تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى خدمات البيانات الكاملة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
منذ ظهور أول مجموعة من التطبيقات اللامركزية ( dApp) في عام 2017، تطور نظام البلوكتشين بشكل مزدهر، حيث تنوعت أنواع التطبيقات اللامركزية في سلاسل الكتل المختلفة. عندما نتحدث عن هذه التطبيقات اللامركزية، هل فكرنا يومًا في مصادر البيانات المختلفة التي تستخدمها؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 مواضيع ساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تُعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة لنمو وتطور الأنظمة الذكية. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى الشمس والماء لتنمو بشكل جيد، تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى كميات هائلة من البيانات لتستمر في "التعلم" و"التفكير". بدون دعم البيانات، حتى أدق خوارزميات الذكاء الاصطناعي لن تتمكن من تحقيق ذكائها وكفاءتها المتوقعة.
ستتناول هذه المقالة من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، تحليلًا عميقًا لتطور فهرسة بيانات البلوكتشين خلال عملية تطوير الصناعة، وتقديم تحليل مقارن بين بروتوكولات فهرسة البيانات التقليدية وبروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة من حيث خدمات البيانات وهياكل المنتجات، مع التركيز بشكل خاص على الابتكارات التي تجلبها البروتوكولات الجديدة المدمجة مع تقنيات الذكاء الاصطناعي.
2. تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
جوهر البلوكتشين هو دفتر أستاذ موزع غير مركزي. عقدة البلوكتشين هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونشر جميع بيانات المعاملات على السلسلة. كل عقدة تحتفظ بنسخة كاملة من بيانات البلوكتشين للحفاظ على خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن إنشاء وصيانة عقدة البلوكتشين ليست بالمهمة السهلة، فهي لا تتطلب فقط مهارات تقنية متخصصة، بل تواجه أيضًا تكاليف عالية للأجهزة والنطاق الترددي. في الوقت نفسه، قدرة استعلام العقد العادية محدودة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المطورين بشأن تنسيق البيانات. لذلك، على الرغم من أنه من الناحية النظرية يمكن للجميع تشغيل عقدة، إلا أن المستخدمين في الواقع يميلون إلى الاعتماد على خدمات الطرف الثالث.
لحل هذه المشكلة، تم إنشاء مزود خدمة عقدة RPC( لاستدعاء الإجراءات عن بُعد ). تتحمل هذه الخدمات تكاليف وإدارة العقد، وتقدم خدمات الوصول إلى البيانات للمستخدمين من خلال نقاط نهاية RPC. هذا يتيح للمستخدمين الحصول بسهولة على بيانات البلوكتشين دون الحاجة إلى إنشاء عقد خاصة بهم. على الرغم من أن نقاط نهاية RPC العامة مجانية، إلا أنها تعاني من قيود في السرعة، مما قد يؤثر على تجربة المستخدم في التطبيقات اللامركزية. وعلى الرغم من أن نقاط نهاية RPC الخاصة توفر أداءً أفضل، إلا أنها لا تزال تعاني من ضعف الكفاءة في الاستعلامات المعقدة، ولديها قدرة محدودة على التوسع والتوافق عبر الشبكات. ومع ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات الموحدة لمزودي العقدة قد خفضت من عتبة وصول المستخدمين إلى البيانات على السلسلة، مما أسس لعملية تحليل البيانات والتطبيقات اللاحقة.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الخام إلى البيانات القابلة للاستخدام
البيانات التي يتم الحصول عليها من عقدة البلوكتشين عادة ما تكون بيانات أولية مشفرة ومشفرة. على الرغم من أن هذه البيانات تضمن سلامة البلوكتشين وأمانه، إلا أنها تزيد من صعوبة تحليل البيانات. بالنسبة للمستخدمين العاديين أو المطورين، فإن التعامل المباشر مع هذه البيانات الأولية يتطلب الكثير من المعرفة التقنية والموارد الحاسوبية.
في هذا السياق، أصبحت عملية تحليل البيانات مهمة بشكل خاص. من خلال تحويل البيانات الخام المعقدة إلى تنسيق أسهل للفهم والتعامل، يمكن للمستخدمين الاستفادة من هذه البيانات بشكل أكثر وضوحًا. تؤثر جودة تحليل البيانات بشكل مباشر على كفاءة وفاعلية تطبيقات بيانات البلوكتشين، وهي حلقة حاسمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور مفهرس البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى أدوات الفهرسة. تلعب أدوات الفهرسة دورًا رئيسيًا في تنظيم البيانات على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات لتسهيل الاستعلام. تعمل أدوات الفهرسة من خلال فهرسة بيانات البلوكتشين، وجعل البيانات متاحة في أي وقت عبر لغات استعلام مشابهة لـ SQL مثل GraphQL API(. من خلال توفير واجهة موحدة للاستعلام عن البيانات، تمكّن أدوات الفهرسة المطورين من استرجاع المعلومات المطلوبة بسرعة ودقة باستخدام لغة استعلام موحدة، مما يبسط العملية بشكل كبير.
