Dencun升级后,イーサリアム历史データの長期保存とアクセス問題はどのように解決されますか?

イーサリアムの状態データの膨張問題と解決策

イーサリアムネットワークの普及とアプリケーション要件の増加に伴い、歴史的なステータスデータが急速に増加しています。この問題に対処するため、イーサリアムはフルノードからライトクライアントに進化し、最近のDencunアップグレードでは、状態の期限切れ機能を導入して、長期間使用されていないデータを自動的にクリーンアップしています。

イーサリアムのロング目標の1つは、異なるブロックチェーン間でデータを分散するためにシャーディングを実装することにより、単一のブロックチェーンの負荷を軽減することであり、デンクンアップグレードでのEIP-4844の実装は、イーサリアムネットワークでのシャーディングの完全な実装に向けた重要なステップです。 EIP-4844 では、“BLOB” 一時データ型が導入されロールアップ、より多くのロングデータを低コストで イーサリアム メインチェーン に送信できるようになりました。 状態データの肥大化を制御するために、イーサリアムはコンセンサスレイヤーノードで約18日間の保存後にBLOBデータを削除します。

イーサリアム自体の改善に加えて、Celestia、Avail、EigenDAなどのプロジェクトもデータの問題を改善するためのソリューションを構築しています。これらは効果的な短期データ利用(DA)ソリューションを提供し、ブロックチェーンのリアルタイム処理と拡張性を向上させています。ただし、これらのソリューションは、長期的な履歴データへのアクセスが必要なdApp(ユーザー認証データの長期保存に依存するdAppや、人工知能モデルのトレーニングが必要なdAppなど)に対処していません。

イーサリアムエコシステム内の長期的なデータストレージの課題を解決するために、EthStorage、Pinax、Covalentなどのプロジェクトが解決策を提案しています。EthStorageは、Rollupに長期にわたるDAを提供し、データが長期的にアクセスおよび使用されることを保証します。Pinax、The Graph、StreamingFastは、blobsデータパッケージを長期的に保存して検索するためのソリューションを共同開発しました。CovalentのEthereum Wayback Machine(EWM)は、長期的なデータストレージソリューションだけでなく、データのクエリと分析が可能な完全なシステムでもあります。

人工知能が世界の技術開発の主流傾向となる中、ブロックチェーン技術との結合は将来の発展方向と見なされています。この傾向により、過去のデータへのアクセスと分析の需要が増大しています。この背景にあるEWMは、ユニークな利点を提供しています。EWMは、イーサリアムの過去のデータのアーカイブとデータ処理にアクセスできるため、複雑なデータ構造を検索し、スマートコントラクトの内部状態、トランザクションの結果、イベントログなどを深く分析してクエリを実行することができます。

イーサリアムウェイバックマシン(EWM)の紹介。

Ethereum Wayback Machine(EWM)は、Wayback Machineのコンセプトを借りて、イーサリアム上の過去のデータを保存し、アクセスおよび検証できるようにしています。Wayback Machineは、インターネットアーカイブが作成したデジタルアーカイブプロジェクトであり、インターネットの歴史を記録および保存することを目的としています。このツールを使用すると、ユーザーは過去のある時点でのウェブサイトのアーカイブバージョンを表示できるため、ウェブサイトの内容の変化を理解するのに役立ちます。

歴史データはブロックチェーン誕生の根本的な理由であり、ブロックチェーンの技術構造を支えるだけでなく、その経済モデルの基礎でもあります。ブロックチェーンの設計初期において、公開され、変更不可能な歴史記録を提供することが目的でした。例えばビットコインは、改ざんできない、分散化された台帳を作成するために、すべての取引の履歴を記録し、取引の透明性と安全性を確保しています。歴史データの需要は非常に広範であり、しかし現在、効率的かつ検証可能な保存方法が不足しています。EWMは長期的なDAソリューションとして、blobデータを含むデータを永続的に保存し、状態の期限切れやデータの断片化による歴史データのアクセス可能性の問題に対処できます。EWMは、イーサリアム上で歴史データのアーカイブ化と長期的なアクセス可能性をサポートし、複雑なデータ構造のクエリをサポートすることに焦点を当てています。次に、EWMがその独自のデータ処理プロセスを通じてこの目標を達成する方法について詳しく説明します。

EWMのデータ処理プロセス:抽出、精製、インデックス化

Covalentは、ブロックチェーンデータへのアクセスとクエリサービスをユーザーに提供するプラットフォームです。Covalentは、ブロックチェーンデータをキャプチャし、インデックス化し、ネットワーク上の複数のノードに保存することにより、データの信頼性のある保存と迅速なアクセスを実現しています。CovalentはEthereum Wayback Machine(EWM)を使用してデータを処理し、ブロックチェーンの歴史データの持続的なアクセスを確保しています。EWMのデータ処理プロセスには、抽出とエクスポート、精製、インデックス化とクエリの3つの重要なステップが含まれています。

