تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة الأصلية إلى قاعدة بيانات سلسلة كاملة تمكين الذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
منذ ظهور أولى تطبيقات البلوكتشين في عام 2017، تطورت التطبيقات اللامركزية (dApp) بشكل مزدهر، حيث تشمل العديد من المجالات مثل المالية والألعاب والتواصل الاجتماعي. مع تقدم الصناعة باستمرار، لا يسعنا إلا أن نتساءل: من أين تأتي البيانات التي تعتمد عليها هذه التطبيقات اللامركزية؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 محور التركيز. في مجال الذكاء الاصطناعي، تُعتبر البيانات مثل مصدر الحياة، تغذي باستمرار نمو النظام وتطوره. بدون دعم من بيانات ضخمة وعالية الجودة، حتى أكثر الخوارزميات ذكاءً لن تتمكن من تحقيق الذكاء والكفاءة المطلوبة.
ستتناول هذه المقالة تطور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، وتحليل تطور تقنيات فهرسة البيانات، ومقارنة الاختلافات والتشابهات بين البروتوكولات الرئيسية مثل The Graph وChainbase وSpace and Time في خدمات البيانات وبنية المنتجات، مع التركيز بشكل خاص على كيفية دمج الأخيرين لتقنيات الذكاء الاصطناعي لتقديم خدمات مبتكرة.
2. تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
البلوكتشين بشكل أساسي هو دفتر أستاذ موزع غير مركزي، يتم الحفاظ عليه من قبل العديد من العقد. كل عقدة تحتفظ بنسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يضمن خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، يواجه المستخدمون العاديون الذين يبنون ويصونون العقدة العديد من الصعوبات، حيث يحتاجون إلى تقنيات متخصصة، بالإضافة إلى تكاليف عالية للأجهزة والنطاق الترددي. علاوة على ذلك، فإن قدرة الاستعلام للعقد العادية محدودة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المطورين.
لمعالجة هذه المشكلة، نشأت مزودي عقدة RPC. إنهم يتحملون تكاليف تشغيل العقد، ويقدمون خدمات الوصول إلى البيانات للمستخدمين من خلال نقاط نهاية RPC. على الرغم من أن نقاط نهاية RPC العامة مجانية، إلا أنها تعاني من قيود في السرعة؛ بينما توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل، إلا أن كفاءتها في الاستعلامات المعقدة ليست عالية، ومن الصعب توسيعها عبر السلاسل. ومع ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات القياسية لمزودي العقد قد خفضت بشكل كبير من عتبة وصول المستخدمين إلى البيانات على البلوكتشين.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الأولية إلى البيانات القابلة للاستخدام
تكون البيانات الأصلية التي تقدمها عقدة البلوكتشين عادةً مشفرة ومرمزة، مما يجعل من الصعب على المستخدمين العاديين والمطورين استخدامها بشكل مباشر. لذلك، أصبحت عملية تحليل البيانات نقطة حاسمة، حيث تحول البيانات الأصلية المعقدة إلى تنسيق سهل الفهم والتعامل، مما يزيد بشكل كبير من قابلية استخدام البيانات.
2.3 تطور فهرس البيانات
مع الزيادة الكبيرة في حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى مفهرسي البيانات. يقوم المفهرسون بتنظيم البيانات على السلسلة وتخزينها في قاعدة بيانات، مما يجعلها سهلة الاستعلام. إنهم يقدمون واجهة استعلام موحدة، مما يمكّن المطورين من استخدام لغة استعلام موحدة ( مثل GraphQL ) لاسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة ودقة.
تتميز أنواع مختلفة من الفهارس بخصائصها الخاصة:
مُؤَشِّر العقدة الكاملة: استخراج البيانات مباشرةً من العقدة الكاملة، لضمان سلامة البيانات، ولكن يحتاج إلى موارد كبيرة.
فهرس خفيف الوزن: يعتمد على العقدة الكاملة للحصول على البيانات حسب الطلب، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكنه قد يزيد من وقت الاستعلام.
