تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من عقدة إلى خدمات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي

robot
إنشاء الملخص قيد التقدم

تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى خدمات البيانات الكاملة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

1 المقدمة

من ظهور أول مجموعة من التطبيقات اللامركزية (dApp) في عام 2017، إلى الآن حيث تتنوع التطبيقات المالية والألعاب والتواصل الاجتماعي بشكل كبير، هل فكرنا في مصادر البيانات التي تعتمد عليها هذه التطبيقات اللامركزية؟

في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 من الاتجاهات الساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة، مما يدفع الأنظمة إلى التعلم والتطور باستمرار. بدون دعم من كميات هائلة من البيانات، حتى أكثر الخوارزميات دقة لن تتمكن من تحقيق ذكائها الحقيقي.

ستتناول هذه المقالة تطور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، وتحلل تطور تقنيات فهرسة البيانات، وتقارن بين بروتوكولات The Graph وChainbase وSpace and Time من حيث ميزات خدمات البيانات وهياكل المنتجات.

قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص لمسار فهرسة بيانات Web3

2 تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة

2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين

البلوكتشين كدفتر حسابات لامركزي، تتحمل عقدة مسؤولية تسجيل وتخزين ونشر بيانات المعاملات على السلسلة. يحتفظ كل عقدة بنسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يضمن خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن بناء وصيانة عقدة ليس بالأمر السهل، فهو يتطلب مهارات فنية متخصصة، فضلاً عن تكاليف مرتفعة.

لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقدة RPC. هم مسؤولون عن إدارة العقد، ويوفرون خدمات الوصول إلى البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. نقاط نهاية RPC العامة مجانية ولكنها محدودة، بينما تعمل النقاط الخاصة بشكل أفضل لكن كفاءتها تحتاج إلى تحسين. ومع ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات الموحدة لمزودي العقدة قد خفضت من عتبة وصول المستخدمين إلى البيانات على البلوكتشين، مما أسس 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 تشفير وترميز، مما يزيد من صعوبة التحليل. عملية تحليل البيانات تحول البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق سهل الفهم والت操作، وهي مرحلة أساسية في عملية فهرسة البيانات بأكملها، تؤثر مباشرةً على كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكتشين.

2.3 تطور مُؤَشِّر البيانات

مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين بشكل كبير، تزداد الحاجة إلى مفهرسات البيانات يوماً بعد يوم. تقوم المفهرسات بتنظيم البيانات على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات لتحقيق استعلام فعال. توفر واجهة استعلام موحدة، مما يسمح للمطورين باستخدام لغة موحدة لاسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة.

تتمتع أنواع مختلفة من الفهارس بمزاياها الخاصة:

  1. مفهرس العقدة الكاملة: يستخرج البيانات مباشرة من عقدة البلوكتشين، يضمن التكامل ولكن يستهلك موارد كبيرة.
  2. فهرس خفيف الوزن: يعتمد على العقدة الكاملة للحصول على بيانات محددة، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكنه قد يزيد من وقت الاستعلام.
  3. فهرس مخصص: مُحسّن لنوع معين من البيانات أو البلوكتشين، مثل بيانات NFT أو معاملات DeFi.
  4. مجمع الفهارس: دمج البيانات متعددة السلاسل والبيانات خارج السلسلة، وتوفير واجهة استعلام موحدة، مناسبة لتطبيقات dApp متعددة السلاسل.

قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص لسباق فهرسة بيانات Web3

في مواجهة كميات البيانات الضخمة، تدعم بروتوكولات الفهارس الرئيسية ليس فقط الفهرسة متعددة السلاسل، ولكنها أيضا قامت بتخصيص أطر تحليل البيانات لتلبية احتياجات التطبيقات المختلفة.

ظهور الفهرس زاد بشكل كبير من كفاءة فهرسة البيانات واستعلاماتها. بالمقارنة مع نقاط النهاية RPC التقليدية، يدعم الفهرس استعلامات معقدة، وتصفية البيانات، وتحليلها، ويمكنه تجميع مصادر البيانات متعددة السلاسل. من خلال التشغيل الموزع، يوفر الفهرس أمانًا وأداءً أقوى، مما يقلل من مخاطر الانقطاع.

2.4 قاعدة البيانات الكاملة: محاذاة أولوية التدفق

مع تعقيد متطلبات التطبيقات، أصبح من الصعب على تنسيق الفهرسة القياسي تلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة. في بنية أنابيب البيانات الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً لتجاوز قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يتيح استيعاب البيانات ومعالجتها وتحليلها في الوقت الحقيقي.

تتجه مزودات خدمات بيانات البلوكتشين أيضًا نحو بناء تدفقات البيانات. مثل Substreams من The Graph، وMirror من Goldsky، بالإضافة إلى بحيرة البيانات الفورية التي تقدمها Chainbase وSubSquid، تهدف جميعها إلى تلبية احتياجات التحليل الفوري والاستفسارات الشاملة.

