イーサネットにおける履歴データの長期保存とアクセスの問題に対する解決策は？

著者: 0xNatalie 出典: ChainFeeds 

イーサネット状態データのインフレーションの問題と解決策

イーサネットネットワークの普及とアプリケーション需要の増加に伴い、その履歴状態データは急速に増加し始めました。: left;">イーサネット・ネットワークの普及とアプリケーション需要の増加に伴い、その履歴状態データは急速に増加し始めました。これに対処するため、イーサネットは当初のフルノードからライトクライアントまで、段階的に改良されてきました。さらに最近では、Dencun のアップグレードにより、長い間使用されていなかったデータを自動的にクリーンアップするために、状態の有効期限が導入されました。

イーサの長期的な目標の1つは、異なるブロックチェーンにデータを分散させるシャーディングを実装することで、個々のブロックチェーンの負荷を軽減することであり、DencunのアップグレードにおけるEIP-4844の実装は、イーサネットワークにおけるシャーディングの完全実装に向けた重要な一歩です。EIP-4844は "blobs "一時データ型を導入し、Rollupが低コストでより多くのデータをEtherチェーンに提出できるようにします。状態データの肥大化を抑制するために、イーサネットはコンセンサスレイヤーのノードに約18日間保存した後にブロブを削除します。

イーサ独自の改良に加えて、 Celestia、Avail 、 EigenDA といったプロジェクトが、データ問題を改善するソリューションを構築している。これらは、ブロックチェーンのリアルタイム運用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ている。

イーサリアムエコシステムにおける長期的なデータ保存の課題に対処するために、EthStorage、Pinax、CigenDA は、ブロックチェーンのリアルタイムの運用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ています。EthStorage、Pinax、Covalent などのプロジェクトが解決策を打ち出している。EthStorageはRollupに長期的なDAを提供し、データが長期にわたってアクセス・使用できることを保証する。Pinax、The Graph 、StreamingFast ；CovalentのEthereum Wayback Machine（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。

AIが世界的な技術開発の主流になりつつある中、ブロックチェーン技術との組み合わせも進むべき道と見られている。この傾向は、過去のデータへのアクセスと分析に対する需要の高まりにつながっている。このような背景から、EWMは独自の利点を発揮し、過去のEtherChannel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状態、取引結果、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います。ウェイバックマシンは、インターネットの歴史を文書化し保存するためにインターネットアーカイブ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。このツールにより、ユーザーは過去のさまざまな時点におけるウェブサイトのアーカイブ版を見ることができ、ウェブサイトのコンテンツの変化の歴史を理解するのに役立ちます。

歴史的データは、ブロックチェーン誕生の根本的な理由であり、その技術的なアーキテクチャだけでなく、経済モデルの礎石をも支えている。ブロックチェーンはもともと、歴史の公開された不変の記録を提供するために設計された。例えばビットコインは、透明性と安全性を確保するために、すべての取引の履歴を記録する不変の分散型台帳を作成するために設計された。ewmは長期的なDAソリューションとして、ブロブデータを含むデータを永続的に保存することができ、状態の有効期限切れやデータの断片化による履歴データへのアクセス性に対処することができます。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可用性に特化しています。複雑なデータ構造のクエリをサポートし、履歴データのアーカイブと長期的なアクセシビリティを実現します。次に、EWMが独自のデータ処理プロセスを通じて、どのようにこれを実現しているのかを詳しく探ります。

EWMのデータ処理フロー：抽出、絞り込み、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。Covalentは、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化し、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を可能にします。Ethereum Wayback Machine（EWM）を通じてデータを処理するCovalentは、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のデータ処理フローは、次の3つの重要なステップで構成されています：抽出とエクスポート(抽出とエクスポート)、リファインメント、インデックス作成とクエリーです。

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、過去の取引データをブロックチェーンネットワークから直接抽出します。このステップは、ブロック標本生産者（BSP）と呼ばれる専門エンティティによって実行され、その主な仕事は「ブロックサンプル」、つまりブロックチェーンデータの生のスナップショット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過去の状態を正統的に表現する役割を果たし、データの完全性と正確性を維持することが重要です。作成されたブロックサンプルは、（IPFS上に構築された）分散サーバーにアップロードされ、ProofChainコントラクトを通じて公開・検証されます。これにより、データの安全性が保証されるだけでなく、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ができます。

