從閱讀和索引到分析,簡要概述Web3數據索引跟踪

中級9/27/2024, 3:37:05 PM
本文探討了區塊鏈數據可訪問性的開發過程,比較了三種數據服務協議The Graph,Chainbase和Space and Time的架構和人工智能技術應用特點,並指出區塊鏈數據服務正在朝智能化和安全化的方向發展,並將在未來繼續發揮重要的行業基礎設施作用。

本文探討了區塊鏈數據可訪問性的演變,比較了三種數據服務協定——圖、鏈庫和時空——在架構和人工智慧技術應用方面的特點。它指出,區塊鏈數據服務正在朝著提高智慧性和安全性的方向發展,並將繼續在未來作為行業的基礎基礎設施發揮關鍵作用。

1. 介紹

從2017年的第一波dApps開始,包括Etheroll、ETHLend和CryptoKitties,我們現在看到了基於不同區塊鏈的金融、遊戲和社交dApps的繁榮多樣性。當討論去中心化的鏈上應用時,我們有沒有考慮過這些dApps在互動中使用的各種數據來源?

在2024年,焦點將放在AI和Web3上。在人工智慧的世界裡,數據就像是其成長和演化的生命之血。正如植物依賴陽光和水來茁壯一樣,AI系統依賴大量的數據來不斷“學習”和“思考”。沒有數據,即使是最複雜的AI算法也只是空中樓閣,無法發揮其預期的智能和功效。

本文從數據訪問性的角度,分析了區塊鏈數據索引的演變,比較了成熟的數據索引協議The Graph與新興的區塊鏈數據服務協議Chainbase和Space and Time。尤其探討了這兩種融入了人工智能技術的新協議在數據服務和產品架構方面的相似性和差異。

2. 數據索引的複雜性和簡單性:從區塊鏈節點到全鏈式數據庫

2.1 數據來源: 區塊鏈節點

從我們開始理解「什麼是區塊鏈」的那一刻起,我們經常會遇到這樣一句話:區塊鏈是一個去中心化的分類賬。區塊鏈節點是整個區塊鏈網路的基礎,負責記錄、存儲和傳播所有鏈上交易數據。每個節點都擁有區塊鏈數據的完整副本,確保網路的去中心化。然而,對於普通用戶來說,構建和維護一個區塊鏈節點並不是一件容易的事。這不僅需要專業的技術技能,而且還會產生高昂的硬體和頻寬成本。此外,普通節點的查詢能力有限,難以以開發人員所需的格式檢索數據。因此,雖然理論上任何人都可以運行自己的節點,但實際上,使用者傾向於依賴第三方服務。

為了解決這個問題,RPC(遠程過程調用)節點提供商應運而生。這些提供商處理節點的成本和管理,並通過RPC端點提供數據,使用戶可以在不構建自己的節點的情況下訪問區塊鏈數據。公共RPC端點免費,但帶有速率限制,這可能會對dApps的用戶體驗產生負面影響。私人RPC端點通過減少擁擠來提供更好的性能,但即使是簡單的數據檢索也需要大量的來回通信。這使它們對請求密集並且對於複雜的數據查詢效率低下。此外,私人RPC端點經常面臨可擴展性挑戰,並且在不同網絡之間缺乏兼容性。然而,節點提供商提供的標準化API接口降低了用戶訪問鏈上數據的門檻,為後續的數據解析和應用奠定了基礎。

2.2 數據解析:從原始數據到可用數據

從區塊鏈節點獲取的數據通常是已加密和編碼的原始數據。儘管此數據保留了區塊鏈的完整性和安全性,但其複雜性增加了數據解析的難度。對於普通用戶或開發人員來說,直接處理這些原始數據需要大量的技術知識和計算資源。

在这种情况下,数据解析过程变得尤为重要。通过解析复杂的原始数据并将其转换为更易理解和操作的格式,用户可以直观地理解和利用这些数据。数据解析的成功直接影响区块链数据应用的效率和有效性,使其成为整个数据索引过程中的关键步骤。

