تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من عقدة إلى خدمة بيانات ذكية كاملة للبلوكتشين
1 المقدمة
منذ ظهور أول دفعة من التطبيقات اللامركزية (dApp) في عام 2017، تطور النظام البيئي للبلوكتشين ليشمل مجموعة متنوعة من التطبيقات المالية والألعاب والاجتماعية. عند مناقشة هذه التطبيقات على السلسلة، هل فكرنا في مصادر البيانات المختلفة التي تستخدمها؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 محور التركيز. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة لنموها وتطورها. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى الشمس والماء، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات لتتعلم وتفكر باستمرار. بدون دعم البيانات، حتى أكثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعقيدًا لن تتمكن من تحقيق ذكائها وكفاءتها المستحقة.
ستقوم هذه المقالة بتحليل تطور فهرسة بيانات البلوكتشين من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، ومقارنة بروتوكولات الفهرسة التقليدية مع بروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة، مع مناقشة الاختلافات والتشابهات بين البروتوكولات الجديدة التي تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي وخصائص خدمات البيانات وبنية المنتجات.
2 تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
البلوكتشين غالبًا ما يوصف بأنه دفتر حسابات غير مركزي. عقدة البلوكتشين هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونقل جميع بيانات المعاملات على السلسلة. كل عقدة تمتلك نسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يضمن خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدم العادي، فإن بناء وصيانة عقدة خاصة ليست مهمة سهلة، فهي تتطلب مهارات تقنية متخصصة، بالإضافة إلى تكاليف باهظة للأجهزة والنطاق الترددي. كما أن قدرة الاستعلام للعقد العادية محدودة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المطورين. لذلك، على الرغم من أنه من الناحية النظرية يمكن للجميع تشغيل عقدة، إلا أن المستخدمين يعتمدون في الواقع على خدمات الطرف الثالث.
لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقدة RPC. يتحملون تكاليف وإدارة العقد، ويوفرون البيانات من خلال نقاط نهاية RPC، مما يتيح للمستخدمين الوصول إلى بيانات البلوكتشين دون الحاجة لبناء عقدة خاصة بهم. نقاط نهاية RPC العامة مجانية ولكنها محدودة السرعة، مما قد يؤثر على تجربة مستخدمي التطبيقات اللامركزية. نقاط نهاية RPC الخاصة تقدم أداءً أفضل، ولكنها غير فعالة للاستعلامات المعقدة، وصعبة التوسع والتوافق عبر الشبكات. ومع ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات الموحدة لمزودي العقدة تقلل من عوائق وصول المستخدمين إلى البيانات على السلسلة، مما يؤسس لعملية تحليل البيانات والتطبيقات اللاحقة.
2.2 تحليل البيانات: من بيانات النموذج الأولي إلى البيانات القابلة للاستخدام
تقدم البيانات الأصلية التي توفرها عقدة البلوكتشين عادةً معالجة مشفرة ومشفرة. على الرغم من أن هذه البيانات تحتفظ بسلامة وأمان البلوكتشين، إلا أنها تزيد من صعوبة التحليل. بالنسبة للمستخدمين العاديين أو المطورين، فإن التعامل المباشر مع هذه البيانات الأولية يتطلب الكثير من المعرفة التقنية والموارد الحاسوبية.
تظهر عملية تحليل البيانات أهمية خاصة في هذا السياق. من خلال تحويل البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق سهل الفهم والتعامل، يمكن للمستخدمين استخدام هذه البيانات بشكل أكثر وضوحًا. يؤثر نجاح أو فشل تحليل البيانات مباشرة على كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكتشين، وهو خطوة حاسمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور مُؤَشِّر البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى فهرس البيانات. يلعب الفهرس دورًا حيويًا في تنظيم بيانات السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات للاستعلام. تعمل آلية عمله على فهرسة بيانات البلوكتشين وجعلها متاحة من خلال لغة استعلام مشابهة لـ SQL ( مثل GraphQL ). من خلال توفير واجهة استعلام موحدة، يسمح الفهرس للمطورين باسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة وبدقة باستخدام لغة موحدة، مما يُبسط العملية بشكل كبير.
أنواع مختلفة من المفهرسات تعمل على تحسين استرجاع البيانات بطرق متنوعة:
مُؤَشِّر العقدة الكاملة: يستخرج البيانات مباشرةً من عقدة البلوكتشين الكاملة، مما يضمن دقة البيانات واكتمالها، لكنه يتطلب سعة تخزين وقدرة معالجة كبيرة.
