Dencun のアップグレード後、イーサリアムの履歴データの長期保存とアクセスの問題をどのように解決すればよいでしょうか?

イーサリアム状態データ拡大の問題と解決策

イーサリアムネットワークの人気とアプリケーション需要の増加に伴い、その過去の状態データは急速に増加し始めました。この問題に対処するために、イーサリアムは、初期のフルノードからライトクライアント、そして長期未使用データを自動的にクリーンアップする状態有効期限機能を導入した最近の Dencun アップグレードに至るまで、段階的に改善してきました。

イーサリアムの長期的な目標の 1 つは、シャーディングを実装してデータを複数のブロックチェーンに分散させることで、単一のブロックチェーンの負荷を軽減することです。Dencun アップグレードで実装された EIP-4844 は、シャーディングの完全実装に向けたイーサリアム ネットワークの動きです。映画のために。 EIP-4844 では「blob」一時データ タイプが導入され、Rollup がより多くのデータをイーサリアム メイン チェーンに低コストで送信できるようになります。状態データの拡張を制御するために、イーサリアムは BLOB データをコンセンサス レイヤー ノードに約 18 日間保存した後、削除します。

イーサリアム独自の改善に加えて、データの問題を改善するソリューションを構築している Celestia、Avail、EigenDA などのプロジェクトもあります。これらは、ブロックチェーンのリアルタイム操作とスケーラビリティを強化する、効果的な短期データ可用性 (DA) ソリューションを提供します。これらのソリューションは、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を必要とする dApp など、履歴データへの長期アクセスを必要とするアプリケーションには対応していません。

イーサリアムエコシステムにおける長期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ソリューションを提案しています。 EthStorage はロールアップ用の長期 DA を提供し、長期的にデータにアクセスして使用できることを保証します。 Pinax、The Graph、および StreamingFast は、BLOB の長期保存と取得のためのソリューションを共同開発しました。コバレントのイーサリアム ウェイバック マシン (EWM) は、長期的なデータ ストレージ ソリューションであるだけでなく、データのクエリと分析を可能にする完全なシステムでもあります。

人工知能が世界的な技術開発の主流のトレンドになるにつれ、ブロックチェーン技術との組み合わせも将来の開発の方向性とみなされています。この傾向により、履歴データへのアクセスと分析のニーズが高まっています。この文脈において、EWM はその独特の利点を実証します。 EWM は、イーサリアムの履歴データのアーカイブとデータ処理を提供し、ユーザーが複雑なデータ構造を取得し、スマート コントラクトの内部ステータス、トランザクション結果、イベント ログなどの詳細な分析とクエリを実行できるようにします。

イーサリアム ウェイバック マシン (EWM) の紹介

イーサリアム ウェイバック マシン (EWM) は、ウェイバック マシンの概念を利用して、イーサリアム上の履歴データを保存し、アクセスして検証できるようにします。 Wayback Machine は、インターネットの歴史を記録し保存するために Internet Archive によって作成されたデジタル アーカイブ プロジェクトです。このツールを使用すると、ユーザーは過去のさまざまな時点で Web サイトのアーカイブされたバージョンを表示でき、Web サイトのコンテンツの歴史的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るだけでなく、ブロックチェーンの経済モデルの基礎でもあります。ブロックチェーンは元々、公開された変更不可能な歴史記録を提供するために設計されました。たとえば、ビットコインは、取引の透明性と安全性を確保するために、各取引の履歴を記録する不変の分散型台帳を作成することを目指しています。履歴データの需要シナリオは非常に多岐にわたりますが、現在、効率的で検証可能な保管方法が不足しています。長期的な DA ソリューションとして、EWM は BLOB データを含むデータを永続的に保存でき、状態の有効期限やデータの断片化によって引き起こされる履歴データのアクセス性の問題に対処できます。 EWM は、イーサリアム上の履歴データのアーカイブと長期的なアクセスに重点を置き、複雑なデータ構造クエリをサポートします。次に、EWM が独自のデータ処理プロセスを通じてこの目標をどのように達成するかを詳しく見ていきます。

EWMのデータ処理プロセス: 抽出、精製、インデックス作成

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。ブロックチェーン データをキャプチャしてインデックス付けし、ネットワーク上の複数のノードに保存することで、信頼性の高いストレージとデータへの高速アクセスが可能になります。 Covalent はイーサリアム ウェイバック マシン (EWM) を通じてデータを処理し、過去のブロックチェーン データへの継続的なアクセスを保証します。 EWM データ処理プロセスには、抽出とエクスポート、絞り込み、インデックス作成、クエリという 3 つの主要なステップが含まれます。