2.3 數據索引器的演進

隨著區塊鏈數據量的增加,對數據索引器的需求也在增加。索引器在組織鏈上數據並將其發送到數據庫以便進行易於查詢的過程中發揮著關鍵作用。索引器的工作原理是對區塊鏈數據進行索引,並通過類似SQL的查詢語言(例如GraphQL APIs)使其隨時可用。通過提供統一的查詢數據接口,索引器允許開發人員使用標準化的查詢語言快速準確地檢索所需信息,從而顯著簡化了整個過程。

不同類型的索引器以各種方式優化數據檢索:

· 全節點索引器:這些索引器運行完整的區塊鏈節點並直接從中提取數據,確保數據的完整性和準確性,但需要大量的存儲和處理能力。

· 輕量級索引器: 這些索引器依賴完整節點根據需要檢索特定數據,從而減少存儲要求,但可能增加查詢時間。

· 專業指數編制者:這些指數編制者專注於特定類型的數據或特定區塊鏈,優化特定用例的檢索,例如 NFT 數據或 DeFi 交易。

· 聚合指標:這些指標從多個區塊鏈和來源(包括鏈下信息)中提取數據,提供統一的查詢接口,對於多鏈 dApps 特別有用。

目前,在存檔模式下,Geth 客戶端中的以太坊存檔節點佔用約 13.5 TB 的存儲空間,而在 Erigon 客戶端中,存檔要求約為 3 TB。隨著區塊鏈的持續增長,存檔節點的數據存儲需求也將增加。面對如此大量的數據,主流索引協議不僅支持多鏈索引,還可以定制針對不同應用數據需求的數據解析框架。例如,The Graph 的“子圖”框架就是一個典型的例子。

索引器的出現顯著增強了數據索引和查詢的效率。相較於傳統的RPC端點,索引器可以高效地索引大量數據並支持高速查詢。這些索引器允許用戶執行複雜查詢,輕鬆過濾數據並在提取後進行分析。此外,一些索引器支持從多個區塊鏈聚合數據源,避免在多鏈dApps中部署多個API的需求。通過在多個節點上運行,索引器提供更強的安全性和性能,同時減少與集中式RPC提供者相關的中斷和停機風險。

相比之下,索引器使用户能够直接使用预定义的查询语言获取他们所需的信息,而无需处理底层复杂的数据。这种机制显著提高了数据检索的效率和可靠性,代表了区块链数据访问中的重要创新。

2.4 全鏈數據庫:朝向首選串流對齊

使用索引節點查詢數據通常意味著API成為消化鏈上數據的唯一門戶。然而,當一個項目進入擴展階段時,通常需要更靈活的數據源,標準化的API無法提供。隨著應用需求變得更加複雜,具有標準化索引格式的主要數據索引器逐漸無法滿足日益多樣化的查詢需求,例如搜索、跨鏈訪問或離鏈數據映射。

在現代數據管道架構中,“流優先”方法已成為解決傳統批量處理限制的解決方案,實現實時數據輸入、處理和分析。這種範式轉變使組織能夠立即對傳入數據做出反應,即時獲得洞見並幾乎即時做出決策。同樣,區塊鏈數據服務提供商的發展正在朝著構建區塊鏈數據流的方向進行。傳統索引服務提供商已經推出了通過數據流獲取實時區塊鏈數據的產品,例如The Graph的Substreams和Goldsky的Mirror,以及像Chainbase和SubSquid這樣基於區塊鏈生成數據流的實時數據湖。

這些服務旨在滿足對區塊鏈交易的實時解析的需求,並提供更全面的查詢能力。就像“流優先”架構通過降低延遲和增強響應性在傳統數據管道中革命性地改進了數據處理和消費一樣,這些區塊鏈數據流提供商也力求通過更先進和成熟的數據來源支援更多應用程序的開發以及協助鏈上數據分析。

