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による全チェーンサービスへ

1. はじめに

近年、去中心化アプリ(dApp)はブロックチェーン分野で繁栄を遂げており、初期の金融、ゲーム、ソーシャルアプリから、現在のマルチチェーンエコシステムの多様性に至るまで進化しています。この過程で、dAppが依存するデータソースとアクセス方法も常に進化しています。

2024年、人工知能(AI)とWeb3がホットな話題となります。AIシステムは大量のデータを必要とし、絶えず学習し進化する必要があります。植物が成長するために太陽光と水分を必要とするようにです。データの支えがなければ、いかに先進的なAIアルゴリズムでも、その本来の知能と効果を発揮することは難しいです。

この記事では、ブロックチェーンデータの可アクセス性の観点から、業界の発展過程におけるブロックチェーンデータインデックスの進化の歴史を深く分析します。また、従来のデータインデックスプロトコルであるThe Graphと新興のブロックチェーンデータサービスプロトコルであるChainbaseおよびSpace and Timeを比較し、これらAI技術を組み合わせた新しいプロトコルがデータサービスと製品アーキテクチャにおいてどのような違いと共通点を持っているのかを探ります。

2. データインデックスの繁と簡: ブロックチェーンノードから全体のデータベースへ

2.1 データソース:ブロックチェーンノード

ブロックチェーンの基礎は多数のノードで構成される分散型ネットワークであり、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います。しかし、一般ユーザーにとって、自分でノードを構築し維持することは容易ではなく、専門的なスキルが必要なだけでなく、高額なハードウェアと帯域幅のコストにも直面します。同時に、一般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は困難です。

この問題を解決するために、リモートプロシージャコール(RPC)ノードプロバイダーが登場しました。これらのサービスプロバイダーはノードの運営と管理を担当し、RPCエンドポイントを通じてユーザーにデータアクセス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エンドポイントは性能が優れていますが、複雑なクエリに対しては依然として効率が悪く、ネットワークを越えてスケールするのが難しいです。それにもかかわらず、ノードプロバイダーによる標準化されたAPIインターフェースは、ユーザーがオンチェーンデータにアクセスするためのハードルを下げ、その後のデータ解析とアプリケーションの基盤を築きました。

2.2 データ解析:プロトタイプ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おり、これらのデータを直接使用することは一般ユーザーや開発者にとっては難易度が高いです。データ解析プロセスは、複雑なプロトタイプ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もので、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進化

ブロックチェーンのデータ量が急増する中で、データインデクサーの需要がますます顕著になっています。インデクサーはチェーン上のデータを整理し、データベースに保存することで、クエリの利便性を高めます。彼らはブロックチェーンデータをインデックス化し、SQLに似たクエリ言語(やGraphQL)インターフェースを提供し、データを常に利用できるようにします。インデクサーは開発者に標準化されたクエリ言語を提供し、データ検索プロセスを大幅に簡素化します。

異なる種類のインデクサーにはそれぞれの特徴があります:

1. 完全ノードインデクサー:完全ノードから直接データを抽出し、データの完全性を確保しますが、大量のストレージと処理リソースが必要です。
2. 軽量インデクサ: 完全ノードに依存して特定のデータをオンデマンドで取得し、ストレージの要件を削減するが、クエリ時間が増加する可能性がある。
3. 専用インデクサー: 特定のタイプのデータまたはブロックチェーンに最適化されており、NFTデータやDeFi取引などがあります。
4. アグリゲーター: 複数のブロックチェーンやソースからデータを抽出し、オフチェーン情報を含め、統一されたクエリインターフェースを提供し、マルチチェーンdAppに適しています。

現在、イーサリアムのアーカイブノードは異なるクライアントでのストレージ要件が3TBから13.5TBまで様々で、ブロックチェーンの継続的な成長に伴い、このデータ量は増加し続けています。このような膨大なデータ量に対して、主流のインデクシングプロトコルはマルチチェイ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データニーズに合わせてデータ解析フレームワークをカスタマイズしています。

従来のRPCエンドポイントと比較して、インデクサーはデータのインデックス作成とクエリ効率の面で顕著な利点があります。これらは膨大なデータを効率的にインデックス化し、複雑なクエリやデータフィルタリングをサポートし、抽出後に分析を行います。一部のインデクサーは複数のブロックチェーンのデータソースを集約することもサポートしており、マルチチェーンdAppが複数のAPIを展開する必要がある問題を回避しています。分散型で運営されることにより、インデクサーはより強力なセキュリティとパフォーマンスを提供し、同時に集中型RPCプロバイダーがもたらす中断リスクを低減しています。

