Sự tiến hóa của công nghệ chỉ mục dữ liệu Blockchain: Từ nguồn đến dịch vụ thông minh

1. Giới thiệu

Kể từ khi các ứng dụng phi tập trung đầu tiên ra đời vào năm 2017, hệ sinh thái blockchain đã phát triển ra nhiều ứng dụng đa dạng. Trong quá trình này, tầm quan trọng của dữ liệu ngày càng nổi bật, đặc biệt trong bối cảnh sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và Web3. Dữ liệu đối với hệ thống AI giống như ánh sáng mặt trời và độ ẩm đối với thực vật, là nền tảng cho sự phát triển và tiến hóa của chúng. Không có sự hỗ trợ của dữ liệu chất lượng cao, ngay cả những thuật toán AI tinh vi nhất cũng sẽ khó có thể phát huy tiềm năng thực sự của chúng.

Bài viết này sẽ đi sâu vào quá trình phát triển của khả năng truy cập dữ liệu blockchain, phân tích sự tiến hóa của công nghệ chỉ mục dữ liệu trong ngành, và so sánh một số giao thức chỉ mục dữ liệu tiêu biểu, đặc biệt chú ý đến những đổi mới của chúng trong dịch vụ dữ liệu và kiến trúc sản phẩm.

2. Sự tiến hóa của chỉ mục dữ liệu: Từ cơ bản đến toàn diện

2.1 Điểm khởi đầu của dữ liệu: Blockchain node

Cốt lõi của Blockchain nằm ở tính chất sổ cái phi tập trung của nó. Mỗi nút đều đảm nhận nhiệm vụ ghi chép, lưu trữ và truyền bá dữ liệu giao dịch trên chuỗi. Tuy nhiên, đối với người dùng bình thường, việc tự xây dựng và duy trì nút không chỉ có ngưỡng kỹ thuật cao mà còn phải gánh chịu chi phí phần cứng và băng thông khổng lồ. Do đó, nhà cung cấp nút RPC ra đời, cung cấp cho người dùng một cách truy cập dữ liệu thuận tiện hơn.

2.2 Phân tích dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu gốc thành thông tin có thể sử dụng

Dữ liệu gốc thu được từ các nút thường được xử lý mã hóa và mã hóa, việc sử dụng trực tiếp những dữ liệu này đối với hầu hết người dùng là rất khó khăn. Tầm quan trọng của quá trình phân tích dữ liệu do đó được làm nổi bật, nó chuyển đổi dữ liệu gốc phức tạp thành định dạng dễ hiểu và thao tác, tạo nền tảng cho các ứng dụng dữ liệu tiếp theo.

2.3 Sự tiến hóa của bộ chỉ mục dữ liệu

Với sự gia tăng nhanh chóng của khối lượng dữ liệu blockchain, nhu cầu về bộ chỉ mục dữ liệu cũng tăng theo. Bộ chỉ mục thông qua việc tổ chức dữ liệu trên chuỗi và lưu trữ nó vào cơ sở dữ liệu, giúp việc truy vấn dữ liệu trở nên hiệu quả và thuận tiện. Các loại bộ chỉ mục khác nhau, như bộ chỉ mục nút đầy đủ, bộ chỉ mục nhẹ, bộ chỉ mục chuyên dụng và bộ chỉ mục tổng hợp, đều được tối ưu hóa cho các tình huống khác nhau.

So với các điểm cuối RPC truyền thống, bộ lập chỉ mục có lợi thế rõ rệt về hiệu quả truy xuất dữ liệu và độ phức tạp của truy vấn. Chúng hỗ trợ truy vấn phức tạp, lọc dữ liệu, thậm chí có thể tổng hợp dữ liệu đa chuỗi, nâng cao đáng kể tính linh hoạt và hiệu quả truy cập dữ liệu.

2.4 Cơ sở dữ liệu toàn chuỗi: Một mô hình mới cho xử lý theo luồng

Với sự phức tạp ngày càng tăng của nhu cầu ứng dụng, các phương pháp chỉ mục truyền thống dần trở nên khó đáp ứng được nhu cầu truy vấn đa dạng. Phương pháp xử lý dữ liệu "ưu tiên dòng" đã ra đời, thực hiện việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Sự chuyển mình này đã cho phép các nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu phản ứng nhanh chóng hơn với nhu cầu của người dùng, cung cấp thông tin và hỗ trợ quyết định gần như theo thời gian thực.

3. Sự kết hợp giữa AI và cơ sở dữ liệu: So sánh The Graph, Chainbase và Space and Time

3.1 The Graph: Người tiên phong trong mạng lưới chỉ mục phi tập trung

The Graph cung cấp dịch vụ chỉ mục và truy vấn dữ liệu đa chuỗi thông qua mạng lưới các nút phi tập trung. Sản phẩm cốt lõi của nó bao gồm thị trường thực thi truy vấn dữ liệu và thị trường bộ nhớ đệm chỉ mục dữ liệu, định nghĩa cách thức trích xuất và chuyển đổi dữ liệu thông qua cấu trúc subgraph (Subgraphs). Các chỉ mục viên, người biên tập, người ủy quyền và các nhà phát triển trong mạng lưới cùng tạo thành một hệ sinh thái hoàn chỉnh.

Gần đây, hệ sinh thái The Graph đã giới thiệu nhiều công cụ được điều khiển bởi AI, như AutoAgora, Allocation Optimizer và AgentC, nâng cao hơn nữa mức độ thông minh của hệ thống và trải nghiệm người dùng.

3.2 Chainbase：Nhà đổi mới của mạng dữ liệu toàn chuỗi

Chainbase tích hợp dữ liệu đa chuỗi, cung cấp hồ dữ liệu thời gian thực và tiêu chuẩn định dạng dữ liệu đổi mới. Kiến trúc hai chuỗi của nó tăng cường khả năng lập trình và khả năng kết hợp dữ liệu xuyên chuỗi. Một điểm nổi bật của Chainbase là mô hình AI Theia của nó, được phát triển dựa trên mô hình DORA của NVIDIA, có khả năng khai thác sâu giá trị tiềm ẩn của dữ liệu trên chuỗi.

3.3 Không gian và Thời gian: Nhà khám phá tính toán có thể xác minh

Space and Time tập trung vào việc xây dựng lớp tính toán có thể xác minh, thông qua công nghệ Proof of SQL đã thực hiện việc mở rộng chứng minh không kiến thức trên kho dữ liệu phi tập trung. Phương pháp đổi mới này đã thay đổi cách xác thực dữ liệu truyền thống, nâng cao hiệu suất hệ thống. Đồng thời, Space and Time hợp tác với phòng thí nghiệm AI của Microsoft để phát triển công cụ AI sinh sinh, đơn giản hóa quy trình xử lý dữ liệu blockchain.

Kết luận

Sự phát triển của công nghệ chỉ mục dữ liệu Blockchain đã cho thấy một bước tiến lớn từ việc truy cập dữ liệu cơ bản đến dịch vụ thông minh. Với sự tích hợp không ngừng của các công nghệ mới như AI và chứng minh không kiến thức, chúng ta có lý do để mong đợi rằng dịch vụ dữ liệu Blockchain sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong tương lai, thúc đẩy toàn bộ ngành công nghiệp phát triển.