Dencun 업그레이드 후 Ethereum 기록 데이터의 장기 저장 및 액세스 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?

이더리움 상태 데이터 확장 문제 및 해결 방법

이더리움 네트워크의 인기와 애플리케이션 수요의 증가로 인해 과거 상태 데이터가 급격히 증가하기 시작했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 이더리움은 초기 풀노드부터 라이트 클라이언트까지 단계적으로 개선했으며, 이후 장기간 사용하지 않는 데이터를 자동으로 정리하는 상태 만료 기능을 도입한 최근 Dencun 업그레이드까지 단계적으로 개선했습니다.

이더리움의 장기 목표 중 하나는 샤딩을 구현하여 여러 블록체인에 데이터를 분산함으로써 단일 블록체인의 부하를 줄이는 것입니다. Dencun 업그레이드에서 구현된 EIP-4844는 샤딩을 완전히 구현하기 위한 이더리움 네트워크의 움직임입니다. 영화를 위해. EIP-4844는 "blobs" 임시 데이터 유형을 도입하여 Rollup이 더 저렴한 비용으로 Ethereum 메인 체인에 더 많은 데이터를 제출할 수 있도록 합니다. 상태 데이터 확장을 제어하기 위해 Ethereum은 Blob 데이터를 약 18일 동안 합의 레이어 노드에 저장한 후 삭제합니다.

이더리움 자체 개선 외에도 데이터 문제를 개선하기 위한 솔루션을 구축하는 Celestia, Avail 및 EigenDA와 같은 프로젝트도 있습니다. 블록체인의 실시간 운영과 확장성을 향상시키는 효과적인 단기 데이터 가용성(DA) 솔루션을 제공합니다. 그러면 이러한 솔루션은 사용자 인증 데이터의 장기 저장에 의존하는 dApp이나 인공 지능 모델 교육이 필요한 dApp과 같이 기록 데이터에 대한 장기간 액세스가 필요한 애플리케이션을 다루지 않습니다.

이더리움 생태계의 장기 데이터 저장 문제를 해결하기 위해 EthStorage, Pinax, Covalent 등의 프로젝트가 솔루션을 제안했습니다. EthStorage는 Rollup을 위한 장기 DA를 제공하여 장기적으로 데이터에 액세스하고 사용할 수 있도록 보장합니다. Pinax, The Graph 및 StreamingFast는 Blob의 장기 저장 및 검색을 위한 솔루션을 공동으로 개발했습니다. Covalent의 EWM(Ethereum Wayback Machine)은 장기 데이터 저장 솔루션일 뿐만 아니라 데이터 쿼리 및 분석을 가능하게 하는 완전한 시스템입니다.

인공지능이 글로벌 기술 발전의 주류 트렌드가 되면서, 블록체인 기술과의 결합도 미래 발전 방향으로 꼽히고 있습니다. 이러한 추세로 인해 과거 데이터 액세스 및 분석에 대한 필요성이 증가했습니다. 이러한 맥락에서 EWM은 고유한 장점을 보여줍니다. EWM은 이더리움 기록 데이터 보관 및 데이터 처리 기능을 제공하여 사용자가 복잡한 데이터 구조를 검색하고 스마트 계약, 거래 결과, 이벤트 로그 등의 내부 상태에 대한 심층 분석 및 쿼리를 수행할 수 있도록 합니다.

EWM(Ethereum Wayback Machine) 소개

Ethereum Wayback Machine(EWM)은 과거 데이터를 Ethereum에 저장하고 액세스하고 검증할 수 있도록 하기 위해 Wayback Machine의 개념을 사용합니다. 웨이백머신(The Wayback Machine)은 인터넷의 역사를 기록하고 보존하기 위해 인터넷아카이브(Internet Archive)가 만든 디지털 아카이브 프로젝트이다. 이 도구를 사용하면 사용자는 과거의 다양한 시점에 웹사이트의 보관된 버전을 볼 수 있으므로 웹사이트 콘텐츠의 역사적 변화를 이해하는 데 도움이 됩니다.

