önemli göstergelere de dikkat edilmelidir: kanıtın yeniden oynanabilirliği (geri oynama incelemesini destekleyip desteklemediği), kanıt boyutunun on-chain maliyetler üzerindeki etkisi, görev parçalama verimliliği ve piyasa derinliği (bağımsız sipariş verenlerin sayısı). Kısa vadede token fiyat dalgalanmaları verileri etkileyebilirken, bu nicel göstergeler Boundless'ın 'güvenilir hesap gücünü' bütçelenebilir, denetlenebilir bir pratik ürüne dönüştürüp dönüştüremeyeceğini gerçek bir şekilde yansıtabilir.

Bu uygulama yöntemiyle, geliştiriciler ve işletmeler Boundless'ın uygulanabilirliğini nesnel bir şekilde değerlendirebilir ve karar verme süreçlerine güvenilir bir temel sağlayabilir. Bu sadece Blok Zinciri hesaplamalarının güvenilirliğini artırmakla kalmayıp, aynı zamanda tüm endüstriyi daha verimli ve daha şeffaf bir yöne yönlendirmeye de yardımcı olur.