通過從現代數據管道的角度重新定義鏈上數據的挑戰,我們可以從新的角度看待鏈上數據的管理、存儲和提供,實現其全部潛力。當我們開始將子圖和以太坊ETL索引服務視為數據管道中的數據流而非最終輸出時,我們可以設想一個可能的世界,其中高性能數據集可根據任何業務用例定制。

3. AI + Database?The Graph、Chainbase和Space and Time的深度比較

3.1 圖表

Graph網路通過去中心化的節點網路實現多鏈數據索引和查詢服務,使開發人員能夠方便地索引區塊鏈數據並構建去中心化的應用程式。其主要產品型號包括數據查詢執行市場和數據索引緩存市場,兩者都服務於用戶的產品查詢需求。數據查詢執行市場具體是指消費者為所需的數據支付合適的索引節點,而數據索引緩存市場則涉及索引節點根據子圖的歷史索引受歡迎程度、收取的查詢費用以及鏈上策展者對子圖輸出的需求等因素分配資源。

子圖是The Graph網絡中的基本數據結構。它們定義了如何從區塊鏈中提取和轉換數據為可查詢格式(例如,GraphQL模式)。任何人都可以創建子圖,多個應用程序可以重用這些子圖,增強數據的可重用性和運營效率。

Graph網絡由四個關鍵角色組成:索引者、委託者、策展人和開發者,他們共同為Web3應用程序提供數據支持。他們各自的責任如下:

·索引器:索引器是 The Graph 網路中的節點運營商,他們通過質押 GRT(The Graph 的原生代幣)參與。它們提供索引和查詢處理服務。

· 委託人:委託人是將 GRT 代幣抵押以支持指數節點運營的使用者。他們根據他們委託給的指數節點而獲得部分獎勵。

· 策展人:策展人負責向網絡發出信號,指示應該對哪些子圖進行索引。他們幫助確保有價值的子圖優先處理。

· 開發人員:與前三個角色不同,開發人員是需求方,也是 The Graph 的主要用戶。他們創建並提交子圖到 The Graph 網絡,等待網絡滿足他們的數據需求。

3.1 圖表

Graph現在已經完全過渡到去中心化的子圖託管服務,經濟激勵在不同的參與者之間流動,以確保系統的運行:

· 索引器獎勵:索引器通過使用者查詢費用和部分GRT代幣區塊獎勵來獲得收入。

· 代表獎勵:代表從他們支持的索引器那裡獲得獎勵的一部分。

· 策展人獎勵:如果策展人標誌有價值的子圖,他們可以獲得一部分查詢費用。

事實上,The Graph的產品正在AI浪潮中快速發展。作為The Graph生態系統中的核心開發團隊之一,Semiotic Labs一直致力於利用AI技術優化索引定價和用戶查詢體驗。目前,Semiotic Labs開發的工具,如AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC,增強了生態系統性能的各個方面。

· AutoAgora引入了一種動態定價機制,根據查詢量和資源使用情況實時調整價格,優化定價策略,確保指標競爭力並最大化收入。

· Allocation Optimizer 解决了子图资源分配的复杂问题,帮助索引器实现最佳资源配置,提升收入和性能。

· AgentC 是一個實驗性工具,允許使用者使用自然語言訪問 The Graph 的區塊鏈數據,從而提高用戶體驗。

這些工具的應用讓The Graph能夠通過AI的協助進一步提升系統智能和用戶友好性。

3.2 鏈基

Chainbase是一個綜合數據網絡,將所有區塊鏈數據整合到一個平台上,使開發人員更容易構建和維護應用程序。它獨特的功能包括:

· 實時數據湖: Chainbase專門為區塊鏈數據流提供了一個實時數據湖,允許在數據生成時立即訪問數據。

·雙鏈架構:Chainbase建立在特徵層AVS上,創建了一個與CometBFT的共識演演演算法並行運行的執行層。該設計增強了跨鏈數據可程式設計性和可組合性,支援高輸送量、低延遲和最終性,同時通過雙質押模型提高網路安全。

