以太坊:以太坊與谷歌云：如何構建混合區塊鏈/云的應用？_APP

本文作者是AllenDay，由“藍狐筆記”社群的“SIEN”翻譯。

通過結合現代互聯網資源和公共云服務，區塊鏈協議和技術的采用會得到加速。本文將描述一些在不可變的公鏈中提供互聯網托管數據的應用：使用Chainlink預言機智能合約讓在鏈上置入BigQuery數據成為可能。但本文的重點放在一些有高度的即時效用上：預測市場、期貨市場以及交易隱私。

混合云區塊鏈應用

區塊鏈專注于數學努力，以達成共識。很快，在這個模式基礎上擴展的想法就出來了，它允許不同方的對等協議，也就是合約。智能合約的概念于1997年由計算機科學家NickSzabo首次提出。早期也有將協議寫入區塊的例子，隨著比特幣區塊鏈上的染色幣的努力，逐漸被更多人了解。

智能合約嵌入到區塊鏈的真實源中，因此，在幾個區塊高度之后它們是不可篡改的。這提供了一種機制，允許參與者將加密經濟資源提交到協議中，以實現跟對手方的交易，并相信合約條款會被自動執行，且無須通過第三方執行或仲裁。

但這些都沒有解決一個根本問題：從哪里獲取合約評估的變量。如果數據不是從最近添加的鏈上數據來的，則需要可靠的外部數據源。這樣的數據源稱為預言機。

以太坊側鏈Ronin Network已上線面向開發者的測試網Saigon:11月23日消息，據官方公告，以太坊側鏈Ronin Network推出開發者測試網Saigon，允許開發者在測試網上進行合約部署。Ronin Network還將在該測試網上測試DPoS共識機制。此外，Ronin Network 宣布已將Ronin Protocol、Ronin Bridge以及DPoS的智能合約開源。[2022/11/23 8:01:10]

在之前的工作中，我們通過谷歌云公共數據集計劃，在BigQuery中免費提供公鏈數據。在本文中，我們將這項工作稱作為谷歌的加密公共數據集。你可以在GCP市場中找到更多關于數據集的信息和案例。

該數據集資源已經導致不少GCP客戶開發基于索引區塊鏈數據的自動分析的業務流程，例如SaaS利潤分享，通過給網絡參與者畫像分層來減少服務濫用，以及使用靜態分析技術來檢測軟件漏洞及惡意軟件。

然而，這些應用都一個共同的屬性：它們都使用加密公共數據集作為鏈下業務流程的輸入。

微軟數字轉型總監：正研究為Azure DevOps下一次主要架構添加以太坊Layer2:4月15日消息，微軟數字轉型和區塊鏈總監Yorke Rhodes在其社交網站表示，正在為微軟Azure DevOps招聘一位精通區塊鏈的核心工程師，需要該工程師以以太坊Solidity語言為基礎，利用區塊鏈特性，研究為下一次主要架構更新添加整合以太坊L2。[2022/4/15 14:27:29]

相反，作為智能合約實現的業務流程是在鏈上執行的，并且如不能獲取鏈下的數據來源，它的實用性有限。為了實現閉環和允許雙向操作，不僅需要以編程方式將區塊鏈數據提供給云服務，也需要以編程方式將云服務提供給智能合約。

下面將展示特定的智能合約平臺如何通過預言機中間件與谷歌的企業云數據倉庫實現互操作。

這種組件的組合允許智能合約基于數據檢索采取行動，數據檢索包括鏈上查詢到互聯網托管的數據倉庫。我們的案例可以概括為云/區塊鏈混合應用的模式，其中智能合約可以有效地委托云資源來執行復雜的操作。

以太坊跌破3000美元關口:行情顯示，以太坊失守3000美元關口，為8月19日以來首次，日內跌約10%。行情波動較大，請做好風險控制。[2021/9/20 23:38:52]

如何來構建？

在較高的層面，以太坊dApp向Chainlink請求數據，而Chainlink從基于谷歌App引擎和BigQuery構建的web服務中檢索數據。

為從BigQuery檢索數據，dApp調用Chainlink預言機合約，并包括對要服務的參數化請求的支付。一個或多個Chainlink節點正在監聽這些調用，并在觀察時，執行所要求的操作。外部適配器是面向服務的模塊，它能擴展Chainlink節點的功能，包括身份驗證API、支付網關以及外部區塊鏈等。在這種情況下，Chainlink節點與專用的App引擎網絡服務交互。

在GCP上，我們用App引擎標準環境實現網絡服務。我們選擇App引擎作為其低成本、高可擴展性和無服務器部署模型。App引擎從BigQuery檢索數據，在它上面有加密貨幣的數據集。其所提供的數據是固定查詢，也就是說，不允許向BigQuery請求查詢任意數據，而只允許參數化查詢的結果。具體來說，應用可以請求查詢：特定以太坊區塊編號或者特定日歷日期的平均gas價格。

獨家｜以太坊當前建議Gas費用為653.79Gwei 環比上升310.26%:金色財經消息，據歐科云鏈OKLink鏈上數據顯示，以太坊24h鏈上活躍地址數逾42.91萬，環比上升2.07%；鏈上交易量近457.16萬ETH，環比上升2.16%；鏈上交易筆數逾108.16萬筆，環比下降0.25%。

截至下午2時，以太坊全網算力約為231.81TH/s，環比上升1.03TH/s，建議Gas費用為653.79Gwei，環比上升310.26%，未確認交易數約13.36萬筆。[2020/9/17]

