من مصدر البيانات إلى التحليل الذكي: تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين

1. المقدمة

منذ ظهور أول مجموعة من التطبيقات اللامركزية (dApp) في عام 2017، تطور نظام تطبيقات البلوكتشين بشكل مزدهر. عند مناقشة هذه التطبيقات اللامركزية، هل فكرنا في مصدر البيانات المتنوعة التي تستخدمها؟

في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 مواضيع شائعة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات مثل مصدر نموها وتطورها. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى ضوء الشمس والماء، يعتمد نظام الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات للاستمرار في التعلم والتفكير. بدون دعم البيانات، حتى أحدث خوارزميات الذكاء الاصطناعي لن تتمكن من تحقيق إمكاناتها.

ستتناول هذه المقالة من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، تحليلًا عميقًا لتطور بيانات الفهرسة خلال عملية تطوير الصناعة، وتقارن بين بروتوكولات فهرسة البيانات التقليدية وبروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة، وتستكشف خصائص البروتوكولات الجديدة التي تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي في خدمات البيانات وهندسة المنتجات.

2. تطور فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة

2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين

غالبًا ما يُوصف البلوكتشين بأنه دفتر أستاذ غير مركزي. تعتبر عقد البلوكتشين أساس الشبكة بأكملها، حيث تتحمل مسؤولية تسجيل وتخزين ونشر جميع بيانات المعاملات على السلسلة. تمتلك كل عقدة نسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يحافظ على خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن إنشاء وصيانة العقدة الخاصة بهم ليست مهمة سهلة، حيث إنها تتطلب مهارات تقنية متخصصة، بالإضافة إلى تكاليف مرتفعة. في الوقت نفسه، فإن قدرة الاستعلام لعقد المستخدم العادي محدودة، مما لا يلبي احتياجات المطورين. لذلك، يعتمد المستخدمون عادةً على خدمات الطرف الثالث.

لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقد RPC. هم مسؤولون عن إدارة العقد، ويقدمون الوصول إلى البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. نقاط نهاية RPC العامة مجانية ولكنها محدودة السرعة، مما قد يؤثر على تجربة مستخدمي التطبيقات اللامركزية. توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل، ولكنها غير فعالة في الاستعلامات المعقدة وصعبة التوسع. ومع ذلك، فإن واجهة برمجة التطبيقات القياسية لمزودي العقد تقلل من عتبة الوصول للمستخدمين إلى البيانات على البلوكتشين، مما يمهد الطريق للتطبيقات البيانية اللاحقة.

2.2 تحليل البيانات: من البيانات الخام إلى البيانات القابلة للاستخدام

تُعالج البيانات الأولية التي تقدمها عقد البلوكتشين عادةً بالتشفير والترميز. على الرغم من أن هذه البيانات تحافظ على سلامة وأمان البلوكتشين، إلا أنها تزيد من صعوبة التحليل. بالنسبة للمستخدمين العاديين أو المطورين، يتطلب التعامل المباشر مع هذه البيانات معرفة تقنية ضخمة وموارد حسابية.

تبدو عملية تحليل البيانات في هذا السياق مهمة بشكل خاص. من خلال تحويل البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق أكثر سهولة في الفهم والتعامل، يمكن للمستخدمين الاستفادة من هذه البيانات بشكل أكثر وضوحًا. تؤثر جودة التحليل مباشرة على كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكتشين، وهي حلقة رئيسية في عملية فهرسة البيانات بأكملها.

2.3 تطور مفهرس البيانات

مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد حاجة بيانات الفهرس. يقوم الفهرس بتنظيم البيانات على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات للاستعلام. يقومون بفهرسة بيانات البلوكتشين وتوفير واجهات برمجة التطبيقات مثل GraphQL( بلغة استعلام شبيهة بـ SQL)، مما يجعل البيانات متاحة في أي وقت. يوفر الفهرس واجهة استعلام موحدة للمطورين، مما يبسط بشكل كبير عملية استرجاع البيانات.

أنواع مختلفة من الفهارس تحسن طرق استرجاع البيانات بطرق مختلفة:

1. مؤشر العقدة الكاملة: يستخرج البيانات مباشرة من العقدة الكاملة، مما يضمن سلامة البيانات، ولكنه يتطلب سعة تخزين ومعالجة كبيرة.
2. فهرس خفيف الوزن: يعتمد على العقد الكاملة للحصول على بيانات معينة عند الطلب، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكنه قد يزيد من وقت الاستعلام.
3. مؤشرات مخصصة: تحسين لنوع معين من البيانات أو البلوكتشين، مثل بيانات NFT أو معاملات DeFi.
4. موحد المؤشرات: يستخرج البيانات من عدة بلوكتشين ومصادر، بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة، ويوفر واجهة استعلام موحدة، مناسبة لتطبيقات dApp متعددة السلاسل.

حاليًا، تختلف متطلبات التخزين لنقاط أرشيف الإيثيريوم بشكل كبير تحت عملاء مختلفين. في مواجهة كميات البيانات الضخمة، لا تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية فقط فهرسة متعددة السلاسل، بل قامت أيضًا بتخصيص إطار تحليل البيانات وفقًا لاحتياجات التطبيقات المختلفة.