2. リファインメント：データが抽出された後、ブロックリザルトプロデューサー（BRP）によってリファインされます。従来のブロックチェーンのデータアクセス方法では、一般的に限られた情報しか得られず、複雑なデータ構造へのクエリは容易ではありません。データを再実行し変換することで、BRPは、契約の内部状態、トランザクションの実行経路など、より詳細な情報を提供することができます。さらに、処理されたデータを前処理して保存することで、BRPはクエリーやデータ分析ごとにノードをフルに再実行する必要性を大幅に減らし、クエリー速度を向上させ、ストレージと計算コストを削減します。この時点で、元の「ブロックサンプル」は、より簡単にクエリーや分析ができる「ブロック結果」の形に変換される。このプロセスは、Covalentネットワークのパフォーマンスを加速させるだけでなく、データのさらなる照会や分析の可能性を広げる。

3. Indexing and Querying: 最後に、クエリー・オペレーターは、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引き出され、APIクエリに応答するために履歴データとリアルタイムデータの両方が利用できるようにします。これにより、ユーザーはCovalentネットワークに保存されたブロックチェーンデータに効率的にアクセスし、活用することができる。

Covalentは、Ether、Polygon、Solanaなどの複数のブロックチェーンから履歴データをフェッチできる統合GoldRush APIを提供しています。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、アカウントのERC20トークン残高とNFTデータを1回の呼び出しで取得することで、暗号通貨とNFTウォレット（Rainbow、Zerionなど）を簡単に構築できるようにし、開発プロセスを大幅に簡素化します。さらに、DAデータにアクセスするためにAPIを使用するには、クレジット（Credit）を消費する必要があり、異なるタイプのリクエストは異なるカテゴリ（A、B、Cなど）に分類され、それぞれ固有のクレジットコストが発生します。この収益は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。

今後の見通し

AIの急速な発展に伴い、AIとブロックチェーンの組み合わせがトレンドにAIの急速な発展に伴い、AIとブロックチェーンの組み合わせ傾向はますます明白になってきている。ブロックチェーン技術は、AIに改ざん防止と分散型の検証データソースを提供し、データの透明性と信頼性を高め、データ分析と意思決定においてAIモデルをより正確で信頼性の高いものにします。チェーン上のデータを分析することで、AIはアルゴリズムを最適化し、トレンドを予測することができ、それによって複雑なタスクやトランザクションを直接実行し、dAppの効率を大幅に改善し、コストを削減します。EWMはAIモデルとブロックチェーンの橋渡し役となり、AI開発者のデータ検索と利用を大幅に促進します。

Covalentを統合したAIプロジェクトはすでに数多くあります：

• SmartWhales：AI技術を使ったコピー取引の最適化プラットフォーム。コピートレーディングの投資戦略を最適化するためにAI技術を使用するプラットフォームです。コピートレーディングは、成功する取引パターンと戦略を特定するために、過去のデータを分析することに依存しています。 Covalentは包括的かつ網羅的なブロックチェーンデータセットを提供し、SmartWhalesはそれを使って過去の取引行動と結果を分析し、特定の市場環境でどの戦略がうまくいったかを特定する。

• BotFi：DeFiトレーディングボット。Covalentのデータを統合することで、市場動向を分析し、取引戦略を自動化し、市場の変化に応じて売買操作を自動化します。

• ライカAI：AIによる包括的なオンチェーン分析。 ライカ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してAIモデルを動かすことで、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ファイナンス：DeFi資産管理を自動化し、リアルタイムの洞察と予測分析を提供します。同社のAIはコバレントの構造化データを活用し、デジタル資産の保有状況の監視・管理、特定の取引戦略の自動化など、資産管理を簡素化・自動化します。

EWMもまた、ニーズの変化に応じて改良・アップグレードされていると、コバレントのエンジニアである Pranay Valson は述べています。また、BSPフォークをNethermindやBesuなどのイーサリアムクライアントに統合し、より広範な互換性とアプリケーションを提供する予定である。さらに、EWMはビーコンチェーン上でブロブ取引を処理する際にKZGコミットメントを使用し、データの保存と検索の効率を向上させ、ストレージコストを削減します。