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ブロックチェーンデータインデックス技術の進化：ノードからAIによる全チェーンデータベースへの移行
ブロックチェーンデータインデックス技術の進化と未来展望
1. はじめに
初期のブロックチェーンアプリケーションから現在の多様な金融、ゲーム、ソーシャルdAppに至るまで、ブロックチェーンエコシステムは大きな変革を遂げました。この過程で、dAppのインタラクションが依存するデータソースは徐々に業界の注目の焦点となっています。
2024年、AIとWeb3の融合がホットな話題となります。人工知能の分野では、データはその成長と進化の生命の源のようなものです。植物が太陽光と水分を必要として健やかに成長するように、AIシステムも膨大なデータに依存して常に学び、考え続けます。データの支えがなければ、どんなに巧妙なAIアルゴリズムでも、その持つべき知能と効能を発揮することは難しいのです。
本文はブロックチェーンデータの可視性の発展の歴史を深く探り、業界におけるデータインデックス技術の進化を分析し、いくつかの主要なデータインデックスプロトコルを比較します。特に、新興プロトコルがAI技術を活用してデータサービスと製品アーキテクチャを最適化する方法に焦点を当てます。
2. データインデックスの進化：ノードから全体チェーンデータベースへ
2.1 データソース：ブロックチェーンノード
ブロックチェーンはしばしば非中央集権的な帳簿として説明されます。ノードはネットワーク全体の基盤であり、すべてのチェーン上の取引データを記録、保存、伝播する役割を担っています。各ノードは完全なブロックチェーンデータのコピーを保存しており、ネットワークの非中央集権的な特性を確保しています。しかし、一般のユーザーにとって、自分でノードを構築し維持することは簡単ではなく、専門的なスキルが必要であるだけでなく、高額なハードウェアや帯域幅のコストも伴います。さらに、一般的なノードのクエリ能力は限られており、開発者のニーズを満たすことが難しいです。
この問題を解決するために、RPCノードプロバイダーが登場しました。彼らはノードのコストと管理を担い、RPCエンドポイントを通じてデータサービスを提供します。公共RPCエンドポイントは無料ですが、レート制限があり、dAppのユーザー体験に影響を与える可能性があります。プライベートRPCエンドポイントはより良いパフォーマンスを提供しますが、複雑なクエリに対する効率が低く、スケーラビリティとネットワーク間の互換性が難しいです。それにもかかわらず、ノードプロバイダーの標準化されたAPIインターフェースは、ユーザーがチェーン上のデータにアクセスするためのハードルを下げ、後続のデータ解析とアプリケーションの基盤を築くことに貢献しています。
! 読み取り、分析するインデックス、Web3データインデックストラックを簡単に説明
2.2 データ解析：原データから利用可能なデータへ
ブロックチェーンノードが提供する原始データは通常、暗号化およびエンコード処理が施されています。これによりデータの完全性と安全性が保証されますが、解析の難易度が増します。一般のユーザーや開発者にとって、これらのデータを直接扱うには大量の技術知識と計算リソースが必要です。
データ解析プロセスはこの背景の下で特に重要になります。複雑な原始データをより理解しやすく操作しやすい形式に変換することで、ユーザーはこれらのデータをより直感的に利用できます。解析の質はブロックチェーンデータアプリケーションの効率と効果に直接影響を与え、全体のデータインデックスプロセスにおける重要な要素です。
2.3 データインデクサの発展
ブロックチェーンのデータ量が急増する中、データインデクサーの需要がますます高まっています。インデクサーの主な機能は、オンチェーンデータを整理し、データベースに保存してクエリできるようにすることです。彼らはブロックチェーンデータをインデックスし、SQLに似たクエリ言語（GraphQLなど）のインターフェースを提供することで、データをいつでも利用可能にします。この統一されたクエリインターフェースにより、開発者は必要な情報を迅速かつ正確に取得でき、全体のプロセスが大幅に簡素化されます。
異なるタイプのインデクサーにはそれぞれの利点があります。
現在、イーサリアムのアーカイブノードのストレージ要件は、異なるクライアントで3TBから13.5TBまで様々で、ブロックチェーンの成長に伴い継続的に増加しています。このような膨大なデータ量に直面して、主流のインデクサープロトコルは、マルチチェーンインデクシングをサポートするだけでなく、異なるアプリケーションのニーズに応じたデータ解析フレームワークをカスタマイズしています。
インデクサの登場はデータのインデックス作成とクエリ効率を大幅に向上させました。従来のRPCエンドポイントと比較して、インデクサは大量のデータを効率的に処理し、複雑なクエリやデータフィルタリングをサポートします。いくつかのインデクサは複数のチェーンデータソースを集約することもサポートしており、複数のAPIを展開する必要があるマルチチェーンドアプリケーションの問題を回避します。分散型で運用されることにより、インデクサはより強力なセキュリティと性能を提供し、集中型RPCプロバイダーによる中断リスクを軽減します。
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2.4 全チェーンデータベース：ストリーム優先に整列