· 創新的數據格式標準:Chainbase引入了一個名為“手稿”的新數據格式標準,優化了加密行業中數據的結構和利用。

·加密世界模型:憑藉其廣泛的區塊鏈數據資源,Chainbase結合AI模型技術,創建有效理解,預測和與區塊鏈交易交互的AI模型。基本模型Theia現在可供公眾使用。

這些功能使Chainbase在區塊鏈索引協議中獨具特色,專注於實時數據可訪問性、創新數據格式和透過在鏈和離鏈數據集成以增強洞察力的智能模型的創建。

Chainbase的AI模型Theia是一個關鍵亮點,它使其與其他數據服務協議有所不同。基於NVIDIA的DORA模型,Theia通過整合鏈上和鏈下數據以及時空活動來學習和分析加密模式。通過因果推理,它響應於深化對鏈上數據潛在價值和模式的探索,為用戶提供更智能的數據服務。

AI啟用的數據服務已將Chainbase從僅僅是一個區塊鏈數據服務平台轉變為一個更具競爭力的智能數據服務提供商。憑藉強大的數據資源和積極主動的AI分析,Chainbase能夠提供更廣泛的數據洞察,並優化用戶的數據處理工作流程。

3.3 空間和時間

Space and Time(SxT)旨在創建一個可驗證的計算層,擴展分散式數據倉庫上的零知識證明,為智能合約、大型語言模型和企業提供可信賴的數據處理。Space and Time最近在最新一輪A輪融資中獲得了2000萬美元的投資,由Framework Ventures、Lightspeed Faction、Arrington Capital和Hivemind Capital領銜。

在數據索引和驗證領域,空間和時間引入了一種新的技術方法——SQL證明。這是由時空開發的創新零知識證明(ZKP)技術,可確保在分散式數據倉庫上執行的SQL查詢是防篡改和可驗證的。運行查詢時,SQL 證明會生成一個加密證明,用於驗證查詢結果的完整性和準確性。此證明將附加到查詢結果中,允許任何驗證者(例如智慧合約)獨立確認數據在處理過程中未被篡改。傳統的區塊鏈網路通常依靠共識機制來驗證數據的真實性,而空間和時間的SQL證明則實現了更有效的數據驗證方法。具體來說,在時空系統中,一個節點負責數據採集,而其他節點使用zk技術來驗證該數據的真實性。這種方法減少了多個節點冗餘索引相同數據以達成共識的資源消耗,從而提高了整體系統性能。隨著這項技術的成熟,它將成為傳統行業專注於數據可靠性的基石,以基於區塊鏈數據構建產品。

同時,SxT一直與Microsoft的AI聯合創新實驗室密切合作,加快發展生成式AI工具,使用戶可以通過自然語言輕鬆處理區塊鏈數據。目前,在Space and Time Studio中,用戶可以輸入自然語言查詢,AI將自動將其轉換為SQL並代表用戶執行查詢,以呈現所需的最終結果。

3.4 差異比較

4. 結論和展望

總結一下,區塊鏈數據索引技術從最初的節點數據源,通過數據解析和索引器的發展,進一步發展為基於人工智能的全鏈數據服務,標誌著一個漸進的改進過程。這種技術的持續演進不僅提高了數據訪問的效率和準確性,還為用戶提供了前所未有的智能體驗。

展望未來,隨著人工智能和零知識證明等新技術的不斷發展,區塊鏈數據服務將變得更加智能和安全。我們有理由相信,區塊鏈數據服務將繼續作為基礎設施發揮重要作用,為行業的進步和創新提供強有力的支持。

免責聲明:

  1. 本文章轉載自[Trustless Labs], 版權屬於原作者 [Trustless Labs], 如果您对转载有任何异议,请联系Gate 學習團隊,團隊將按照相關程序儘快處理。

  2. 免責聲明:本文所表達的觀點和意見僅代表作者個人觀點,不構成任何投資建議。

  3. 本文的其他語言版本是由Gate Learn團隊翻譯的,並未提及。Gate,翻譯后的文章不得轉載、分發或抄襲。

* The information is not intended to be and does not constitute financial advice or any other recommendation of any sort offered or endorsed by Gate.io.
* This article may not be reproduced, transmitted or copied without referencing Gate.io. Contravention is an infringement of Copyright Act and may be subject to legal action.