تستخدم أنواع مختلفة من الفهرس طرقًا متنوعة لتحسين استرجاع البيانات:
مُؤَشِّر العقدة الكاملة: يقوم باستخراج البيانات مباشرة من عقدة البلوكتشين الكاملة، مما يضمن دقة البيانات وكمالها، ولكنه يتطلب الكثير من سعة التخزين وقدرة المعالجة.
فهرس خفيف الوزن: يعتمد على العقدة الكاملة للحصول على بيانات محددة عند الطلب، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكن قد يزيد من وقت الاستعلام.
مُؤَشِّر مُخَصَّص: مُحَسَّن لبيانات نوعية معينة أو بلوكتشين مُعَيَّن، مثل بيانات NFT أو معاملات DeFi.
المجمع الفهرسي: استخراج البيانات من عدة بلوكتشين ومصادر ) بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة (، وتوفير واجهة استعلام موحدة، وهو مفيد بشكل خاص لتطبيقات dApp متعددة السلاسل.
حالياً، تتراوح متطلبات التخزين لعقدة أرشيف إيثيريوم تحت عملاء مختلفين من 3 تيرابايت إلى 13.5 تيرابايت، وتستمر في الزيادة مع نمو البلوكتشين. في مواجهة هذه الكمية الكبيرة من البيانات، لا تدعم بروتوكولات الفهرسة السائدة فقط الفهرسة المتعددة السلاسل، بل قامت أيضاً بتخصيص إطار تحليل البيانات لتلبية متطلبات البيانات المختلفة للتطبيقات.
بالمقارنة مع نقاط نهاية RPC التقليدية، فإن الفهارس زادت بشكل كبير من كفاءة الفهرسة والاستعلام عن البيانات. فهي قادرة على فهرسة كميات هائلة من البيانات بكفاءة، وتدعم استعلامات معقدة وسريعة، مما يسهل تصفية وتحليل البيانات. بعض الفهارس تدعم أيضًا تجميع مصادر البيانات من عدة بلوكتشين، مما يتجنب مشكلة الحاجة إلى نشر واجهات برمجة تطبيقات متعددة لتطبيقات dApp متعددة السلاسل. من خلال التشغيل الموزع، توفر الفهارس أمانًا وأداءً أقوى، مما يقلل من مخاطر الانقطاع المحتملة التي قد تسببها مزودي RPC المركزيين.
يسمح الفهرس للمستخدمين بالحصول على المعلومات المطلوبة مباشرة دون الحاجة للتعامل مع البيانات المعقدة الأساسية من خلال لغة استعلام محددة مسبقًا. يزيد هذا النظام بشكل ملحوظ من كفاءة وموثوقية استرجاع البيانات، وهو ابتكار مهم في مجال الوصول إلى بيانات البلوكتشين.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص لمسابقة فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-694cb5f2be61475195e2e559567dee89.webp(
) 2.4 قاعدة بيانات البلوكتشين: محاذاة الأولوية للتدفق
استخدام عقدة الفهرس لاستعلام البيانات غالبًا ما يعني أن واجهة برمجة التطبيقات تصبح القناة الوحيدة لمعالجة البيانات على البلوكتشين. ومع ذلك، عندما يدخل المشروع مرحلة التوسع، غالبًا ما تكون هناك حاجة إلى مصادر بيانات أكثر مرونة، وهو ما يصعب على واجهات برمجة التطبيقات القياسية توفيره. مع تعقيد متطلبات التطبيق، تصبح مؤشرات البيانات الأولية وصيغ الفهرسة القياسية تدريجيًا غير قادرة على تلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة بشكل متزايد، مثل البحث، والوصول عبر السلاسل، أو رسم البيانات خارج السلسلة.