! 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

2.4 全チェーンデータベース:流れ優先に合わせる

アプリケーションの需要がますます複雑化する中で、標準化されたAPIインデックス形式は、多様なクエリ要求、例えばクロスチェーンアクセスやオフチェーンデータマッピングを満たすことが次第に難しくなっています。現代のデータパイプラインアーキテクチャにおいて、「ストリームファースト」アプローチは、従来のバッチ処理の限界を克服し、リアルタイムデータ処理と分析を実現するための解決策となっています。

ブロックチェーンデータサービスプロバイダーもブロックチェーンデータフロー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、The GraphのSubstreamsやGoldskyのMirrorのように、データフロー方式でリアルタイムのブロックチェーンデータを取得する製品を次々と発表しています。同時に、ChainbaseやSubSquidのようにブロックチェーン生成データフローに基づくリアルタイムデータレイクサービスも登場しています。

これらのサービスは、ブロックチェーン取引のリアルタイム解析と、より包括的なクエリ能力のニーズに応え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の課題を再定義することで、あらゆるビジネスケースに合わせた高性能データセットを提供できる可能性のある世界を想像することができます。

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3. AI + データベース? The Graph、Chainbase、Space、Timeの詳細な比較

3.1 ザ・グラフ

The Graphネットワークは、分散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およびクエリサービスを提供し、開発者がブロックチェーンデータをインデックスし、分散型アプリケーションを構築することを容易にします。その主要な製品モデルには、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、ユーザーの製品クエリニーズに応えています。

サブグラフ(はThe Graphネットワークの基本データ構造であり、ブロックチェーンからデータを抽出し、クエリ可能な形式に変換する方法を定義しています。誰でもサブグラフを作成でき、複数のアプリケーションがこれらのサブグラフを再利用できるため、データの再利用性と使用効率が向上します。

The Graph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つの重要な役割で構成されています。インデクサーはインデックスとクエリ処理サービスを提供し、委託者はトークンをステークしてインデックスノードの運営を支援します。キュレーターはどのサブグラフがネットワークによってインデックスされるべきかのシグナルを担当し、開発者は需要側としてサブグラフを作成し提出します。

The Graphの製品もAIの波の中で急速に発展しています。Semiotic Labsが開発したAutoAgora、Allocation Optimizer、AgentCツールは、それぞれ動的価格設定メカニズム、リソース最適化配分、自然言語クエリなど、エコシステムの性能を多方面で向上させています。

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) 3.2 チェーンベース

Chainbaseは全チェーンデータネットワークであり、すべてのブロックチェーンデータを1つのプラットフォームに統合します。その独自の機能には次のものが含まれます:

• リアルタイムデータレイク:ブロックチェーンデータストリーム専用のリアルタイムデータレイクを提供します。
• デュアルチェーンアーキテクチャ: Eigenlayer AVSに基づいて実行層を構築し、CometBFTコンセンサスアルゴリズムと並行のデュアルチェーンアーキテクチャを形成します。
• 革新的なデータフォーマット標準: "manuscripts"データフォーマット標準を導入し、暗号業界のデータの構造化と利用を最適化します。
• 暗号世界モデル: AIモデル技術を組み合わせて、ブロックチェーン取引を理解し、予測し、相互作用できるAIモデルを構築します。

ChainbaseのAIモデルTheiaはその重要なハイライトであり、NVIDIAのDORAモデルに基づき、オンチェーンとオフチェーンのデータ及び時空間活動を組み合わせて、暗号パターンを学習・分析し、因果推論を通じて応答を行います。

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) 3.3 スペースと時間

Space and Time ###SxT(は、検証可能な計算レイヤーの構築に取り組んでおり、分散型データウェアハウス上でゼロ知識証明を拡張します。その革新的な技術Proof of SQLは、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および検証可能であることを保証するゼロ知識証明技術です。

SxTはマイクロソフトAIとの共同イノベーションラボで、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にアクセスできる生成的AIツールを開発しています。Space and Time Studioでは、ユーザーが自然言語のクエリを入力すると、AIが自動的にSQLに変換し、クエリを実行します。

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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、最初のノードデータソースからデータ解析とインデクサーの発展を経て、最終的にAIによる全チェーンデータサービスへと進化し、段階的な改善のプロセスを経てきました。これらの技術の絶え間ない進化は、データアクセスの効率と正確性を向上させるだけでなく、ユーザーにインテリジェントな体験をもたらしました。

未来、AI技術やゼロ知識証明などの新技術の進展に伴い、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で安全になります。インフラストラクチャとして、ブロックチェーンデータサービスは業界の進歩と革新を引き続き強力にサポートします。

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