從閱讀和索引到分析,簡要概述Web3數據索引跟踪

中級9/27/2024, 3:37:05 PM
本文探討了區塊鏈數據可訪問性的開發過程,比較了三種數據服務協議The Graph,Chainbase和Space and Time的架構和人工智能技術應用特點,並指出區塊鏈數據服務正在朝智能化和安全化的方向發展,並將在未來繼續發揮重要的行業基礎設施作用。

本文探討了區塊鏈數據可訪問性的演變,比較了三種數據服務協定——圖、鏈庫和時空——在架構和人工智慧技術應用方面的特點。它指出,區塊鏈數據服務正在朝著提高智慧性和安全性的方向發展,並將繼續在未來作為行業的基礎基礎設施發揮關鍵作用。

1. 介紹

從2017年的第一波dApps開始,包括Etheroll、ETHLend和CryptoKitties,我們現在看到了基於不同區塊鏈的金融、遊戲和社交dApps的繁榮多樣性。當討論去中心化的鏈上應用時,我們有沒有考慮過這些dApps在互動中使用的各種數據來源?

在2024年,焦點將放在AI和Web3上。在人工智慧的世界裡,數據就像是其成長和演化的生命之血。正如植物依賴陽光和水來茁壯一樣,AI系統依賴大量的數據來不斷“學習”和“思考”。沒有數據,即使是最複雜的AI算法也只是空中樓閣,無法發揮其預期的智能和功效。

本文從數據訪問性的角度,分析了區塊鏈數據索引的演變,比較了成熟的數據索引協議The Graph與新興的區塊鏈數據服務協議Chainbase和Space and Time。尤其探討了這兩種融入了人工智能技術的新協議在數據服務和產品架構方面的相似性和差異。

2. 數據索引的複雜性和簡單性:從區塊鏈節點到全鏈式數據庫

2.1 數據來源: 區塊鏈節點

從我們開始理解「什麼是區塊鏈」的那一刻起,我們經常會遇到這樣一句話:區塊鏈是一個去中心化的分類賬。區塊鏈節點是整個區塊鏈網路的基礎,負責記錄、存儲和傳播所有鏈上交易數據。每個節點都擁有區塊鏈數據的完整副本,確保網路的去中心化。然而,對於普通用戶來說,構建和維護一個區塊鏈節點並不是一件容易的事。這不僅需要專業的技術技能,而且還會產生高昂的硬體和頻寬成本。此外,普通節點的查詢能力有限,難以以開發人員所需的格式檢索數據。因此,雖然理論上任何人都可以運行自己的節點,但實際上,使用者傾向於依賴第三方服務。

為了解決這個問題,RPC(遠程過程調用)節點提供商應運而生。這些提供商處理節點的成本和管理,並通過RPC端點提供數據,使用戶可以在不構建自己的節點的情況下訪問區塊鏈數據。公共RPC端點免費,但帶有速率限制,這可能會對dApps的用戶體驗產生負面影響。私人RPC端點通過減少擁擠來提供更好的性能,但即使是簡單的數據檢索也需要大量的來回通信。這使它們對請求密集並且對於複雜的數據查詢效率低下。此外,私人RPC端點經常面臨可擴展性挑戰,並且在不同網絡之間缺乏兼容性。然而,節點提供商提供的標準化API接口降低了用戶訪問鏈上數據的門檻,為後續的數據解析和應用奠定了基礎。

2.2 數據解析:從原始數據到可用數據

從區塊鏈節點獲取的數據通常是已加密和編碼的原始數據。儘管此數據保留了區塊鏈的完整性和安全性,但其複雜性增加了數據解析的難度。對於普通用戶或開發人員來說,直接處理這些原始數據需要大量的技術知識和計算資源。