في بنية أنابيب البيانات الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً لمعالجة قيود المعالجة الدفعية التقليدية، مما يتيح استيعاب البيانات ومعالجتها وتحليلها في الوقت الحقيقي. وقد مكّن هذا التحول في النموذج المنظمات من الاستجابة على الفور للبيانات الواردة، مما أدى إلى استخراج الرؤى واتخاذ القرارات تقريبًا في الوقت الحقيقي. وبالمثل، فإن تطور مزودي خدمات بيانات البلوكتشين يتجه أيضًا نحو بناء تدفق بيانات البلوكتشين. وقد أطلقت شركات خدمات الفهرسة التقليدية منتجات للحصول على بيانات البلوكتشين في الوقت الحقيقي بطريقة تدفق البيانات، مثل بحيرات البيانات في الوقت الحقيقي المعتمدة على تدفق البيانات.
تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل معاملات البلوكتشين في الوقت الفعلي وتوفير قدرات استعلام أكثر شمولاً. كما أن "بنية التدفق أولاً" قد أحدثت ثورة في معالجة البيانات واستهلاكها في أنابيب البيانات التقليدية من خلال تقليل التأخير وتعزيز الاستجابة، تأمل هذه الشركات المقدمة لبيانات البلوكتشين أيضًا في دعم تطوير المزيد من التطبيقات ومساعدة تحليل البيانات على السلسلة من خلال مصادر بيانات أكثر تقدمًا ونضجًا.
من خلال إعادة تعريف تحديات البيانات على البلوكتشين من منظور أنابيب البيانات الحديثة، يمكننا رؤية كل إمكانيات إدارة وتخزين وتوفير البيانات على البلوكتشين من زاوية جديدة. عندما نبدأ في اعتبار أدوات الفهرسة مثل Subgraph وEthereum ETL كتيارات بيانات داخل أنابيب البيانات بدلاً من المخرجات النهائية، يمكننا تخيل عالم محتمل يمكنه تخصيص مجموعات بيانات عالية الأداء لأي حالة استخدام تجارية.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص لسباق فهرسة بيانات Web3]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-587ce87f6dbedee4acec7d939fed6980.webp(
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة متعمقة بين ثلاثة بروتوكولات فهرسة البيانات
) 3.1 الرسم البياني
شبكة The Graph تحقق خدمات فهرسة واستعلام بيانات متعددة السلاسل من خلال شبكة عقد مركزية، مما يسهل على المطورين فهرسة بيانات البلوكتشين وبناء تطبيقات لامركزية. تشمل أنماط منتجاتها الرئيسية سوق تنفيذ استعلام البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات، واللذان يخدمان في جوهرهما احتياجات استعلام المنتجات للمستخدمين.
الرسم الفرعي هو الهيكل الأساسي للبيانات في شبكة The Graph، ويحدد كيفية استخراج البيانات من البلوكتشين وتحويلها إلى تنسيق قابل للاستعلام. يمكن لأي شخص إنشاء رسم فرعي، ويمكن لتطبيقات متعددة إعادة استخدام هذه الرسوم الفرعية، مما يعزز من قابلية إعادة استخدام البيانات وكفاءة الاستخدام.
تتكون شبكة The Graph من أربعة أدوار رئيسية: الفهرس، القيم، المندوبون، والمطورون، الذين يعملون معًا لتقديم دعم البيانات لتطبيقات web3. من بين هؤلاء، يتولى الفهرس مسؤولية الفهرسة ومعالجة الاستعلامات، بينما يقوم المندوبون بترميز رموز GRT لدعم تشغيل عقدة الفهرسة، ويتولى القيم مسؤولية الإشارة إلى أي الرسوم البيانية الفرعية يجب أن تكون ذات أولوية في الفهرسة، بينما يكون المطورون هم المستخدمون الرئيسيون، الذين يقومون بإنشاء وتقديم الرسوم البيانية الفرعية إلى الشبكة.
حالياً، انتقل The Graph إلى خدمة استضافة الرسوم البيانية اللامركزية الشاملة، حيث توجد حوافز اقتصادية متداولة بين الأطراف المختلفة لضمان تشغيل النظام. تكسب عقدة الفهرسة الإيرادات من رسوم الاستعلام ومكافآت الرموز، ويمكن للموكلين والمنسقين أيضًا الحصول على جزء من المكافآت.