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 ネットワークから履歴トランザクション データを直接抽出することが含まれます。このステップは、専門機関、つまりブロック標本製造者 (BSP) によって実行されます。 BSP の主なタスクは、ブロックチェーン データの元のスナップショットである「ブロック サンプル」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歴史的状態の正規表現として機能し、鍵となるのはデータの整合性と正確性を維持することです。これらのブロック サンプルは作成されると、分散サーバー (IPFS 上に構築) にアップロードされ、ProofChain コントラクトを通じ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、データが安全に保存されていることを他の人に知らせることもできます。

2. 精製: データ抽出後、ブロック結果プロデューサー (BRP) によって精製されます。 BRP は、基本データをより有用な形式に変換する役割を果たします。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されないことが多く、複雑なデータ構造をクエリするのは簡単ではありません。 BRP は、データを再実行して変換することにより、契約の内部ステータス、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できます。さらに、BRP は、処理済みデータを前処理して保存することで、クエリやデータ分析ごとにノード全体を再実行する必要性を大幅に減らし、それによってクエリの速度が向上し、ストレージとコンピューティングのコストが削減されます。この時点で、元の「ブロック サンプル」は、クエリと分析が容易な形式の「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するだけでなく、データのさらなるクエリと分析の可能性が高まります。

3. インデックス作成とクエリ: 最後に、クエリ演算子 (クエリ演算子) は、処理されたデータを整理し、見つけやすい場所に保存します。データは API ユーザーのニーズに基づいて分散サーバーから取得され、API クエリに応じて履歴データとリアルタイム データの両方を確実に利用できるようになります。これにより、ユーザーは、Covalent ネットワークに保存されているブロックチェーン データに効率的にアクセスして利用できるようになります。

Covalent は、複数のブロックチェーン (Ethereum、Polygon、Solana など) からの履歴データの取得をサポートする統合 GoldRush API を提供します。この GoldRush API は開発者にワンストップのデータ ソリューションを提供し、開発者が 1 回の呼び出しでアカウントの ERC20 トークン残高と NFT データを取得できるようにすることで、暗号通貨と NFT ウォレット (Rainbow、Zerion など) を簡単に構築し、開発プロセスを大幅に簡素化します。さらに、API を使用して DA データにアクセスするには、クレジットを消費する必要があります。さまざまなタイプのリクエストがさまざまなカテゴリ (タイプ A、タイプ B、タイプ C など) に分類され、各カテゴリには独自のクレジット コストがあります。この収益は、通信事業者のネットワークをサポートするために使用されます。

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を組み合わせる傾向がますます顕著になってきています。ブロックチェーン テクノロジーは、AI に不変で分散された検証済みデータ ソースを提供し、データの透明性と信頼性を強化し、データ分析と意思決定における AI モデルの正確さと信頼性を高めます。オンチェーンデータを分析することで、AI はアルゴリズムを最適化し、傾向を予測することで、複雑なタスクとトランザクションを直接実行し、dApp の効率を大幅に向上させ、コストを削減できます。 AI モデルは、EWM を通じて、完全で検証可能な広範なオンチェーン構造化 Web3 データ セットにアクセスできます。 EWM は AI モデルとブロックチェーンの間の橋渡しとして、AI 開発者によるデータの取得と利用を大幅に容易にします。

すでに Covalent を統合した AI プロジェクトがいくつかあります:

• SmartWhales: AI テクノロジーを使用して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、過去のデータの分析に基づいて、成功するトレーディングパターンと戦略を特定します。 Covalentは、SmartWhalesが過去の取引行動と結果を分析して、特定の市場状況でどの戦略がうまく機能するかを特定し、ユーザーに推奨するための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ます。

• BotFi: DeFi取引ボット。コバレントのデータを統合することで市場動向や自動売買戦略を分析し、市場の変化に応じた売買オペレーションを自動で実行します。

• Laika AI: AI を活用して包括的なオンチェーン分析を行います。 Laika AI プラットフォームは、Covalent が提供する構造化ブロックチェーン データを統合することで AI モデルを推進し、ユーザーが複雑なオンチェーン データ分析を実行できるようにします。

• Entendre Finance: 自動化された DeFi 資産管理で、リアルタイムの洞察と予測分析を提供します。その AI は、Covalent の構造化データを活用して、デジタル資産保有の監視と管理、特定の取引戦略の自動化などの資産管理を簡素化および自動化します。

EWM もニーズの変化に応じて常に改善とアップグレードを行っており、将来的には EWM は Polygon や Arbitrum などの他のブロックチェーンをサポートするようにプロトコル仕様を拡張し、BSP フォークを次のようなブロックチェーンに統合する予定であると述べました。 Ethereum クライアントの Nethermind と Besu は、より幅広い互換性とアプリケーションを実現します。さらに、EWM は、ビーコン チェーン上で BLOB トランザクションを処理するときに KZG コミットメントを使用して、データのストレージと取得の効率を向上させ、ストレージ コストを削減します。

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