在这种情况下,数据解析过程变得尤为重要。通过解析复杂的原始数据并将其转换为更易理解和操作的格式,用户可以直观地理解和利用这些数据。数据解析的成功直接影响区块链数据应用的效率和有效性,使其成为整个数据索引过程中的关键步骤。

2.3 數據索引器的演進

隨著區塊鏈數據量的增加,對數據索引器的需求也在增加。索引器在組織鏈上數據並將其發送到數據庫以便進行易於查詢的過程中發揮著關鍵作用。索引器的工作原理是對區塊鏈數據進行索引,並通過類似SQL的查詢語言(例如GraphQL APIs)使其隨時可用。通過提供統一的查詢數據接口,索引器允許開發人員使用標準化的查詢語言快速準確地檢索所需信息,從而顯著簡化了整個過程。

不同類型的索引器以各種方式優化數據檢索:

· 全節點索引器:這些索引器運行完整的區塊鏈節點並直接從中提取數據,確保數據的完整性和準確性,但需要大量的存儲和處理能力。

· 輕量級索引器: 這些索引器依賴完整節點根據需要檢索特定數據,從而減少存儲要求,但可能增加查詢時間。

· 專業指數編制者:這些指數編制者專注於特定類型的數據或特定區塊鏈,優化特定用例的檢索,例如 NFT 數據或 DeFi 交易。

· 聚合指標:這些指標從多個區塊鏈和來源(包括鏈下信息)中提取數據,提供統一的查詢接口,對於多鏈 dApps 特別有用。

目前,在存檔模式下,Geth 客戶端中的以太坊存檔節點佔用約 13.5 TB 的存儲空間,而在 Erigon 客戶端中,存檔要求約為 3 TB。隨著區塊鏈的持續增長,存檔節點的數據存儲需求也將增加。面對如此大量的數據,主流索引協議不僅支持多鏈索引,還可以定制針對不同應用數據需求的數據解析框架。例如,The Graph 的“子圖”框架就是一個典型的例子。

索引器的出現顯著增強了數據索引和查詢的效率。相較於傳統的RPC端點,索引器可以高效地索引大量數據並支持高速查詢。這些索引器允許用戶執行複雜查詢,輕鬆過濾數據並在提取後進行分析。此外,一些索引器支持從多個區塊鏈聚合數據源,避免在多鏈dApps中部署多個API的需求。通過在多個節點上運行,索引器提供更強的安全性和性能,同時減少與集中式RPC提供者相關的中斷和停機風險。

相比之下,索引器使用户能够直接使用预定义的查询语言获取他们所需的信息,而无需处理底层复杂的数据。这种机制显著提高了数据检索的效率和可靠性,代表了区块链数据访问中的重要创新。

2.4 全鏈數據庫:朝向首選串流對齊

使用索引節點查詢數據通常意味著API成為消化鏈上數據的唯一門戶。然而,當一個項目進入擴展階段時,通常需要更靈活的數據源,標準化的API無法提供。隨著應用需求變得更加複雜,具有標準化索引格式的主要數據索引器逐漸無法滿足日益多樣化的查詢需求,例如搜索、跨鏈訪問或離鏈數據映射。

在現代數據管道架構中,“流優先”方法已成為解決傳統批量處理限制的解決方案,實現實時數據輸入、處理和分析。這種範式轉變使組織能夠立即對傳入數據做出反應,即時獲得洞見並幾乎即時做出決策。同樣,區塊鏈數據服務提供商的發展正在朝著構建區塊鏈數據流的方向進行。傳統索引服務提供商已經推出了通過數據流獲取實時區塊鏈數據的產品,例如The Graph的Substreams和Goldsky的Mirror,以及像Chainbase和SubSquid這樣基於區塊鏈生成數據流的實時數據湖。