مُؤَشِّر خفيف الوزن: يعتمد على العقدة الكاملة للحصول على بيانات محددة حسب الحاجة، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكنه قد يزيد من وقت الاستعلام.
مجمع الفهرس: استخراج البيانات من عدة بلوكتشين ومصادر، بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة، وتوفير واجهة استعلام موحدة، مناسبة لتطبيقات الويب اللامركزية متعددة السلاسل.
حالياً، تتراوح متطلبات التخزين لعقدة أرشيف إيثيريوم تحت عملاء مختلفين من 3 تيرابايت إلى 13.5 تيرابايت. مع زيادة حجم الكتلة، ستستمر متطلبات التخزين في الارتفاع. في مواجهة هذا الكم الهائل من البيانات، لا تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية فقط الفهرسة متعددة السلاسل، بل قامت أيضاً بتخصيص إطار تحليل البيانات لتلبية احتياجات التطبيقات المختلفة.
أدى ظهور الفهرس إلى تحسين كبير في كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها. مقارنة بنقاط نهاية RPC التقليدية، يمكن للفهرس فهرسة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة ودعم استعلامات عالية السرعة. يمكن للمستخدمين تنفيذ استعلامات معقدة، وتصفية البيانات وتحليلها بسهولة. بعض الفهارس تدعم أيضًا تجميع مصادر بيانات متعددة من البلوكتشين، مما يتجنب مشكلة نشر تطبيقات متعددة السلاسل لواجهات برمجة التطبيقات المتعددة. من خلال التشغيل الموزع، يوفر الفهرس أمانًا وأداءً أقوى، مما يقلل من المخاطر المحتملة التي قد تنجم عن مزودي RPC المركزيين.
بالمقارنة, يتيح الفهرس للمستخدمين الحصول على المعلومات المطلوبة مباشرة دون الحاجة للتعامل مع البيانات المعقدة الأساسية من خلال لغة الاستعلام المعرفة مسبقًا. تعزز هذه الآلية بشكل ملحوظ كفاءة وموثوقية استرجاع البيانات، وهي ابتكار مهم في الوصول إلى بيانات البلوكتشين.
2.4 قاعدة بيانات كاملة البلوكتشين: محاذاة أولويات التدفق
يعتبر استخدام عقدة الفهرسة لاستعلام البيانات عادةً الطريقة الوحيدة لمعالجة بيانات البلوكتشين من خلال واجهة برمجة التطبيقات. ومع ذلك، عندما تتوسع المشاريع، فإنها غالباً ما تحتاج إلى مصادر بيانات أكثر مرونة، بينما يصعب على واجهات برمجة التطبيقات القياسية تلبية هذه المتطلبات. مع تعقد احتياجات التطبيقات، أصبح من الصعب على فهارس البيانات الأولية وصيغها القياسية تلبية متطلبات الاستعلام المتنوعة، مثل البحث، والوصول عبر السلاسل، أو رسم البيانات خارج السلسلة.
في بنية بيانات الأنابيب الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً لتجاوز قيود معالجة الدفعات التقليدية، مما يتيح أخذ البيانات ومعالجتها وتحليلها في الوقت الفعلي. لقد سمح هذا التحول في النموذج للمنظمات بالاستجابة الفورية للبيانات الواردة، واستخراج الرؤى بسرعة واتخاذ القرارات. وبالمثل، فإن مزودي خدمات بيانات البلوكتشين يتجهون أيضًا نحو بناء تدفقات البيانات، حيث أطلقت شركات الفهرسة الرائدة منتجات تدفق بيانات البلوكتشين في الوقت الفعلي.
تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل معاملات البلوكتشين في الوقت الفعلي وتوفير قدرات استعلام أكثر شمولاً. تمامًا كما أحدثت بنية "الأولوية للبيانات المتدفقة" ثورة في طرق معالجة البيانات التقليدية، يأمل مقدمو خدمات تدفق بيانات البلوكتشين هؤلاء أيضًا في دعم المزيد من تطوير التطبيقات من خلال مصادر البيانات المتقدمة والناضجة والمساعدة في تحليل البيانات على السلسلة.