مُؤَشِّر مُتَخَصِّص: يهدف إلى تحسين بيانات أو بلوكتشين من نوع معين، مثل بيانات NFT أو معاملات DeFi.
مجمع الفهارس: استخراج البيانات من عدة بلوكتشين ومصادر، بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة، لتوفير الراحة لتطبيقات متعددة السلاسل.
حاليًا، وصلت متطلبات تخزين عقدة أرشيف الإيثريوم إلى عدة تيرابايت. في مواجهة هذه الكمية الضخمة من البيانات، تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية ليس فقط الفهرسة عبر سلاسل متعددة، بل قامت أيضًا بتخصيص إطار تحليل البيانات وفقًا لمتطلبات التطبيقات المختلفة، مثل "الرسوم الفرعية" The Graph (Subgraph).
بالمقارنة مع نقاط نهاية RPC التقليدية، حسنت الفهارس بشكل كبير من كفاءة فهرسة البيانات واستعلاماتها. إنها تدعم الاستعلامات المعقدة، وتصفية البيانات، والتحليل التجميعي، كما يمكنها دمج مصادر البيانات عبر السلاسل. من خلال التشغيل الموزع، توفر الفهارس أمانًا وأداءً أقوى، مما يقلل من خطر الانقطاع.
2.4 قاعدة بيانات البلوكتشين: التوافق مع تدفق الأولوية
مع تزايد تعقيد احتياجات التطبيقات، أصبح من الصعب على واجهات برمجة التطبيقات القياسية تلبية متطلبات الاستعلام المتنوعة، مثل الوصول عبر السلاسل أو رسم البيانات خارج السلسلة. توفر أساليب "الأولوية للتدفق" في أنابيب البيانات الحديثة رؤى جديدة لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي، مما يمكّن المؤسسات من الاستجابة الفورية للبيانات واتخاذ القرارات.
مزودو خدمات بيانات البلوكتشين يتطورون أيضًا نحو بناء تدفقات البيانات. يقدم مزودو خدمات الفهرسة التقليديون منتجات تدفق بيانات في الوقت الحقيقي، مثل Substreams من The Graph وMirror من Goldsky. بينما تقدم الشركات الناشئة مثل Chainbase وSubSquid بحيرات بيانات في الوقت الحقيقي تعتمد على البلوكتشين.
تهدف هذه الخدمات إلى تلبية احتياجات解析实时交易 البلوكتشين وتوفير قدرات استعلام شاملة. من خلال اعتبار بيانات البلوكتشين تدفق بيانات بدلاً من مخرجات نهائية، يمكننا تخصيص مجموعات بيانات عالية الأداء لمجموعة متنوعة من سيناريوهات الأعمال.
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة معمقة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الرسم البياني
يقدم شبكة The Graph خدمات فهرسة واستعلام بيانات متعددة السلاسل من خلال عقد لامركزية. المنتج الأساسي لها هو سوق تنفيذ استعلام البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات، والتي تلبي احتياجات استعلام المستخدمين. تتكون شبكة The Graph من أربعة أدوار: الفهرس، المنسق، المفوضين، والمطورين، حيث تضمن الحوافز الاقتصادية تشغيل النظام.
نظام The Graph البيئي يتبنى بنشاط تقنيات الذكاء الاصطناعي. الأدوات مثل AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC التي طورتها Semiotic Labs، تعزز أداء النظام في استراتيجيات التسعير وتوزيع الموارد وتجربة المستخدم. إن تطبيق هذه الأدوات يجعل The Graph يرتقي بمستوى الذكاء وودود للمستخدمين.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase هو شبكة بيانات شاملة، تدمج بيانات متعددة السلاسل في منصة واحدة. تشمل ميزاته الفريدة:
بحيرة البيانات الحية: توفر الوصول الفوري إلى تدفقات بيانات البلوكتشين
هيكل مزدوج السلسلة: بناء طبقة التنفيذ على أساس Eigenlayer AVS، بالتوازي مع خوارزمية إجماع CometBFT
معيار تنسيق بيانات مبتكر: إدخال "manuscripts" لتحسين هيكل البيانات
نموذج العالم المشفر: دمج تقنيات نموذج الذكاء الاصطناعي، لإنشاء نموذج ذكاء اصطناعي لفهم وتوقع معاملات البلوكتشين.
نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase هو النقطة المحورية الأساسية له. يعتمد Theia على نموذج DORA الخاص بـ NVIDIA، ويجمع بين تحليل البيانات على السلسلة وخارجها بأسلوب تشفير، من خلال الاستدلال السببي للاستجابة، مما يوفر خدمات البيانات الذكية للمستخدمين.
3.3 الفضاء والوقت
تسعى Space and Time (SxT) إلى إنشاء طبقة حسابية قابلة للتحقق، وتوسيع إثباتات المعرفة الصفرية على مستودع بيانات لامركزي. تضمن تقنيتها الأساسية Proof of SQL سلامة واستشهاد استعلامات SQL، مما يوفر أساسًا لتطبيقات بيانات البلوكتشين في الصناعات التي تتطلب موثوقية عالية للبيانات.
SxT تتعاون مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يمكّن المستخدمين من معالجة بيانات البلوكتشين باستخدام اللغة الطبيعية. في استوديو الفضاء والوقت، يمكن للذكاء الاصطناعي تلقائيًا تحويل اللغة الطبيعية إلى SQL وتنفيذ الاستعلامات.
الاستنتاجات والرؤى
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من مصادر بيانات العقدة الأولية، بعد تحليل البيانات وتطور الفهرس، إلى خدمات بيانات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مخترقةً عملية تحسين تدريجي. لم تؤدي هذه التقدمات التكنولوجية إلى تحسين كفاءة و دقة الوصول إلى البيانات فحسب، بل جلبت أيضًا تجربة مستخدم ذكية.
في المستقبل، مع تطور تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي وإثبات المعرفة الصفرية، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. كالبنية التحتية، ستستمر خدمات بيانات البلوكتشين في تقديم الدعم القوي للابتكار في الصناعة.
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 12
أعجبني
12
6
مشاركة
تعليق
0/400
ChainDoctor
· منذ 13 س
لماذا لم تقُل ذلك من قبل، البيانات يمكن أن تستخدم كوقود مباشرة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DataChief
· منذ 13 س
دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين؟ أشعر بالغيرة
شاهد النسخة الأصليةرد0
ZeroRushCaptain
· منذ 13 س
بف، بعد كل هذه السنوات ما زلتم تحفرون في البيانات؟ نفس الطريقة القديمة مع تغليف جديد!
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaverseLandlady
· منذ 13 س
قريباً سيكون عام 2025، البيانات داخل السلسلة تتفجر بشكل غير قابل للتحكم.
تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من عقدة إلى قاعدة بيانات سلسلية ممكنة بالذكاء الاصطناعي
تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة الأصلية إلى قاعدة بيانات سلسلة كاملة تمكين الذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
منذ ظهور أولى تطبيقات البلوكتشين في عام 2017، تطورت التطبيقات اللامركزية (dApp) بشكل مزدهر، حيث تشمل العديد من المجالات مثل المالية والألعاب والتواصل الاجتماعي. مع تقدم الصناعة باستمرار، لا يسعنا إلا أن نتساءل: من أين تأتي البيانات التي تعتمد عليها هذه التطبيقات اللامركزية؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 محور التركيز. في مجال الذكاء الاصطناعي، تُعتبر البيانات مثل مصدر الحياة، تغذي باستمرار نمو النظام وتطوره. بدون دعم من بيانات ضخمة وعالية الجودة، حتى أكثر الخوارزميات ذكاءً لن تتمكن من تحقيق الذكاء والكفاءة المطلوبة.