在網絡服務成功響應之后，Chainlink節點使用返回的數據調用Chainlink預言機合約，而后者調用dApp合約，從而觸發下游dApp特定業務邏輯的執行。這在下圖中有描述。

關于集成dApp的細節，可參閱谷歌云的相關文檔，可以通過Chainlink從BigQuery請求數據。可以通過日期和區塊編號查看gas價格。

如何使用BigQueryChainlink預言機

本節將闡述如何使用谷歌云和Chainlink構建有用的應用。

動態 | FairWin余額被清空，以太坊網絡Gas消耗高飽和狀態解除:據DAppTotal.com數據顯示，昨日（10月01日），以太坊網絡Gas消耗量價值總計510個ETH，Gas利用率占以太坊網絡可承載Gas總量的81.69%。經綜合對比發現，Gas消耗量排名前5的智能合約分別為：SpaceShips（7.13%），ERC20 USDT（5.43%），EtherHonor（3.23%），CodexCoin（3.75%），HyperFair（2.19%）。自08月26日以來，以太坊網絡每日Gas消耗飽和度均在90%以上（高飽和度），持續了超一個月時間，不過昨天飽和度大幅回落至81.69%，主要由于資金盤游戲FairWin合約余額被清空，其對以太坊網絡造成的擁堵也暫告一段落。[2019/10/2]

用例1:預測市場

預測市場的參與者分配資金來預測未來事件。這個讓人感興趣的領域基本上由智能合約平臺主導，因為作為網絡生態系統，它們的價值將遵循冪律法則，也就是贏家通吃。關于哪個平臺會成功，如何量化成功，大家意見不一。

通過使用加密公共數據集，甚至可以進行復雜的預測，例如最近關于以太坊未來狀態的50萬美元的押注可以在鏈上成功解決。通過檢索某個dApp1天、7天以及30天的活動，可以測量dApp利用率的種類、數量、新進度和頻率，這些都可以記錄下來。

這些指標稱為每日、每周、每月活躍用戶，并且經常被網絡分析和移動應用分析專業人員用于評估網站和應用的成功程度。

用例2：針對區塊鏈平臺風險進行套期保值

去中心化金融快速獲得了采用，這是由于它用區塊鏈環境對現有金融系統的成功改造，在技術層面，區塊鏈環境比現有系統更值得信賴和更加透明。

像期貨和期權等金融合約最初是為了減少/對沖其至關重要的運營資源相關的風險。同樣，關于鏈上活動的數據，比如平均gas價格，這些數據可用于創建簡單的金融工具，當gas價格太高時，為持有者提供支付。

區塊鏈網絡的其他特性，例如區塊時間/礦工中心化，創造dApp開發者想避免的風險。通過將加密公共數據集的高質量數據提供給金融智能合約，可以降低dApp開發者的風險敞口。最終結果是更多的創新和加速區塊鏈采用。

我們記錄了以太坊智能合約如何與BigQuery預言機互動，以檢索某一個特定時間的gas價格數據。我們還實施了智能合約選項的存根，顯示了如何使用預言機來實施未來gas價格的抵押合約，這是dApp運作的關鍵輸入。

用例3:使用“潛艇發送”在以太坊中支持提交/顯示

以太坊自身常見的一個限制是缺乏隱私交易，這可以讓對手利用鏈上數據泄漏，來利用常用智能合約的用戶。這可以采取涉及DEX地址的搶先交易形式，如ToSinkFrontrunners所述，在“潛艇發送”中，由于交易是很多DeFi產品/應用的關鍵組成部分，因此，搶先交易的問題困擾了所有當前的DEX并延緩了DeFi的進展。

通過使用“潛艇”發送的方法，智能合約用戶可以增加其交易的隱私，成功避免想要搶先交易的它們的對手，使得DEX更加直接有用。通過這種方法，可以阻止搶先交易等惡意行為，但它也有局限性，如果它沒有預言機幫忙的話。

在沒有預言機的情況下，執行“潛艇發送”會導致區塊鏈的膨脹。具體來說，以太坊虛擬機允許合約在鏈中上溯到最多256個區塊，或大約1個小時。這個最大范圍限制了“潛艇發送”的實際用途，因為當它需要重新廣播數據時會產生不必要的非規范化。相反，通過使用預言機實現“潛艇發送”，消除了區塊膨脹，因為操作范圍增加，以包括所有歷史的鏈數據。

結論

我們已經演示了如何使用Chainlink服務從BigQuery加密公共數據集提供鏈上數據。這種技術可用于減少低效率，并在某些情況下添加全新功能到以太坊智能合約，實現新的鏈上商業模式。

我們的方法的本質是平衡少量的延遲和交易開銷，以獲得潛在的大量經濟效用。作為具體的例子，普通的“潛艇發送”需要鏈上存儲，該存儲用添加到區塊鏈的區塊來擴展O(n)，但如果調用合約等待額外的兩個區塊來調用BigQuery預言機，則可以減少到O(1)。

我們預測這種互操作性技術會引導開發者創建混合應用，這樣可以充分利用智能合約平臺和云平臺提供的功能。我們尤其是對谷歌云平臺的ML服務特別有興趣。

通過允許引用超出鏈上范圍的數據，我們提高了智能合約平臺的運營效率。在“潛艇發送”的情況，存儲消耗以區塊高度擴展的O(n)減少到O(1)，這是通過與預言機合約互動折衷了額外交易延遲的成本。

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