إعادة تعريف تحديات البيانات على البلوكتشين من منظور أنظمة البيانات الحديثة، يمكننا أن نرى إمكانيات إدارة البيانات على البلوكتشين وتخزينها وتوفيرها من منظور جديد. من خلال اعتبار الفهرس كتيار بيانات داخل أنظمة البيانات بدلاً من كونه الناتج النهائي، يمكننا تخيل عالم محتمل يمكن فيه تخصيص مجموعات بيانات عالية الأداء لأي حالة استخدام تجارية.
3 الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة متعمقة بين البروتوكولات الرئيسية
3.1 بروتوكول فهرسة معروف
تقوم هذه الشبكة بتحقيق خدمات فهرسة البيانات المتعددة السلاسل واستعلامها من خلال شبكة عقدة لامركزية، مما يسهل على المطورين فهرسة بيانات البلوكتشين وبناء تطبيقات لامركزية. نمط المنتجات الرئيسية لها هو سوق تنفيذ استعلام البيانات وسوق ذاكرة فهرسة البيانات، والتي تخدم أساسًا احتياجات استعلام المنتجات للمستخدمين.
تتكون الشبكة من أربعة أدوار رئيسية: الفهرس، القيم، الموكل والمطور، الذين يقدمون معًا دعم البيانات لتطبيقات الويب 3. وتتمثل مسؤوليات كل دور على النحو التالي:
الفهرس: مشغلو العقدة في الشبكة، من خلال الرهان يشاركون في الشبكة، ويقدمون خدمات الفهرسة ومعالجة الاستعلامات.
الوكلاء: المستخدمون الذين يقومون برهن الرموز للدعم عمليات عقدة الفهرسة، وكسب جزء من المكافآت من خلال العقدة الموكلة.
المنسق: مسؤول عن أي من الرسوم البيانية الفرعية يجب أن يتم فهرستها بواسطة الشبكة، وضمان معالجة الرسوم البيانية الفرعية القيمة بشكل أولوية.
المطورون: بصفتهم طرف الطلب، هم المستخدمون الرئيسيون للشبكة. يقومون بإنشاء وتقديم الرسوم البيانية الفرعية إلى الشبكة، في انتظار تلبية احتياجات البيانات.
حالياً، انتقل الشبكة إلى خدمة استضافة فرعية لامركزية بالكامل، حيث توجد حوافز اقتصادية متداولة بين المشاركين المختلفين لضمان تشغيل النظام.
تتطور منتجات هذه الاتفاقية بسرعة أيضًا في ظل موجة الذكاء الاصطناعي. يكرس أحد فرق التطوير الأساسية جهوده لاستغلال تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تسعير الفهرس وتجربة استفسار المستخدم، وقام بتطوير عدة أدوات لتعزيز أداء النظام البيئي، مثل آلية التسعير الديناميكية، ومحسن توزيع الموارد، وأدوات الاستفسار بلغة طبيعية وغيرها.
3.2 شبكة بيانات كاملة للبلوكتشين
هذا هو منصة تجمع جميع بيانات البلوكتشين، مما يسهل على المطورين بناء وصيانة التطبيقات بشكل أكثر سهولة. تشمل ميزاته الفريدة:
بحيرة البيانات في الوقت الحقيقي: توفر بحيرة بيانات في الوقت الحقيقي مخصصة لتدفقات بيانات البلوكتشين، مما يجعل البيانات متاحة على الفور.
بنية مزدوجة السلسلة: تعتمد على تقنية معينة لبناء طبقة التنفيذ، بالتوازي مع خوارزمية الإجماع لتشكيل بنية مزدوجة السلسلة. يعزز ذلك من قابلية برمجة البيانات عبر السلاسل وقابليتها للتجميع، ويدعم القدرة العالية على المعالجة، وانخفاض زمن الاستجابة، والنهائية، ويعزز أمان الشبكة من خلال نموذج الرهن المزدوج.
معيار تنسيق البيانات الجديد: تم إدخال معيار تنسيق بيانات جديد، مما يحسن هيكلة البيانات واستخدامها في صناعة التشفير.
نموذج العالم المشفر: دمج تقنيات نموذج الذكاء الاصطناعي، لإنشاء نموذج ذكاء اصطناعي قادر على فهم وتوقع معاملات البلوكتشين والتفاعل معها بفعالية.
تجعل هذه الميزات الشبكة تبرز في بروتوكول فهرسة البلوكتشين، مع التركيز بشكل خاص على إمكانية الوصول إلى البيانات في الوقت الحقيقي، وصيغة البيانات المبتكرة، بالإضافة إلى إنشاء نماذج أكثر ذكاءً من خلال دمج البيانات على السلسلة وخارج السلسلة لتعزيز الرؤى.
نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص به يعتمد على نموذج تم تطويره بواسطة شركة معينة، ويجمع بين البيانات على البلوكتشين وخارجها بالإضافة إلى الأنشطة الزمنية والمكانية، ليتعلم ويحلل أنماط التشفير، من خلال الاستدلال السببي لاستجابة، ويستخرج القيمة والأنماط المحتملة للبيانات على البلوكتشين، ليقدم للمستخدمين خدمات بيانات أكثر ذكاء.
3.3 طبقة حساب قابلة للتحقق
يهدف هذا المشروع إلى إنشاء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع الإثباتات الصفرية على مستودع بيانات لامركزي، لتوفير معالجة بيانات موثوقة للعقود الذكية ونماذج اللغة الكبيرة والشركات.
في مجال فهرسة البيانات والتحقق، قدم المشروع تقنية مبتكرة لإثبات المعرفة الصفرية، لضمان أن استعلامات SQL التي تنفذ على مستودع البيانات اللامركزي تكون محصنة ضد التلاعب وقابلة للتحقق. هذه التقنية تولد إثباتات تشفيرية، للتحقق من سلامة ودقة نتائج الاستعلام. على عكس الشبكات التقليدية للبلوكتشين التي تعتمد على آلية الإجماع، تحقق هذه التقنية طريقة أكثر كفاءة للتحقق من البيانات، حيث تتحمل عقدة واحدة مسؤولية الحصول على البيانات، بينما تتحقق العقد الأخرى من صحة البيانات باستخدام تقنية المعرفة الصفرية، مما يعزز الأداء العام للنظام.
في الوقت نفسه، يتعاون المشروع بشكل وثيق مع مختبر ذكاء اصطناعي معين، لتسريع تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، لتسهيل على المستخدمين معالجة بيانات البلوكتشين من خلال اللغة الطبيعية. يمكن للمستخدمين إدخال استعلامات باللغة الطبيعية، وستقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتحويلها إلى SQL وتنفيذ الاستعلام، وعرض النتيجة النهائية.
الاستنتاجات والرؤى
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من مصدر بيانات العقدة الأولية، مروراً بتطوير تحليل البيانات والفهرس، وانتهت إلى خدمات بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث مرت بعملية تحسين تدريجية. إن التطورات المستمرة لهذه التقنيات لم تعزز فقط من كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل قدمت أيضًا تجربة ذكية غير مسبوقة للمستخدمين.
مع توقعات مستقبلية، ومع استمرار تطور تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي وإثباتات عدم المعرفة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. لدينا أسباب للاعتقاد بأن خدمات بيانات البلوكتشين ستستمر في لعب دور مهم كمرافق، وتقديم دعم قوي لتقدم الصناعة وابتكارها.
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 15
أعجبني
15
7
مشاركة
تعليق
0/400
ReverseTradingGuru
· 07-05 23:11
حسناً، ها هم يعودون للحديث عن الذكاء الاصطناعي على السلسلة~
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoSourGrape
· 07-04 23:57
إذا كنت قد اشتريت بعض العملات في عام 17، فلن أضطر الآن إلى أكل الخبز البخاري يوميًا، أوه أوه.
شاهد النسخة الأصليةرد0
gas_fee_therapy
· 07-03 10:08
لقد عانى الوسطاء من الخسائر لفترة طويلة
شاهد النسخة الأصليةرد0
ser_we_are_early
· 07-03 06:00
24 وتنفخ ai أليس كذلك～
شاهد النسخة الأصليةرد0
LightningClicker
· 07-03 05:56
مرة أخرى تم إعادة تقديم نفس المحتوى في حلة جديدة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
MidnightSeller
· 07-03 05:55
مرة أخرى مفهوم كومة تعلم كيفية يُستغل بغباء. ثم نتحدث.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasOptimizer
· 07-03 05:45
انتقل بسرعة إلى بوتات داخل السلسلة التي استهلكت جميع رسوم الغاز
ترقية خدمات بيانات البلوكتشين: من عقدة إلى منصة ذكية شاملة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من عقدة إلى خدمة بيانات ذكية كاملة للبلوكتشين
1 المقدمة
منذ ظهور أول دفعة من التطبيقات اللامركزية (dApp) في عام 2017، تطور النظام البيئي للبلوكتشين ليشمل مجموعة متنوعة من التطبيقات المالية والألعاب والاجتماعية. عند مناقشة هذه التطبيقات على السلسلة، هل فكرنا في مصادر البيانات المختلفة التي تستخدمها؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 محور التركيز. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة لنموها وتطورها. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى الشمس والماء، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات لتتعلم وتفكر باستمرار. بدون دعم البيانات، حتى أكثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعقيدًا لن تتمكن من تحقيق ذكائها وكفاءتها المستحقة.