ستتناول هذه المقالة تطور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، وتحليل تطور تقنيات فهرسة البيانات، ومقارنة الاختلافات والتشابهات بين البروتوكولات الرئيسية مثل The Graph وChainbase وSpace and Time في خدمات البيانات وبنية المنتجات، مع التركيز بشكل خاص على كيفية دمج الأخيرين لتقنيات الذكاء الاصطناعي لتقديم خدمات مبتكرة.
2. تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
البلوكتشين بشكل أساسي هو دفتر أستاذ موزع غير مركزي، يتم الحفاظ عليه من قبل العديد من العقد. كل عقدة تحتفظ بنسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يضمن خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، يواجه المستخدمون العاديون الذين يبنون ويصونون العقدة العديد من الصعوبات، حيث يحتاجون إلى تقنيات متخصصة، بالإضافة إلى تكاليف عالية للأجهزة والنطاق الترددي. علاوة على ذلك، فإن قدرة الاستعلام للعقد العادية محدودة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المطورين.
لمعالجة هذه المشكلة، نشأت مزودي عقدة RPC. إنهم يتحملون تكاليف تشغيل العقد، ويقدمون خدمات الوصول إلى البيانات للمستخدمين من خلال نقاط نهاية RPC. على الرغم من أن نقاط نهاية RPC العامة مجانية، إلا أنها تعاني من قيود في السرعة؛ بينما توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل، إلا أن كفاءتها في الاستعلامات المعقدة ليست عالية، ومن الصعب توسيعها عبر السلاسل. ومع ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات القياسية لمزودي العقد قد خفضت بشكل كبير من عتبة وصول المستخدمين إلى البيانات على البلوكتشين.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الأولية إلى البيانات القابلة للاستخدام
تكون البيانات الأصلية التي تقدمها عقدة البلوكتشين عادةً مشفرة ومرمزة، مما يجعل من الصعب على المستخدمين العاديين والمطورين استخدامها بشكل مباشر. لذلك، أصبحت عملية تحليل البيانات نقطة حاسمة، حيث تحول البيانات الأصلية المعقدة إلى تنسيق سهل الفهم والتعامل، مما يزيد بشكل كبير من قابلية استخدام البيانات.
2.3 تطور فهرس البيانات
مع الزيادة الكبيرة في حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى مفهرسي البيانات. يقوم المفهرسون بتنظيم البيانات على السلسلة وتخزينها في قاعدة بيانات، مما يجعلها سهلة الاستعلام. إنهم يقدمون واجهة استعلام موحدة، مما يمكّن المطورين من استخدام لغة استعلام موحدة ( مثل GraphQL ) لاسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة ودقة.
تتميز أنواع مختلفة من الفهارس بخصائصها الخاصة:
حاليًا، وصلت متطلبات تخزين عقدة أرشيف الإيثريوم إلى عدة تيرابايت. في مواجهة هذه الكمية الضخمة من البيانات، تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية ليس فقط الفهرسة عبر سلاسل متعددة، بل قامت أيضًا بتخصيص إطار تحليل البيانات وفقًا لمتطلبات التطبيقات المختلفة، مثل "الرسوم الفرعية" The Graph (Subgraph).
بالمقارنة مع نقاط نهاية RPC التقليدية، حسنت الفهارس بشكل كبير من كفاءة فهرسة البيانات واستعلاماتها. إنها تدعم الاستعلامات المعقدة، وتصفية البيانات، والتحليل التجميعي، كما يمكنها دمج مصادر البيانات عبر السلاسل. من خلال التشغيل الموزع، توفر الفهارس أمانًا وأداءً أقوى، مما يقلل من خطر الانقطاع.