تتطور منتجات The Graph بسرعة أيضًا في ظل موجة الذكاء الاصطناعي. تعمل أدوات مثل AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC التي طورتها Semiotic Labs على تحسين أداء النظام البيئي في عدة جوانب، مثل التسعير الديناميكي، وتوزيع الموارد الأمثل، واستعلامات اللغة الطبيعية. تجعل تطبيقات هذه الأدوات The Graph تتعاون مع الذكاء الاصطناعي لتعزيز الذكاء العام للنظام وودود للمستخدمين.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص عن مسار فهرسة بيانات ويب 3]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cf9a002b9b094fbbe3be7f611001b5c1.webp(
) 3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase هو شبكة بيانات شاملة، تدمج جميع بيانات البلوكتشين في منصة واحدة، مما يسهل على المطورين بناء وصيانة التطبيقات. تشمل ميزاته الفريدة:
بحيرة البيانات في الوقت الحقيقي: توفر بحيرة بيانات في الوقت الحقيقي مخصصة لتدفقات بيانات البلوكتشين، مما يجعل البيانات قابلة للوصول الفوري.
هيكل ثنائي السلسلة: تم بناء طبقة التنفيذ على أساس Eigenlayer AVS، وتشكيل هيكل ثنائي السلسلة متوازي مع خوارزمية توافق CometBFT، مما يعزز من قابلية البرمجة والتركيب للبيانات عبر السلاسل.
معيار تنسيق البيانات المبتكر: تم إدخال معيار تنسيق بيانات "manuscripts"، مما يحسن هيكل البيانات واستخدامها في صناعة التشفير.
نموذج العالم المشفر: من خلال دمج تقنية نموذج الذكاء الاصطناعي، تم إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي قادر على فهم، وتوقع معاملات البلوكتشين والتفاعل معها. تم إصدار النسخة الأساسية من النموذج Theia للاستخدام العام.
نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase هو الم亮点 الرئيسي الذي يميزها عن بروتوكولات خدمات البيانات الأخرى. Theia مبني على نموذج DORA من NVIDIA، ويجمع بين البيانات على السلسلة وخارج السلسلة وكذلك الأنشطة الزمنية والمكانية، ليتعلم ويحلل أنماط التشفير، ويستجيب من خلال الاستدلال السببي، ويستخرج القيمة والأنماط المحتملة للبيانات على السلسلة، لتوفير خدمات بيانات أكثر ذكاءً للمستخدمين.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص حول مسار فهرسة بيانات Web3]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b343cab5112c1a3d52f4e72122ae0df2.webp(
) 3.3 الفضاء والوقت
الفضاء والوقت ###SxT(يهدف إلى إنشاء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع إثباتات المعرفة الصفرية على مستودع بيانات لامركزي، لتوفير معالجة بيانات موثوقة للعقود الذكية، ونماذج اللغة الكبيرة، والشركات.
في مجال فهرسة البيانات والتحقق، قدمت Space and Time تقنية مبتكرة تُعرف بـ Proof of SQL. هذه تقنية لإثبات المعرفة الصفرية تضمن أن استعلامات SQL المنفذة على مستودعات البيانات اللامركزية محمية ضد التلاعب وقابلة للتحقق. عند الاستعلام، ينتج Proof of SQL أدلة تشفيرية للتحقق من سلامة ودقة نتائج الاستعلام. هذه الطريقة تغير استهلاك الموارد الناتج عن تكرار فهرسة نفس البيانات عبر عدة عقد في آلية التوافق التقليدية، مما يعزز الأداء العام للنظام.
تتعاون SxT عن كثب مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من Microsoft، لتسريع تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، لتسهيل على المستخدمين معالجة بيانات البلوكتشين من خلال اللغة الطبيعية. في استوديو Space and Time، يمكن للمستخدمين إدخال استفسارات باللغة الطبيعية، وسيتولى الذكاء الاصطناعي تلقائيًا تحويلها إلى SQL وتنفيذ الاستفسار، وعرض النتائج النهائية التي يحتاجها المستخدم.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص عن مسار فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-97443cbd177ac4ffd1665da670ffbf12.webp(
الاستنتاجات والآفاق
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من مصدر بيانات العقدة الأولي، مرورًا بتطور تحليل البيانات والفهرس، إلى أن تطورت في النهاية إلى خدمة بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما مرت بعملية تحسين تدريجية. هذه التطورات المستمرة في التكنولوجيا لم تحسن فقط من كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل جلبت أيضًا تجربة ذكية غير مسبوقة للمستخدمين.
مع تطور التقنيات الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي وإثبات عدم المعرفة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا في المستقبل. لدينا أسباب للاعتقاد بأن خدمات بيانات البلوكتشين ستستمر في لعب دور مهم كالبنية التحتية في المستقبل، مما يوفر دعمًا قويًا لتقدم الصناعة والابتكار.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص لمجال فهرسة بيانات Web3])https://
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.
تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من عقدة إلى خدمات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي
تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى خدمات البيانات الكاملة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
منذ ظهور أول مجموعة من التطبيقات اللامركزية ( dApp) في عام 2017، تطور نظام البلوكتشين بشكل مزدهر، حيث تنوعت أنواع التطبيقات اللامركزية في سلاسل الكتل المختلفة. عندما نتحدث عن هذه التطبيقات اللامركزية، هل فكرنا يومًا في مصادر البيانات المختلفة التي تستخدمها؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 مواضيع ساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تُعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة لنمو وتطور الأنظمة الذكية. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى الشمس والماء لتنمو بشكل جيد، تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى كميات هائلة من البيانات لتستمر في "التعلم" و"التفكير". بدون دعم البيانات، حتى أدق خوارزميات الذكاء الاصطناعي لن تتمكن من تحقيق ذكائها وكفاءتها المتوقعة.
ستتناول هذه المقالة من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، تحليلًا عميقًا لتطور فهرسة بيانات البلوكتشين خلال عملية تطوير الصناعة، وتقديم تحليل مقارن بين بروتوكولات فهرسة البيانات التقليدية وبروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة من حيث خدمات البيانات وهياكل المنتجات، مع التركيز بشكل خاص على الابتكارات التي تجلبها البروتوكولات الجديدة المدمجة مع تقنيات الذكاء الاصطناعي.
2. تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
جوهر البلوكتشين هو دفتر أستاذ موزع غير مركزي. عقدة البلوكتشين هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونشر جميع بيانات المعاملات على السلسلة. كل عقدة تحتفظ بنسخة كاملة من بيانات البلوكتشين للحفاظ على خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن إنشاء وصيانة عقدة البلوكتشين ليست بالمهمة السهلة، فهي لا تتطلب فقط مهارات تقنية متخصصة، بل تواجه أيضًا تكاليف عالية للأجهزة والنطاق الترددي. في الوقت نفسه، قدرة استعلام العقد العادية محدودة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المطورين بشأن تنسيق البيانات. لذلك، على الرغم من أنه من الناحية النظرية يمكن للجميع تشغيل عقدة، إلا أن المستخدمين في الواقع يميلون إلى الاعتماد على خدمات الطرف الثالث.
لحل هذه المشكلة، تم إنشاء مزود خدمة عقدة RPC( لاستدعاء الإجراءات عن بُعد ). تتحمل هذه الخدمات تكاليف وإدارة العقد، وتقدم خدمات الوصول إلى البيانات للمستخدمين من خلال نقاط نهاية RPC. هذا يتيح للمستخدمين الحصول بسهولة على بيانات البلوكتشين دون الحاجة إلى إنشاء عقد خاصة بهم. على الرغم من أن نقاط نهاية RPC العامة مجانية، إلا أنها تعاني من قيود في السرعة، مما قد يؤثر على تجربة المستخدم في التطبيقات اللامركزية. وعلى الرغم من أن نقاط نهاية RPC الخاصة توفر أداءً أفضل، إلا أنها لا تزال تعاني من ضعف الكفاءة في الاستعلامات المعقدة، ولديها قدرة محدودة على التوسع والتوافق عبر الشبكات. ومع ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات الموحدة لمزودي العقدة قد خفضت من عتبة وصول المستخدمين إلى البيانات على السلسلة، مما أسس لعملية تحليل البيانات والتطبيقات اللاحقة.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الخام إلى البيانات القابلة للاستخدام
البيانات التي يتم الحصول عليها من عقدة البلوكتشين عادة ما تكون بيانات أولية مشفرة ومشفرة. على الرغم من أن هذه البيانات تضمن سلامة البلوكتشين وأمانه، إلا أنها تزيد من صعوبة تحليل البيانات. بالنسبة للمستخدمين العاديين أو المطورين، فإن التعامل المباشر مع هذه البيانات الأولية يتطلب الكثير من المعرفة التقنية والموارد الحاسوبية.