من خلال منظور أنابيب البيانات الحديثة، يمكننا إعادة تعريف إدارة البيانات على البلوكتشين، ونتخيل مستقبلاً يمكن فيه تخصيص مجموعات بيانات عالية الأداء لأي حالة استخدام تجارية.

3 الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة متعمقة بين The Graph و Chainbase و Space and Time

3.1 الرسم البياني

شبكة The Graph توفر خدمات فهرسة البيانات المتعددة السلاسل واستعلاماتها من خلال عقد لامركزية. تشمل نماذج المنتجات الأساسية لديها سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات، لخدمة احتياجات استعلام المنتجات للمستخدمين.

الرسوم البيانية ( Subgraphs ) هي الهيكل الأساسي لبيانات شبكة The Graph، وتحدد طريقة استخراج البيانات وتحويلها. تتكون الشبكة من أربعة أدوار هي: الفهرس، المنسق، المفوض، والمطور، وتضمن الحوافز الاقتصادية تشغيل النظام.

أدوات AutoAgora و Allocation Optimizer و AgentC التي طورتها Semiotic Labs، تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تسعير المؤشرات وتوزيع الموارد وتجربة استعلام المستخدم، مما يعزز مستوى الذكاء في النظام.

قراءة، فهرسة إلى تحليل، لمحة عن مسار فهرسة بيانات Web3

3.2 قاعدة السلسلة

Chainbase كشبكة بيانات كاملة، تدمج بيانات متعددة السلاسل، مما يسهل على المطورين بناء وصيانة التطبيقات. تشمل ميزاته:

  • بحيرة البيانات في الوقت الحقيقي: توفر وصولاً فوريًا إلى تدفقات بيانات البلوكتشين.
  • بنية مزدوجة السلسلة: مبنية على Eigenlayer AVS لإنشاء طبقة التنفيذ، مما يعزز قابلية برمجة البيانات عبر السلاسل وقابلية تجميعها.
  • تنسيق بيانات مبتكر: إدخال معيار "المخطوطات"، وتحسين هيكلة البيانات واستخدامها.
  • نموذج العالم المشفر: من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي، تم إنشاء نموذج Theia لفهم وتوقع معاملات البلوكتشين.

تقوم Chainbase من خلال نموذج الذكاء الاصطناعي Theia بالتنقيب العميق في قيمة البيانات على البلوكتشين، وتوفير خدمات البيانات الذكية، مما يعزز من تنافسية المنصة.

قراءة، فهرسة إلى التحليل، ملخص عن مسار فهرسة بيانات Web3

3.3 الفضاء والوقت

الفضاء والوقت (SxT) تسعى لبناء طبقة حسابية يمكن التحقق منها، وتوسيع تقنية الإثباتات الصفرية. الابتكار الأساسي لها، إثبات SQL، يضمن أن استعلامات SQL على مستودعات البيانات اللامركزية يمكن التحقق منها وغير قابلة للتلاعب.

تتعاون SxT مع مختبرات AI من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، لتبسيط معالجة بيانات البلوكتشين. يمكن للمستخدمين استعلام بيانات البلوكتشين باستخدام اللغة الطبيعية في Space and Time Studio، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتحويلها إلى SQL وتنفيذ الاستعلام.

قراءة، الفهرسة إلى التحليل، ملخص مسار فهرسة بيانات Web3

3.4 مقارنة الفروق

تتميز المنصات الثلاث كل منها بخصائصها الخاصة: يركز The Graph على خدمات الفهرسة والاستعلامات اللامركزية، بينما يركز Chainbase على بحيرات البيانات في الوقت الحقيقي وتحليل البيانات المدفوع بالذكاء الاصطناعي، بينما يركز Space and Time على الحوسبة القابلة للتحقق واستعلامات اللغة الطبيعية.

قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص لمجال فهرسة بيانات Web3

الاستنتاجات والتطلعات

تاريخ تقنيات فهرسة بيانات البلوكتشين تطور من مصادر بيانات العقدة إلى خدمات بيانات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما زاد من كفاءة الوصول إلى البيانات ومستوى الذكاء. في المستقبل، مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثبات المعرفة الصفرية وغيرها، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا، وستستمر في دفع الابتكار كجزء من البنية التحتية الصناعية.

شاهد النسخة الأصلية
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.
  • أعجبني
  • 3
  • مشاركة
تعليق
0/400
consensus_whisperervip
· منذ 14 س
3.0الأفضل في العالم
شاهد النسخة الأصليةرد0
Degentlemanvip
· منذ 14 س
玩转داخل السلسلة数据啦 贼棒
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidityNinjavip
· منذ 14 س
أسرع بكثير من الحلول التقليدية
شاهد النسخة الأصليةرد0
  • تثبيت