ظهور الفهرس زاد بشكل كبير من كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها. مقارنة بنقاط نهاية RPC التقليدية، يمكن للفهرس فهرسة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة، ويدعم الاستعلامات المعقدة السريعة وتصفية البيانات. بعض الفهارس تدعم أيضًا تجميع مصادر البيانات من عدة كتلة، مما يتجنب مشكلة نشر واجهات برمجة التطبيقات المتعددة من dApp متعددة السلاسل. التشغيل الموزع يوفر أمانًا وأداءً أقوى، ويقلل من المخاطر المحتملة التي قد تنجم عن مزودي RPC المركزيين.

2.4 قاعدة بيانات البلوكتشين: التوافق مع الأولوية للتدفق

عادةً ما تستخدم واجهة برمجة التطبيقات كمدخل وحيد لاسترجاع البيانات من خلال عقد الفهرسة في البلوكتشين. ومع ذلك، عندما تدخل المشاريع مرحلة التوسع، غالبًا ما تحتاج إلى مصادر بيانات أكثر مرونة. ومع تعقيد متطلبات التطبيقات، يصعب على فهرس البيانات الأولي تلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة، مثل البحث، والوصول عبر السلاسل، أو رسم البيانات خارج السلسلة.

في بنية أنابيب البيانات الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً لتجاوز قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يتيح معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي. كما أن مزودي خدمات بيانات البلوكتشين يتجهون نحو بناء تدفقات البيانات، حيث أطلقوا منتجات للحصول على بيانات البلوكتشين في الوقت الحقيقي بطريقة تدفق البيانات.

تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل معاملات البلوكتشين في الوقت الفعلي وتوفير قدرات استعلام شاملة. من خلال إعادة تعريف تحديات بيانات السلسلة من منظور أنظمة البيانات الحديثة، تمكنا من رؤية إمكانيات إدارة وتخزين وتقديم بيانات السلسلة من زاوية جديدة.

3. دمج الذكاء الاصطناعي مع قواعد البيانات: مقارنة بين The Graph و Chainbase و Space and Time

3.1 الرسم البياني

تقوم شبكة The Graph بتحقيق خدمات فهرسة البيانات المتعددة السلاسل واستعلامها من خلال شبكة من العقد اللامركزية، مما يسهل على المطورين فهرسة بيانات البلوكتشين وبناء التطبيقات اللامركزية (dApp). تشمل أنماط المنتجات الرئيسية لها سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق تخزين البيانات، لخدمة متطلبات استعلامات المنتجات للمستخدمين.

تعد الرسوم البيانية هي الهيكل الأساسي للبيانات في شبكة The Graph، حيث تحدد كيفية استخراج البيانات من البلوكتشين وتحويلها إلى تنسيق قابل للاستعلام. تتكون الشبكة من أربعة أدوار رئيسية هي: الفاحصون، المنسقون، المفوضون، والمطورون، الذين يضمنون تشغيل النظام من خلال الحوافز الاقتصادية.

تتطور منتجات The Graph أيضًا بسرعة في موجة الذكاء الاصطناعي. الأدوات التي طورتها Semiotic Labs مثل AutoAgora و Allocation Optimizer و AgentC تعمل على تحسين استراتيجيات التسعير وتوزيع الموارد وتجربة المستخدم، مما يعزز من الذكاء النظامي وودود المستخدم.

3.2 تشينبيس

Chainbase هو شبكة بيانات شاملة، تدمج جميع بيانات البلوكتشين في منصة واحدة. تشمل ميزاته:

• بحيرة البيانات في الوقت الحقيقي: توفر بحيرة بيانات في الوقت الحقيقي مخصصة لتدفق بيانات البلوكتشين.
• هيكل ثنائي السلسلة: يعتمد على Eigenlayer AVS لبناء طبقة التنفيذ، ويتشكل مع خوارزمية الإجماع CometBFT كهيكل متوازي.
• معيار تنسيق البيانات المبتكرة: إدخال معيار تنسيق بيانات "manuscripts".
• نموذج العالم المشفر: دمج تقنيات نموذج الذكاء الاصطناعي، لإنشاء نموذج ذكاء اصطناعي Theia قادر على فهم وتوقع معاملات البلوكتشين.

نموذج الذكاء الاصطناعي Chainbase Theia يعتمد على نموذج DORA من NVIDIA، ويجمع بين تحليل البيانات على السلسلة وخارج السلسلة في نمط تشفير، لتقديم خدمات بيانات ذكية للمستخدمين.

3.3 الفضاء والوقت

تسعى Space and Time (SxT) إلى إنشاء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع الإثباتات الصفرية على مستودع بيانات لامركزي. تضمن تقنيتها المبتكرة Proof of SQL سلامة واستعراض استعلامات SQL، مما يوفر حلولًا للصناعات التي تتطلب موثوقية البيانات العالية.

تعاونت SxT مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يسهل على المستخدمين معالجة بيانات البلوكتشين باستخدام اللغة الطبيعية. يمكن للمستخدمين تجربة تحويل اللغة الطبيعية تلقائيًا إلى SQL وتنفيذ الاستعلامات في Space and Time Studio.

الاستنتاجات والتطلعات

تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من مصدر بيانات العقد الأصلية، مروراً بتطور解析 البيانات وفهرس البيانات، إلى خدمات بيانات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث مرت بعملية تحسين تدريجي. لم تؤدي هذه التطورات التكنولوجية إلى تحسين كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات فحسب، بل جلبت أيضاً تجربة ذكية.

في المستقبل، مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية وغيرها من التقنيات الجديدة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. كالبنية التحتية، ستستمر خدمات بيانات البلوكتشين في دعم التقدم والابتكار في الصناعة.