역사적 데이터는 블록체인 탄생의 근본적인 이유입니다. 블록체인의 기술 아키텍처를 지원할 뿐만 아니라 경제 모델의 초석이기도 합니다. 블록체인은 원래 공개적이고 변경 불가능한 역사적 기록을 제공하도록 설계되었습니다. 예를 들어, 비트코인은 거래의 투명성과 보안을 보장하기 위해 각 거래의 내역을 기록하는 불변의 분산 원장을 만드는 것을 목표로 합니다. 과거 데이터에 대한 수요 시나리오는 매우 광범위하지만 현재 효율적이고 검증 가능한 저장 방법이 부족합니다. 장기적인 DA 솔루션인 EWM은 Blob 데이터를 포함한 데이터를 영구적으로 저장할 수 있으며 상태 만료 및 데이터 조각화로 인해 발생하는 기록 데이터 접근성 문제에 대처할 수 있습니다. EWM은 이더리움 기록 데이터의 보관 및 장기적인 접근성에 중점을 두고 복잡한 데이터 구조 쿼리를 지원합니다. 다음으로 EWM이 고유한 데이터 처리 프로세스를 통해 이 목표를 달성하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

EWM의 데이터 처리 프로세스: 추출, 정제 및 색인화

Covalent는 사용자에게 블록체인 데이터에 대한 액세스 및 쿼리 서비스를 제공하는 플랫폼입니다. 블록체인 데이터를 캡처 및 색인화하고 이를 네트워크의 여러 노드에 저장함으로써 안정적인 저장과 빠른 데이터 액세스를 가능하게 합니다. Covalent는 EWM(Ethereum Wayback Machine)을 통해 데이터를 처리하여 과거 블록체인 데이터에 대한 지속적인 접근성을 보장합니다. EWM 데이터 처리 프로세스에는 추출 및 내보내기, 구체화, 색인화 및 쿼리의 세 가지 주요 단계가 포함됩니다.

1. 추출 및 내보내기: 이는 프로세스의 첫 번째 단계이며 블록체인 네트워크에서 직접 과거 거래 데이터를 추출하는 작업이 포함됩니다. 이 단계는 BSP(Block Specimen Producers)라는 전문 기관에 의해 수행됩니다. BSP의 주요 임무는 블록체인 데이터의 원본 스냅샷인 "블록 샘플"을 생성하고 저장하는 것입니다. 이러한 블록 샘플은 블록체인의 과거 상태를 정식으로 표현하는 역할을 하며, 핵심은 데이터 무결성과 정확성을 유지하는 것입니다. 일단 생성되면 이러한 블록 샘플은 분산 서버(IPFS 기반)에 업로드되고 ProofChain 계약을 통해 게시 및 검증됩니다. 이는 데이터의 보안을 보장할 뿐만 아니라 데이터가 안전하게 저장되었다는 신호를 다른 사람에게 제공합니다.

2. 정제: 데이터 추출 후 BRP(Block Results Producers)에 의해 정제됩니다. BRP는 기본 데이터를 보다 유용한 형태로 변환하는 역할을 담당합니다. 기존의 블록체인 데이터 액세스 방법은 제한된 정보만 제공하는 경우가 많으며 복잡한 데이터 구조를 쿼리하는 것이 쉽지 않습니다. BRP는 데이터를 재실행하고 변환함으로써 계약 내부 상태, 거래 실행 경로 등 보다 자세한 정보를 제공할 수 있습니다. 또한 BRP는 처리된 데이터를 전처리하고 저장함으로써 모든 쿼리 또는 데이터 분석을 위해 전체 노드를 다시 실행해야 하는 필요성을 크게 줄여 쿼리 속도를 높이고 스토리지 및 컴퓨팅 비용을 절감합니다. 이 시점에서 원래의 "블록 샘플"은 쿼리하고 분석하기 쉬운 "블록 결과" 형식으로 변환됩니다. 이 프로세스는 Covalent 네트워크의 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 데이터에 대한 추가 쿼리 및 분석 가능성을 더 많이 제공합니다.

3. 인덱싱 및 쿼리: 마지막으로 쿼리 연산자(Query Operators)는 처리된 데이터를 찾기 쉬운 위치에 정리하고 저장합니다. API 사용자의 요구 사항에 따라 분산 서버에서 데이터를 가져오므로 API 쿼리에 대한 응답으로 과거 데이터와 실시간 데이터를 모두 사용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 Covalent 네트워크에 저장된 블록체인 데이터에 효율적으로 액세스하고 활용할 수 있습니다.