ستقوم هذه المقالة بتحليل تطور فهرسة بيانات البلوكتشين من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، ومقارنة بروتوكولات الفهرسة التقليدية مع بروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة، مع مناقشة الاختلافات والتشابهات بين البروتوكولات الجديدة التي تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي وخصائص خدمات البيانات وبنية المنتجات.
2 تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
البلوكتشين غالبًا ما يوصف بأنه دفتر حسابات غير مركزي. عقدة البلوكتشين هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونقل جميع بيانات المعاملات على السلسلة. كل عقدة تمتلك نسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يضمن خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدم العادي، فإن بناء وصيانة عقدة خاصة ليست مهمة سهلة، فهي تتطلب مهارات تقنية متخصصة، بالإضافة إلى تكاليف باهظة للأجهزة والنطاق الترددي. كما أن قدرة الاستعلام للعقد العادية محدودة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المطورين. لذلك، على الرغم من أنه من الناحية النظرية يمكن للجميع تشغيل عقدة، إلا أن المستخدمين يعتمدون في الواقع على خدمات الطرف الثالث.
لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقدة RPC. يتحملون تكاليف وإدارة العقد، ويوفرون البيانات من خلال نقاط نهاية RPC، مما يتيح للمستخدمين الوصول إلى بيانات البلوكتشين دون الحاجة لبناء عقدة خاصة بهم. نقاط نهاية RPC العامة مجانية ولكنها محدودة السرعة، مما قد يؤثر على تجربة مستخدمي التطبيقات اللامركزية. نقاط نهاية RPC الخاصة تقدم أداءً أفضل، ولكنها غير فعالة للاستعلامات المعقدة، وصعبة التوسع والتوافق عبر الشبكات. ومع ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات الموحدة لمزودي العقدة تقلل من عوائق وصول المستخدمين إلى البيانات على السلسلة، مما يؤسس لعملية تحليل البيانات والتطبيقات اللاحقة.
2.2 تحليل البيانات: من بيانات النموذج الأولي إلى البيانات القابلة للاستخدام
تقدم البيانات الأصلية التي توفرها عقدة البلوكتشين عادةً معالجة مشفرة ومشفرة. على الرغم من أن هذه البيانات تحتفظ بسلامة وأمان البلوكتشين، إلا أنها تزيد من صعوبة التحليل. بالنسبة للمستخدمين العاديين أو المطورين، فإن التعامل المباشر مع هذه البيانات الأولية يتطلب الكثير من المعرفة التقنية والموارد الحاسوبية.
تظهر عملية تحليل البيانات أهمية خاصة في هذا السياق. من خلال تحويل البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق سهل الفهم والتعامل، يمكن للمستخدمين استخدام هذه البيانات بشكل أكثر وضوحًا. يؤثر نجاح أو فشل تحليل البيانات مباشرة على كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكتشين، وهو خطوة حاسمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور مُؤَشِّر البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى فهرس البيانات. يلعب الفهرس دورًا حيويًا في تنظيم بيانات السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات للاستعلام. تعمل آلية عمله على فهرسة بيانات البلوكتشين وجعلها متاحة من خلال لغة استعلام مشابهة لـ SQL ( مثل GraphQL ). من خلال توفير واجهة استعلام موحدة، يسمح الفهرس للمطورين باسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة وبدقة باستخدام لغة موحدة، مما يُبسط العملية بشكل كبير.
أنواع مختلفة من المفهرسات تعمل على تحسين استرجاع البيانات بطرق متنوعة:
حالياً، تتراوح متطلبات التخزين لعقدة أرشيف إيثيريوم تحت عملاء مختلفين من 3 تيرابايت إلى 13.5 تيرابايت. مع زيادة حجم الكتلة، ستستمر متطلبات التخزين في الارتفاع. في مواجهة هذا الكم الهائل من البيانات، لا تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية فقط الفهرسة متعددة السلاسل، بل قامت أيضاً بتخصيص إطار تحليل البيانات لتلبية احتياجات التطبيقات المختلفة.