  1. 抽出とエクスポート:これはプロセスの最初のステップであり、ブロックチェーンネットワークから直接過去の取引データを抽出することを含みます。このステップは、Block Specimen Producers(BSP)と呼ばれる専門のエンティティによって実行されます。BSPの主な任務は、「ブロックサンプル」、つまりブロックチェーンデータの元のスナップショットを作成して保存することです。これらのブロックサンプルは、ブロックチェーンの履歴状態の規範的表現として機能し、データの完全性と正確性を維持することが重要です。作成された後、これらのブロックサンプルは分散型サーバー(IPFSベース)にアップロードされ、ProofChainスマートコントラクトを使用して公開および検証されます。これにより、データのセキュリティが確保されるだけでなく、他の人にデータが安全に保存されたことを示す信号も提供されます。
  2. 精炼:データ抽出後、Block Results Producers(BRP)が精炼を行います。BRPは基本データをより有用な形式に変換する役割を担っています。従来のブロックチェーンデータアクセス方法では、限られた情報しか提供できず、複雑なデータ構造のクエリが困難でした。BRPはデータの再実行と変換により、契約の内部状態やトランザクションの実行パスなど、より詳細な情報を提供することができます。さらに、BRPは前処理と加工されたデータの保存により、クエリやデータ分析ごとに完全なノードを再実行する必要を大幅に削減し、クエリの速度を向上させ、ストレージおよび計算コストを削減します。これにより、元の「ブロックサンプル」はより簡単にクエリと分析が可能な「ブロック結果」に変換されます。このプロセスにより、Covalentネットワークのパフォーマンスが向上し、データのさらなるクエリと分析が可能となります。
  3. インデックスとクエリ:最終的なクエリ演算子(Query Operators)は整理されたデータを検索しやすい場所に保存します。APIユーザーの要求に応じて、分散サーバーからデータを取得し、履歴データとリアルタイムデータの両方をAPIクエリに応答できるようにします。これにより、ユーザーはCovalentネットワークに格納されているブロックチェーンデータに効果的にアクセスして活用することができます。

Covalentは、複数のブロックチェーン(Ethereum、Polygon、Solanaなど)からの履歴データを取得するための統一されたGoldRush APIを提供しています。このGoldRush APIは、開発者に一括でデータソリューションを提供し、単一の呼び出しでアカウントのERC20トークンの残高やNFTデータを取得できるようにすることで、暗号通貨やNFTウォレット(Rainbow、Zerionなど)の構築を容易にし、開発プロセスを大幅に簡素化します。また、DAデータへのAPIアクセスにはクレジットポイントが必要であり、異なるタイプのリクエストが異なるカテゴリ(A、B、Cなど)に分類され、各カテゴリには固有のクレジットコストがあります。この収入はオペレーターネットワークのサポートに使用されます。

今後の展望

AIの急速な発展に伴い、AIとブロックチェーンの結合はますます明白になってきています。ブロックチェーン技術はAIにとって改ざんできず、分散型で検証可能なデータソースを提供し、データの透明性と信頼性を高め、データ分析や意思決定の精度と信頼性を向上させています。AIはオンチェーンデータを分析することで、アルゴリズムを最適化し、トレンドを予測し、複雑なタスクや取引を直接実行し、dAppの効率を大幅に向上させ、コストを削減することができます。EWMを通じて、AIモデルは幅広いオンチェーン構造化Web3データセットにアクセスでき、これらのデータは完全性があり検証可能です。EWMはAIモデルとブロックチェーンの間の架け橋として、AI開発者のデータ検索と利用を大幅に容易にしています。

現在、いくつかのAIプロジェクトがCovalentを統合しています:

  • SmartWhales:AI技術を活用したコピートレーディング投資戦略を最適化するプラットフォーム。コピートレーディングは、成功した取引パターンと戦略を特定するために、過去のデータの分析に依存しています。Covalentは包括的で詳細なブロックチェーンデータセットを提供し、SmartWhalesはこれらのデータを使用して過去の取引行動と結果を分析し、特定の市場条件で良好なパフォーマンスを示す戦略をユーザーに推奨します。
  • BotFi:DeFi トレーディングボット。Covalentのデータを統合して市場トレンドを分析し、自動取引戦略を実行し、市場変化に応じて自動的に売買を行います。
  • Laika AI:AIを活用した包括的なオンチェーン分析。Laika AIプラットフォームはCovalentが提供する構造化されたブロックチェーンデータを統合し、そのAIモデルを駆使して、ユーザーが複雑なオンチェーンデータ分析を行うのを支援します。
  • Entendre Finance: 自動化された DeFi 資産管理、リアルタイムの洞察と予測分析を提供します。AI は Covalent の構造化データを利用して、資産管理を簡素化し自動化します。例えば、デジタル資産の保有状況の監視や管理、特定の取引戦略の自動実行などがあります。

EWMは需要の変化に応じて改善されています。CovalentのエンジニアであるPranay Valsonは、将来的にはEWMは他のブロックチェーン(PolygonやArbitrumなど)をサポートするためにプロトコル仕様を拡張し、NethermindやBesuなどのイーサリアムクライアントにBSPフォークを統合する予定です。これにより、より広範な互換性とアプリケーションが実現されます。さらに、EWMはビーコンチェーン上でブロブトランザクションを処理する際にKZGコミットメントを使用することにより、データの保存と検索の効率を向上させ、ストレージコストを削減します。

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