Covalent는 여러 블록체인(예: Ethereum, Polygon, Solana 등)에서 기록 데이터를 얻을 수 있도록 지원하는 통합 GoldRush API를 제공합니다. 이 GoldRush API는 개발자에게 원스톱 데이터 솔루션을 제공하여 개발자가 단일 호출을 통해 계정의 ERC20 토큰 잔액 및 NFT 데이터를 얻을 수 있도록 함으로써 암호화폐 및 NFT 지갑(예: Rainbow, Zerion)을 쉽게 구축하고 개발 프로세스를 크게 단순화합니다. 또한 API를 사용하여 DA 데이터에 액세스하려면 크레딧을 소비해야 합니다. 다양한 유형의 요청은 다양한 범주(유형 A, 유형 B, 유형 C 등)로 구분되며 각 범주에는 고유한 특정 크레딧 비용이 있습니다. 이 수익은 운영자 네트워크를 지원하는 데 사용됩니다.

미래 전망

AI의 급속한 발전과 함께 AI와 블록체인을 결합하는 추세가 점점 더 뚜렷해지고 있습니다. 블록체인 기술은 AI에 불변의 검증된 분산 데이터 소스를 제공하여 데이터 투명성과 신뢰도를 높이고 데이터 분석 및 의사 결정에서 AI 모델을 더욱 정확하고 신뢰할 수 있게 만듭니다. AI는 온체인 데이터를 분석하여 알고리즘을 최적화하고 추세를 예측함으로써 복잡한 작업과 트랜잭션을 직접 실행하여 dApp 효율성을 크게 향상하고 비용을 절감할 수 있습니다. EWM을 통해 AI 모델은 완전성과 검증 가능성을 갖춘 광범위한 온체인 구조의 Web3 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다. AI 모델과 블록체인 사이의 가교 역할을 하는 EWM은 AI 개발자의 데이터 검색 및 활용을 크게 촉진합니다.

Covalent를 통합한 AI 프로젝트가 이미 있습니다.

• SmartWhales: AI 기술을 사용하여 카피 트레이딩 투자 전략을 최적화하는 플랫폼입니다. 카피 트레이딩은 과거 데이터 분석을 통해 성공적인 거래 패턴과 전략을 파악합니다. Covalent는 SmartWhales가 과거 거래 행위와 결과를 분석하여 특정 시장 조건에서 어떤 전략이 잘 작동하는지 파악하고 이를 사용자에게 추천하는 포괄적이고 상세한 블록체인 데이터 세트를 제공합니다.

• BotFi: DeFi 거래 봇. Covalent의 데이터를 통합하여 시장 동향 및 자동화된 거래 전략을 분석하고, 시장 변화에 따라 자동으로 매수 및 매도 작업을 수행합니다.

• Laika AI: 포괄적인 온체인 분석을 위해 AI를 사용합니다. Laika AI 플랫폼은 사용자가 복잡한 온체인 데이터 분석을 수행할 수 있도록 Covalent가 제공하는 구조화된 블록체인 데이터를 통합하여 AI 모델을 구동합니다.

• Entendre Finance: 자동화된 DeFi 자산 관리로 실시간 통찰력과 예측 분석을 제공합니다. AI는 Covalent의 구조화된 데이터를 활용하여 디지털 자산 보유 모니터링 및 관리, 특정 거래 전략 자동화 등 자산 관리를 단순화하고 자동화합니다.

EWM은 요구 사항 변화에 따라 지속적으로 개선 및 업그레이드하고 있으며, 향후 EWM은 Polygon 및 Arbitrum과 같은 다른 블록체인을 지원하기 위해 프로토콜 사양을 확장하고 BSP 포크를 다음과 같은 블록체인에 통합할 것이라고 말했습니다. Ethereum 클라이언트의 Nethermind와 Besu는 더 넓은 호환성과 응용 프로그램을 달성합니다. 또한 EWM은 비콘 체인에서 Blob 트랜잭션을 처리할 때 KZG 약정을 사용하여 데이터 저장 및 검색 효율성을 향상하고 저장 비용을 절감합니다.

위 내용은 Dencun 업그레이드 후 Ethereum 기록 데이터의 장기 저장 및 액세스 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!