أدى ظهور الفهرس إلى تحسين كبير في كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها. مقارنة بنقاط نهاية RPC التقليدية، يمكن للفهرس فهرسة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة ودعم استعلامات عالية السرعة. يمكن للمستخدمين تنفيذ استعلامات معقدة، وتصفية البيانات وتحليلها بسهولة. بعض الفهارس تدعم أيضًا تجميع مصادر بيانات متعددة من البلوكتشين، مما يتجنب مشكلة نشر تطبيقات متعددة السلاسل لواجهات برمجة التطبيقات المتعددة. من خلال التشغيل الموزع، يوفر الفهرس أمانًا وأداءً أقوى، مما يقلل من المخاطر المحتملة التي قد تنجم عن مزودي RPC المركزيين.
بالمقارنة, يتيح الفهرس للمستخدمين الحصول على المعلومات المطلوبة مباشرة دون الحاجة للتعامل مع البيانات المعقدة الأساسية من خلال لغة الاستعلام المعرفة مسبقًا. تعزز هذه الآلية بشكل ملحوظ كفاءة وموثوقية استرجاع البيانات، وهي ابتكار مهم في الوصول إلى بيانات البلوكتشين.
2.4 قاعدة بيانات كاملة البلوكتشين: محاذاة أولويات التدفق
يعتبر استخدام عقدة الفهرسة لاستعلام البيانات عادةً الطريقة الوحيدة لمعالجة بيانات البلوكتشين من خلال واجهة برمجة التطبيقات. ومع ذلك، عندما تتوسع المشاريع، فإنها غالباً ما تحتاج إلى مصادر بيانات أكثر مرونة، بينما يصعب على واجهات برمجة التطبيقات القياسية تلبية هذه المتطلبات. مع تعقد احتياجات التطبيقات، أصبح من الصعب على فهارس البيانات الأولية وصيغها القياسية تلبية متطلبات الاستعلام المتنوعة، مثل البحث، والوصول عبر السلاسل، أو رسم البيانات خارج السلسلة.
في بنية بيانات الأنابيب الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً لتجاوز قيود معالجة الدفعات التقليدية، مما يتيح أخذ البيانات ومعالجتها وتحليلها في الوقت الفعلي. لقد سمح هذا التحول في النموذج للمنظمات بالاستجابة الفورية للبيانات الواردة، واستخراج الرؤى بسرعة واتخاذ القرارات. وبالمثل، فإن مزودي خدمات بيانات البلوكتشين يتجهون أيضًا نحو بناء تدفقات البيانات، حيث أطلقت شركات الفهرسة الرائدة منتجات تدفق بيانات البلوكتشين في الوقت الفعلي.
تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل معاملات البلوكتشين في الوقت الفعلي وتوفير قدرات استعلام أكثر شمولاً. تمامًا كما أحدثت بنية "الأولوية للبيانات المتدفقة" ثورة في طرق معالجة البيانات التقليدية، يأمل مقدمو خدمات تدفق بيانات البلوكتشين هؤلاء أيضًا في دعم المزيد من تطوير التطبيقات من خلال مصادر البيانات المتقدمة والناضجة والمساعدة في تحليل البيانات على السلسلة.
إعادة تعريف تحديات البيانات على البلوكتشين من منظور أنظمة البيانات الحديثة، يمكننا أن نرى إمكانيات إدارة البيانات على البلوكتشين وتخزينها وتوفيرها من منظور جديد. من خلال اعتبار الفهرس كتيار بيانات داخل أنظمة البيانات بدلاً من كونه الناتج النهائي، يمكننا تخيل عالم محتمل يمكن فيه تخصيص مجموعات بيانات عالية الأداء لأي حالة استخدام تجارية.
3 الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة متعمقة بين البروتوكولات الرئيسية
3.1 بروتوكول فهرسة معروف
تقوم هذه الشبكة بتحقيق خدمات فهرسة البيانات المتعددة السلاسل واستعلامها من خلال شبكة عقدة لامركزية، مما يسهل على المطورين فهرسة بيانات البلوكتشين وبناء تطبيقات لامركزية. نمط المنتجات الرئيسية لها هو سوق تنفيذ استعلام البيانات وسوق ذاكرة فهرسة البيانات، والتي تخدم أساسًا احتياجات استعلام المنتجات للمستخدمين.