2.4 قاعدة بيانات البلوكتشين: التوافق مع تدفق الأولوية
مع تزايد تعقيد احتياجات التطبيقات، أصبح من الصعب على واجهات برمجة التطبيقات القياسية تلبية متطلبات الاستعلام المتنوعة، مثل الوصول عبر السلاسل أو رسم البيانات خارج السلسلة. توفر أساليب "الأولوية للتدفق" في أنابيب البيانات الحديثة رؤى جديدة لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي، مما يمكّن المؤسسات من الاستجابة الفورية للبيانات واتخاذ القرارات.
مزودو خدمات بيانات البلوكتشين يتطورون أيضًا نحو بناء تدفقات البيانات. يقدم مزودو خدمات الفهرسة التقليديون منتجات تدفق بيانات في الوقت الحقيقي، مثل Substreams من The Graph وMirror من Goldsky. بينما تقدم الشركات الناشئة مثل Chainbase وSubSquid بحيرات بيانات في الوقت الحقيقي تعتمد على البلوكتشين.
تهدف هذه الخدمات إلى تلبية احتياجات解析实时交易 البلوكتشين وتوفير قدرات استعلام شاملة. من خلال اعتبار بيانات البلوكتشين تدفق بيانات بدلاً من مخرجات نهائية، يمكننا تخصيص مجموعات بيانات عالية الأداء لمجموعة متنوعة من سيناريوهات الأعمال.
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة معمقة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الرسم البياني
يقدم شبكة The Graph خدمات فهرسة واستعلام بيانات متعددة السلاسل من خلال عقد لامركزية. المنتج الأساسي لها هو سوق تنفيذ استعلام البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات، والتي تلبي احتياجات استعلام المستخدمين. تتكون شبكة The Graph من أربعة أدوار: الفهرس، المنسق، المفوضين، والمطورين، حيث تضمن الحوافز الاقتصادية تشغيل النظام.
نظام The Graph البيئي يتبنى بنشاط تقنيات الذكاء الاصطناعي. الأدوات مثل AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC التي طورتها Semiotic Labs، تعزز أداء النظام في استراتيجيات التسعير وتوزيع الموارد وتجربة المستخدم. إن تطبيق هذه الأدوات يجعل The Graph يرتقي بمستوى الذكاء وودود للمستخدمين.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase هو شبكة بيانات شاملة، تدمج بيانات متعددة السلاسل في منصة واحدة. تشمل ميزاته الفريدة:
نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase هو النقطة المحورية الأساسية له. يعتمد Theia على نموذج DORA الخاص بـ NVIDIA، ويجمع بين تحليل البيانات على السلسلة وخارجها بأسلوب تشفير، من خلال الاستدلال السببي للاستجابة، مما يوفر خدمات البيانات الذكية للمستخدمين.
3.3 الفضاء والوقت
تسعى Space and Time (SxT) إلى إنشاء طبقة حسابية قابلة للتحقق، وتوسيع إثباتات المعرفة الصفرية على مستودع بيانات لامركزي. تضمن تقنيتها الأساسية Proof of SQL سلامة واستشهاد استعلامات SQL، مما يوفر أساسًا لتطبيقات بيانات البلوكتشين في الصناعات التي تتطلب موثوقية عالية للبيانات.
SxT تتعاون مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يمكّن المستخدمين من معالجة بيانات البلوكتشين باستخدام اللغة الطبيعية. في استوديو الفضاء والوقت، يمكن للذكاء الاصطناعي تلقائيًا تحويل اللغة الطبيعية إلى SQL وتنفيذ الاستعلامات.
الاستنتاجات والرؤى
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من مصادر بيانات العقدة الأولية، بعد تحليل البيانات وتطور الفهرس، إلى خدمات بيانات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مخترقةً عملية تحسين تدريجي. لم تؤدي هذه التقدمات التكنولوجية إلى تحسين كفاءة و دقة الوصول إلى البيانات فحسب، بل جلبت أيضًا تجربة مستخدم ذكية.
في المستقبل، مع تطور تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي وإثبات المعرفة الصفرية، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. كالبنية التحتية، ستستمر خدمات بيانات البلوكتشين في تقديم الدعم القوي للابتكار في الصناعة.