في هذا السياق، أصبحت عملية تحليل البيانات مهمة بشكل خاص. من خلال تحويل البيانات الخام المعقدة إلى تنسيق أسهل للفهم والتعامل، يمكن للمستخدمين الاستفادة من هذه البيانات بشكل أكثر وضوحًا. تؤثر جودة تحليل البيانات بشكل مباشر على كفاءة وفاعلية تطبيقات بيانات البلوكتشين، وهي حلقة حاسمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور مفهرس البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى أدوات الفهرسة. تلعب أدوات الفهرسة دورًا رئيسيًا في تنظيم البيانات على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات لتسهيل الاستعلام. تعمل أدوات الفهرسة من خلال فهرسة بيانات البلوكتشين، وجعل البيانات متاحة في أي وقت عبر لغات استعلام مشابهة لـ SQL مثل GraphQL API(. من خلال توفير واجهة موحدة للاستعلام عن البيانات، تمكّن أدوات الفهرسة المطورين من استرجاع المعلومات المطلوبة بسرعة ودقة باستخدام لغة استعلام موحدة، مما يبسط العملية بشكل كبير.
تستخدم أنواع مختلفة من الفهرس طرقًا متنوعة لتحسين استرجاع البيانات:
مُؤَشِّر العقدة الكاملة: يقوم باستخراج البيانات مباشرة من عقدة البلوكتشين الكاملة، مما يضمن دقة البيانات وكمالها، ولكنه يتطلب الكثير من سعة التخزين وقدرة المعالجة.
فهرس خفيف الوزن: يعتمد على العقدة الكاملة للحصول على بيانات محددة عند الطلب، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكن قد يزيد من وقت الاستعلام.
مُؤَشِّر مُخَصَّص: مُحَسَّن لبيانات نوعية معينة أو بلوكتشين مُعَيَّن، مثل بيانات NFT أو معاملات DeFi.
المجمع الفهرسي: استخراج البيانات من عدة بلوكتشين ومصادر ) بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة (، وتوفير واجهة استعلام موحدة، وهو مفيد بشكل خاص لتطبيقات dApp متعددة السلاسل.
حالياً، تتراوح متطلبات التخزين لعقدة أرشيف إيثيريوم تحت عملاء مختلفين من 3 تيرابايت إلى 13.5 تيرابايت، وتستمر في الزيادة مع نمو البلوكتشين. في مواجهة هذه الكمية الكبيرة من البيانات، لا تدعم بروتوكولات الفهرسة السائدة فقط الفهرسة المتعددة السلاسل، بل قامت أيضاً بتخصيص إطار تحليل البيانات لتلبية متطلبات البيانات المختلفة للتطبيقات.
بالمقارنة مع نقاط نهاية RPC التقليدية، فإن الفهارس زادت بشكل كبير من كفاءة الفهرسة والاستعلام عن البيانات. فهي قادرة على فهرسة كميات هائلة من البيانات بكفاءة، وتدعم استعلامات معقدة وسريعة، مما يسهل تصفية وتحليل البيانات. بعض الفهارس تدعم أيضًا تجميع مصادر البيانات من عدة بلوكتشين، مما يتجنب مشكلة الحاجة إلى نشر واجهات برمجة تطبيقات متعددة لتطبيقات dApp متعددة السلاسل. من خلال التشغيل الموزع، توفر الفهارس أمانًا وأداءً أقوى، مما يقلل من مخاطر الانقطاع المحتملة التي قد تسببها مزودي RPC المركزيين.
يسمح الفهرس للمستخدمين بالحصول على المعلومات المطلوبة مباشرة دون الحاجة للتعامل مع البيانات المعقدة الأساسية من خلال لغة استعلام محددة مسبقًا. يزيد هذا النظام بشكل ملحوظ من كفاءة وموثوقية استرجاع البيانات، وهو ابتكار مهم في مجال الوصول إلى بيانات البلوكتشين.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص لمسابقة فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-694cb5f2be61475195e2e559567dee89.webp(
) 2.4 قاعدة بيانات البلوكتشين: محاذاة الأولوية للتدفق
استخدام عقدة الفهرس لاستعلام البيانات غالبًا ما يعني أن واجهة برمجة التطبيقات تصبح القناة الوحيدة لمعالجة البيانات على البلوكتشين. ومع ذلك، عندما يدخل المشروع مرحلة التوسع، غالبًا ما تكون هناك حاجة إلى مصادر بيانات أكثر مرونة، وهو ما يصعب على واجهات برمجة التطبيقات القياسية توفيره. مع تعقيد متطلبات التطبيق، تصبح مؤشرات البيانات الأولية وصيغ الفهرسة القياسية تدريجيًا غير قادرة على تلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة بشكل متزايد، مثل البحث، والوصول عبر السلاسل، أو رسم البيانات خارج السلسلة.