تتكون الشبكة من أربعة أدوار رئيسية: الفهرس، القيم، الموكل والمطور، الذين يقدمون معًا دعم البيانات لتطبيقات الويب 3. وتتمثل مسؤوليات كل دور على النحو التالي:
حالياً، انتقل الشبكة إلى خدمة استضافة فرعية لامركزية بالكامل، حيث توجد حوافز اقتصادية متداولة بين المشاركين المختلفين لضمان تشغيل النظام.
تتطور منتجات هذه الاتفاقية بسرعة أيضًا في ظل موجة الذكاء الاصطناعي. يكرس أحد فرق التطوير الأساسية جهوده لاستغلال تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تسعير الفهرس وتجربة استفسار المستخدم، وقام بتطوير عدة أدوات لتعزيز أداء النظام البيئي، مثل آلية التسعير الديناميكية، ومحسن توزيع الموارد، وأدوات الاستفسار بلغة طبيعية وغيرها.
3.2 شبكة بيانات كاملة للبلوكتشين
هذا هو منصة تجمع جميع بيانات البلوكتشين، مما يسهل على المطورين بناء وصيانة التطبيقات بشكل أكثر سهولة. تشمل ميزاته الفريدة:
تجعل هذه الميزات الشبكة تبرز في بروتوكول فهرسة البلوكتشين، مع التركيز بشكل خاص على إمكانية الوصول إلى البيانات في الوقت الحقيقي، وصيغة البيانات المبتكرة، بالإضافة إلى إنشاء نماذج أكثر ذكاءً من خلال دمج البيانات على السلسلة وخارج السلسلة لتعزيز الرؤى.
نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص به يعتمد على نموذج تم تطويره بواسطة شركة معينة، ويجمع بين البيانات على البلوكتشين وخارجها بالإضافة إلى الأنشطة الزمنية والمكانية، ليتعلم ويحلل أنماط التشفير، من خلال الاستدلال السببي لاستجابة، ويستخرج القيمة والأنماط المحتملة للبيانات على البلوكتشين، ليقدم للمستخدمين خدمات بيانات أكثر ذكاء.
3.3 طبقة حساب قابلة للتحقق
يهدف هذا المشروع إلى إنشاء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع الإثباتات الصفرية على مستودع بيانات لامركزي، لتوفير معالجة بيانات موثوقة للعقود الذكية ونماذج اللغة الكبيرة والشركات.
في مجال فهرسة البيانات والتحقق، قدم المشروع تقنية مبتكرة لإثبات المعرفة الصفرية، لضمان أن استعلامات SQL التي تنفذ على مستودع البيانات اللامركزي تكون محصنة ضد التلاعب وقابلة للتحقق. هذه التقنية تولد إثباتات تشفيرية، للتحقق من سلامة ودقة نتائج الاستعلام. على عكس الشبكات التقليدية للبلوكتشين التي تعتمد على آلية الإجماع، تحقق هذه التقنية طريقة أكثر كفاءة للتحقق من البيانات، حيث تتحمل عقدة واحدة مسؤولية الحصول على البيانات، بينما تتحقق العقد الأخرى من صحة البيانات باستخدام تقنية المعرفة الصفرية، مما يعزز الأداء العام للنظام.
في الوقت نفسه، يتعاون المشروع بشكل وثيق مع مختبر ذكاء اصطناعي معين، لتسريع تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، لتسهيل على المستخدمين معالجة بيانات البلوكتشين من خلال اللغة الطبيعية. يمكن للمستخدمين إدخال استعلامات باللغة الطبيعية، وستقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتحويلها إلى SQL وتنفيذ الاستعلام، وعرض النتيجة النهائية.
الاستنتاجات والرؤى
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من مصدر بيانات العقدة الأولية، مروراً بتطوير تحليل البيانات والفهرس، وانتهت إلى خدمات بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث مرت بعملية تحسين تدريجية. إن التطورات المستمرة لهذه التقنيات لم تعزز فقط من كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل قدمت أيضًا تجربة ذكية غير مسبوقة للمستخدمين.
مع توقعات مستقبلية، ومع استمرار تطور تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي وإثباتات عدم المعرفة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. لدينا أسباب للاعتقاد بأن خدمات بيانات البلوكتشين ستستمر في لعب دور مهم كمرافق، وتقديم دعم قوي لتقدم الصناعة وابتكارها.