プロジェクトの規模が拡大するにつれて、標準化されたAPIは、検索、クロスチェーンアクセス、またはオフチェーンデータマッピングなどのますます複雑なクエリ要求を満たすことが難しくなります。現代のデータパイプラインアーキテクチャにおける「ストリーム優先」アプローチは、従来のバッチ処理の限界を克服するためのソリューションとなり、リアルタイムのデータ処理と分析を実現します。
ブロックチェーンデータサービスプロバイダーもデータストリームの構築に向けて進展しています。従来のインデクサーサービスプロバイダーは、あるプロトコルのSubstreamsやある会社のMirrorなど、リアルタイムのブロックチェーンデータストリーム製品を発表しました。一方、新興サービスプロバイダーであるあるデータプラットフォームやあるプロトコルも、ブロックチェーンから生成されたリアルタイムデータレイクを提供しています。
これらのサービスは、リアルタイムでのブロックチェーン取引の解析と、包括的なクエリ機能の提供に関するニーズを解決することを目的としています。現代のデータパイプラインの視点からオンチェーンデータ管理を再検討することで、データの保存と利用の可能性をさらに探ることができます。サブグラフやイーサリアム ETLなどのインデクサーを最終出力ではなくデータフローとして捉えることで、高性能なデータセットのカスタマイズに新たな可能性が開かれました。
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3. AI とデータベースの結合：主要プロトコルの比較
3.1 ある分散型インデックスプロトコル
このプロトコルは、分散化されたノードネットワークを通じて、マルチチェーンデータのインデックス作成およびクエリサービスを提供します。そのコア製品には、データクエリ実行マーケットとデータインデックスキャッシュマーケットが含まれ、ユーザーのクエリニーズに応えます。
プロトコルの基本データ構造は「サブグラフ」であり、ブロックチェーンからデータを抽出してクエリ可能な形式に変換する方法を定義しています。ネットワークはインデクサー、キュレーター、委託者、開発者の4つの役割で構成されており、経済的インセンティブによってシステムの運用が確保されています。
このプロトコルは、最近AIアプリケーションにおいてブレークスルーを達成しました。エコシステムのコア開発チームは、ダイナミックプライシングメカニズム、リソース配分最適化ツール、自然言語クエリツールなど、複数のAIツールを開発し、システムの知能化とユーザーフレンドリーさを向上させました。
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3.2 ある全チェーンデータネットワーク
これはすべてのブロックチェーンデータを統合するプラットフォームで、リアルタイムデータレイク、デュアルチェーンアーキテクチャ、革新的なデータフォーマット標準、暗号世界モデルなどの特徴的な機能を提供します。
このプラットフォームは、特定の技術に基づいて実行層を構築し、特定のコンセンサスアルゴリズムと並行するダブルチェーンアーキテクチャを形成し、クロスチェーンデータのプログラム性とコンバイナビリティを強化しました。プラットフォームは「manuscripts」という新しいデータフォーマット標準を導入し、暗号業界データの構造化と利用を最適化しました。
プラットフォームはAIモデル技術を組み合わせ、ブロックチェーン取引を理解し、予測し、相互作用することができるAIモデルを構築しました。現在、一般向けに基本版モデルが公開されており、このモデルはある企業が開発した技術に基づき、オンチェーンとオフチェーンのデータ、及び時空の活動を組み合わせて、オンチェーンデータの潜在的な価値と規則を深く掘り下げています。
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3.3 検証可能なコンピュートレイヤー
このプロジェクトは、検証可能な計算層を構築することを目的としており、分散型データウェアハウス上でゼロ知識証明を拡張し、スマートコントラクト、大規模言語モデル、企業に信頼できるデータ処理を提供します。
プロジェクトは革新的なゼロ知識証明技術を導入し、分散型データウェアハウス上で実行されるSQLクエリが改ざん防止かつ検証可能であることを保証します。この技術は、従来のブロックチェーンネットワークがコンセンサスメカニズムに依存してデータの真実性を検証する方法を変え、システム全体のパフォーマンスを向上させました。
プロジェクトはある大手テクノロジー企業のAIラボと協力し、生成型AIツールを開発して、ユーザーが自然言語処理を通じてブロックチェーンデータを扱うプロセスを簡素化します。ユーザーは自然言語でクエリを入力でき、AIが自動的にSQLに変換してクエリを実行し、最終結果を表示します。
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結論と展望
ブロックチェーンデータインデックス技術は、ノードデータのソースからデータ解析とインデクサー、そしてAIによる全チェーンデータサービスへの進化プロセスを経てきました。このプロセスはデータアクセスの効率と正確性を継続的に向上させ、ユーザーによりインテリジェントな体験をもたらしています。
未来、AI技術やゼロ知識証明などの新技術の発展に伴い、ブロックチェーンデータサービスはさらにインテリジェント化し、安全性が高まります。インフラとして、これらのサービスは引き続き業界の進歩と革新に重要な支援を提供します。