في بنية أنابيب البيانات الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً لمعالجة قيود المعالجة الدفعية التقليدية، مما يتيح استيعاب البيانات ومعالجتها وتحليلها في الوقت الحقيقي. وقد مكّن هذا التحول في النموذج المنظمات من الاستجابة على الفور للبيانات الواردة، مما أدى إلى استخراج الرؤى واتخاذ القرارات تقريبًا في الوقت الحقيقي. وبالمثل، فإن تطور مزودي خدمات بيانات البلوكتشين يتجه أيضًا نحو بناء تدفق بيانات البلوكتشين. وقد أطلقت شركات خدمات الفهرسة التقليدية منتجات للحصول على بيانات البلوكتشين في الوقت الحقيقي بطريقة تدفق البيانات، مثل بحيرات البيانات في الوقت الحقيقي المعتمدة على تدفق البيانات.
تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل معاملات البلوكتشين في الوقت الفعلي وتوفير قدرات استعلام أكثر شمولاً. كما أن "بنية التدفق أولاً" قد أحدثت ثورة في معالجة البيانات واستهلاكها في أنابيب البيانات التقليدية من خلال تقليل التأخير وتعزيز الاستجابة، تأمل هذه الشركات المقدمة لبيانات البلوكتشين أيضًا في دعم تطوير المزيد من التطبيقات ومساعدة تحليل البيانات على السلسلة من خلال مصادر بيانات أكثر تقدمًا ونضجًا.
من خلال إعادة تعريف تحديات البيانات على البلوكتشين من منظور أنابيب البيانات الحديثة، يمكننا رؤية كل إمكانيات إدارة وتخزين وتوفير البيانات على البلوكتشين من زاوية جديدة. عندما نبدأ في اعتبار أدوات الفهرسة مثل Subgraph وEthereum ETL كتيارات بيانات داخل أنابيب البيانات بدلاً من المخرجات النهائية، يمكننا تخيل عالم محتمل يمكنه تخصيص مجموعات بيانات عالية الأداء لأي حالة استخدام تجارية.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص لسباق فهرسة بيانات Web3]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-587ce87f6dbedee4acec7d939fed6980.webp(
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة متعمقة بين ثلاثة بروتوكولات فهرسة البيانات
) 3.1 الرسم البياني
شبكة The Graph تحقق خدمات فهرسة واستعلام بيانات متعددة السلاسل من خلال شبكة عقد مركزية، مما يسهل على المطورين فهرسة بيانات البلوكتشين وبناء تطبيقات لامركزية. تشمل أنماط منتجاتها الرئيسية سوق تنفيذ استعلام البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات، واللذان يخدمان في جوهرهما احتياجات استعلام المنتجات للمستخدمين.
الرسم الفرعي هو الهيكل الأساسي للبيانات في شبكة The Graph، ويحدد كيفية استخراج البيانات من البلوكتشين وتحويلها إلى تنسيق قابل للاستعلام. يمكن لأي شخص إنشاء رسم فرعي، ويمكن لتطبيقات متعددة إعادة استخدام هذه الرسوم الفرعية، مما يعزز من قابلية إعادة استخدام البيانات وكفاءة الاستخدام.
تتكون شبكة The Graph من أربعة أدوار رئيسية: الفهرس، القيم، المندوبون، والمطورون، الذين يعملون معًا لتقديم دعم البيانات لتطبيقات web3. من بين هؤلاء، يتولى الفهرس مسؤولية الفهرسة ومعالجة الاستعلامات، بينما يقوم المندوبون بترميز رموز GRT لدعم تشغيل عقدة الفهرسة، ويتولى القيم مسؤولية الإشارة إلى أي الرسوم البيانية الفرعية يجب أن تكون ذات أولوية في الفهرسة، بينما يكون المطورون هم المستخدمون الرئيسيون، الذين يقومون بإنشاء وتقديم الرسوم البيانية الفرعية إلى الشبكة.
حالياً، انتقل The Graph إلى خدمة استضافة الرسوم البيانية اللامركزية الشاملة، حيث توجد حوافز اقتصادية متداولة بين الأطراف المختلفة لضمان تشغيل النظام. تكسب عقدة الفهرسة الإيرادات من رسوم الاستعلام ومكافآت الرموز، ويمكن للموكلين والمنسقين أيضًا الحصول على جزء من المكافآت.