這些服務旨在滿足對區塊鏈交易的實時解析的需求,並提供更全面的查詢能力。就像“流優先”架構通過降低延遲和增強響應性在傳統數據管道中革命性地改進了數據處理和消費一樣,這些區塊鏈數據流提供商也力求通過更先進和成熟的數據來源支援更多應用程序的開發以及協助鏈上數據分析。

通過從現代數據管道的角度重新定義鏈上數據的挑戰,我們可以從新的角度看待鏈上數據的管理、存儲和提供,實現其全部潛力。當我們開始將子圖和以太坊ETL索引服務視為數據管道中的數據流而非最終輸出時,我們可以設想一個可能的世界,其中高性能數據集可根據任何業務用例定制。

3. AI + Database?The Graph、Chainbase和Space and Time的深度比較

3.1 圖表

Graph網路通過去中心化的節點網路實現多鏈數據索引和查詢服務,使開發人員能夠方便地索引區塊鏈數據並構建去中心化的應用程式。其主要產品型號包括數據查詢執行市場和數據索引緩存市場,兩者都服務於用戶的產品查詢需求。數據查詢執行市場具體是指消費者為所需的數據支付合適的索引節點,而數據索引緩存市場則涉及索引節點根據子圖的歷史索引受歡迎程度、收取的查詢費用以及鏈上策展者對子圖輸出的需求等因素分配資源。

子圖是The Graph網絡中的基本數據結構。它們定義了如何從區塊鏈中提取和轉換數據為可查詢格式(例如,GraphQL模式)。任何人都可以創建子圖,多個應用程序可以重用這些子圖,增強數據的可重用性和運營效率。

Graph網絡由四個關鍵角色組成:索引者、委託者、策展人和開發者,他們共同為Web3應用程序提供數據支持。他們各自的責任如下:

·索引器:索引器是 The Graph 網路中的節點運營商,他們通過質押 GRT(The Graph 的原生代幣)參與。它們提供索引和查詢處理服務。

· 委託人:委託人是將 GRT 代幣抵押以支持指數節點運營的使用者。他們根據他們委託給的指數節點而獲得部分獎勵。

· 策展人:策展人負責向網絡發出信號,指示應該對哪些子圖進行索引。他們幫助確保有價值的子圖優先處理。

· 開發人員:與前三個角色不同,開發人員是需求方,也是 The Graph 的主要用戶。他們創建並提交子圖到 The Graph 網絡,等待網絡滿足他們的數據需求。

3.1 圖表

Graph現在已經完全過渡到去中心化的子圖託管服務,經濟激勵在不同的參與者之間流動,以確保系統的運行:

· 索引器獎勵:索引器通過使用者查詢費用和部分GRT代幣區塊獎勵來獲得收入。

· 代表獎勵:代表從他們支持的索引器那裡獲得獎勵的一部分。

· 策展人獎勵:如果策展人標誌有價值的子圖,他們可以獲得一部分查詢費用。

事實上,The Graph的產品正在AI浪潮中快速發展。作為The Graph生態系統中的核心開發團隊之一,Semiotic Labs一直致力於利用AI技術優化索引定價和用戶查詢體驗。目前,Semiotic Labs開發的工具,如AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC,增強了生態系統性能的各個方面。

· AutoAgora引入了一種動態定價機制,根據查詢量和資源使用情況實時調整價格,優化定價策略,確保指標競爭力並最大化收入。

· Allocation Optimizer 解决了子图资源分配的复杂问题,帮助索引器实现最佳资源配置,提升收入和性能。

· AgentC 是一個實驗性工具,允許使用者使用自然語言訪問 The Graph 的區塊鏈數據,從而提高用戶體驗。

這些工具的應用讓The Graph能夠通過AI的協助進一步提升系統智能和用戶友好性。

3.2 鏈基

Chainbase是一個綜合數據網絡,將所有區塊鏈數據整合到一個平台上,使開發人員更容易構建和維護應用程序。它獨特的功能包括:

· 實時數據湖: Chainbase專門為區塊鏈數據流提供了一個實時數據湖,允許在數據生成時立即訪問數據。

·雙鏈架構:Chainbase建立在特徵層AVS上,創建了一個與CometBFT的共識演演演算法並行運行的執行層。該設計增強了跨鏈數據可程式設計性和可組合性,支援高輸送量、低延遲和最終性,同時通過雙質押模型提高網路安全。

· 創新的數據格式標準:Chainbase引入了一個名為“手稿”的新數據格式標準,優化了加密行業中數據的結構和利用。

·加密世界模型:憑藉其廣泛的區塊鏈數據資源,Chainbase結合AI模型技術,創建有效理解,預測和與區塊鏈交易交互的AI模型。基本模型Theia現在可供公眾使用。

這些功能使Chainbase在區塊鏈索引協議中獨具特色,專注於實時數據可訪問性、創新數據格式和透過在鏈和離鏈數據集成以增強洞察力的智能模型的創建。

Chainbase的AI模型Theia是一個關鍵亮點,它使其與其他數據服務協議有所不同。基於NVIDIA的DORA模型,Theia通過整合鏈上和鏈下數據以及時空活動來學習和分析加密模式。通過因果推理,它響應於深化對鏈上數據潛在價值和模式的探索,為用戶提供更智能的數據服務。

AI啟用的數據服務已將Chainbase從僅僅是一個區塊鏈數據服務平台轉變為一個更具競爭力的智能數據服務提供商。憑藉強大的數據資源和積極主動的AI分析,Chainbase能夠提供更廣泛的數據洞察,並優化用戶的數據處理工作流程。

3.3 空間和時間

Space and Time(SxT)旨在創建一個可驗證的計算層,擴展分散式數據倉庫上的零知識證明,為智能合約、大型語言模型和企業提供可信賴的數據處理。Space and Time最近在最新一輪A輪融資中獲得了2000萬美元的投資,由Framework Ventures、Lightspeed Faction、Arrington Capital和Hivemind Capital領銜。

在數據索引和驗證領域,空間和時間引入了一種新的技術方法——SQL證明。這是由時空開發的創新零知識證明(ZKP)技術,可確保在分散式數據倉庫上執行的SQL查詢是防篡改和可驗證的。運行查詢時,SQL 證明會生成一個加密證明,用於驗證查詢結果的完整性和準確性。此證明將附加到查詢結果中,允許任何驗證者(例如智慧合約)獨立確認數據在處理過程中未被篡改。傳統的區塊鏈網路通常依靠共識機制來驗證數據的真實性,而空間和時間的SQL證明則實現了更有效的數據驗證方法。具體來說,在時空系統中,一個節點負責數據採集,而其他節點使用zk技術來驗證該數據的真實性。這種方法減少了多個節點冗餘索引相同數據以達成共識的資源消耗,從而提高了整體系統性能。隨著這項技術的成熟,它將成為傳統行業專注於數據可靠性的基石,以基於區塊鏈數據構建產品。

同時,SxT一直與Microsoft的AI聯合創新實驗室密切合作,加快發展生成式AI工具,使用戶可以通過自然語言輕鬆處理區塊鏈數據。目前,在Space and Time Studio中,用戶可以輸入自然語言查詢,AI將自動將其轉換為SQL並代表用戶執行查詢,以呈現所需的最終結果。

3.4 差異比較

4. 結論和展望

總結一下,區塊鏈數據索引技術從最初的節點數據源,通過數據解析和索引器的發展,進一步發展為基於人工智能的全鏈數據服務,標誌著一個漸進的改進過程。這種技術的持續演進不僅提高了數據訪問的效率和準確性,還為用戶提供了前所未有的智能體驗。

展望未來,隨著人工智能和零知識證明等新技術的不斷發展,區塊鏈數據服務將變得更加智能和安全。我們有理由相信,區塊鏈數據服務將繼續作為基礎設施發揮重要作用,為行業的進步和創新提供強有力的支持。

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