تتطور منتجات The Graph بسرعة أيضًا في ظل موجة الذكاء الاصطناعي. تعمل أدوات مثل AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC التي طورتها Semiotic Labs على تحسين أداء النظام البيئي في عدة جوانب، مثل التسعير الديناميكي، وتوزيع الموارد الأمثل، واستعلامات اللغة الطبيعية. تجعل تطبيقات هذه الأدوات The Graph تتعاون مع الذكاء الاصطناعي لتعزيز الذكاء العام للنظام وودود للمستخدمين.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص عن مسار فهرسة بيانات ويب 3]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cf9a002b9b094fbbe3be7f611001b5c1.webp(
) 3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase هو شبكة بيانات شاملة، تدمج جميع بيانات البلوكتشين في منصة واحدة، مما يسهل على المطورين بناء وصيانة التطبيقات. تشمل ميزاته الفريدة:
بحيرة البيانات في الوقت الحقيقي: توفر بحيرة بيانات في الوقت الحقيقي مخصصة لتدفقات بيانات البلوكتشين، مما يجعل البيانات قابلة للوصول الفوري.
هيكل ثنائي السلسلة: تم بناء طبقة التنفيذ على أساس Eigenlayer AVS، وتشكيل هيكل ثنائي السلسلة متوازي مع خوارزمية توافق CometBFT، مما يعزز من قابلية البرمجة والتركيب للبيانات عبر السلاسل.
معيار تنسيق البيانات المبتكر: تم إدخال معيار تنسيق بيانات "manuscripts"، مما يحسن هيكل البيانات واستخدامها في صناعة التشفير.
نموذج العالم المشفر: من خلال دمج تقنية نموذج الذكاء الاصطناعي، تم إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي قادر على فهم، وتوقع معاملات البلوكتشين والتفاعل معها. تم إصدار النسخة الأساسية من النموذج Theia للاستخدام العام.
نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase هو الم亮点 الرئيسي الذي يميزها عن بروتوكولات خدمات البيانات الأخرى. Theia مبني على نموذج DORA من NVIDIA، ويجمع بين البيانات على السلسلة وخارج السلسلة وكذلك الأنشطة الزمنية والمكانية، ليتعلم ويحلل أنماط التشفير، ويستجيب من خلال الاستدلال السببي، ويستخرج القيمة والأنماط المحتملة للبيانات على السلسلة، لتوفير خدمات بيانات أكثر ذكاءً للمستخدمين.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص حول مسار فهرسة بيانات Web3]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b343cab5112c1a3d52f4e72122ae0df2.webp(
) 3.3 الفضاء والوقت
الفضاء والوقت ###SxT(يهدف إلى إنشاء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع إثباتات المعرفة الصفرية على مستودع بيانات لامركزي، لتوفير معالجة بيانات موثوقة للعقود الذكية، ونماذج اللغة الكبيرة، والشركات.
في مجال فهرسة البيانات والتحقق، قدمت Space and Time تقنية مبتكرة تُعرف بـ Proof of SQL. هذه تقنية لإثبات المعرفة الصفرية تضمن أن استعلامات SQL المنفذة على مستودعات البيانات اللامركزية محمية ضد التلاعب وقابلة للتحقق. عند الاستعلام، ينتج Proof of SQL أدلة تشفيرية للتحقق من سلامة ودقة نتائج الاستعلام. هذه الطريقة تغير استهلاك الموارد الناتج عن تكرار فهرسة نفس البيانات عبر عدة عقد في آلية التوافق التقليدية، مما يعزز الأداء العام للنظام.
تتعاون SxT عن كثب مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من Microsoft، لتسريع تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، لتسهيل على المستخدمين معالجة بيانات البلوكتشين من خلال اللغة الطبيعية. في استوديو Space and Time، يمكن للمستخدمين إدخال استفسارات باللغة الطبيعية، وسيتولى الذكاء الاصطناعي تلقائيًا تحويلها إلى SQL وتنفيذ الاستفسار، وعرض النتائج النهائية التي يحتاجها المستخدم.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص عن مسار فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-97443cbd177ac4ffd1665da670ffbf12.webp(
الاستنتاجات والآفاق
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من مصدر بيانات العقدة الأولي، مرورًا بتطور تحليل البيانات والفهرس، إلى أن تطورت في النهاية إلى خدمة بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما مرت بعملية تحسين تدريجية. هذه التطورات المستمرة في التكنولوجيا لم تحسن فقط من كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل جلبت أيضًا تجربة ذكية غير مسبوقة للمستخدمين.
مع تطور التقنيات الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي وإثبات عدم المعرفة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا في المستقبل. لدينا أسباب للاعتقاد بأن خدمات بيانات البلوكتشين ستستمر في لعب دور مهم كالبنية التحتية في المستقبل، مما يوفر دعمًا قويًا لتقدم الصناعة والابتكار.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص لمجال فهرسة بيانات Web3])https://