Tác giả: Bessie Liu, Trình biên dịch Blockworks: Shan Ouba, Jinse Finance
Khi Ethereum tiếp tục mở rộng quy mô, tính khả dụng của dữ liệu trên chuỗi đã trở thành một chủ đề ngày càng phổ biến.
Ngày nay, các nhà phát triển ethereum đang nghiên cứu về vị trí và cách thức lưu trữ dữ liệu trên mạng blockchain để giải quyết cái gọi là bộ ba bất khả thi của blockchain, sự đánh đổi giữa bảo mật, khả năng mở rộng và phân cấp. Trong tiền điện tử, tính khả dụng của dữ liệu đề cập đến khái niệm rằng tất cả những người tham gia mạng có thể truy cập và truy xuất dữ liệu được lưu trữ trên mạng. Trong lớp đầu tiên của Ethereum, các nút mạng tải xuống tất cả dữ liệu trong mỗi khối, gây khó khăn cho việc thực hiện các giao dịch không hợp lệ.
Mặc dù điều này đảm bảo tính bảo mật nhưng quy trình này có thể tương đối kém hiệu quả – yêu cầu các nút mạng xác minh và lưu trữ tất cả dữ liệu trong một khối làm giảm đáng kể thông lượng và cản trở khả năng mở rộng chuỗi khối. Giải pháp mở rộng quy mô Lớp 2 của Ethereum nhằm giải quyết vấn đề này.
Một giải pháp phổ biến hiện nay là Optimistic Rollup, chẳng hạn như Arbitrum và Optimism. Tổng hợp lạc quan về bản chất là "lạc quan" ở chỗ chúng cho rằng các giao dịch là hợp lệ trừ khi được chứng minh ngược lại.
Anurag Arjun, người đồng sáng lập chuỗi khối mô-đun Avail, nói với Blockworks rằng hầu hết các Rollups ngày nay chỉ có một bộ phân loại, điều đó có nghĩa là có nguy cơ tập trung hóa.
Đây không phải là vấn đề lớn vào lúc này, vì các giải pháp tổng hợp phải đưa dữ liệu giao dịch thô lên ethereum bằng cách sử dụng thứ gọi là calldata - như Arjun đã chỉ ra, là hình thức lưu trữ rẻ nhất trên ethereum hiện nay.
Neel Somani, người sáng lập giải pháp mở rộng quy mô blockchain Eclipse, cho biết rằng một khi dữ liệu cuộc gọi được đưa vào mạng chính ethereum, bất kỳ ai cũng có thể đặt câu hỏi về độ chính xác của nó trong một khoảng thời gian nhất định.
Nếu không có ai thắc mắc về tính hợp lệ của việc tổng hợp, nó sẽ được chấp nhận trên Ethereum sau khi hết thời gian.
Somani lưu ý, vấn đề là nếu ai đó không có dữ liệu thì làm sao họ có thể chứng minh rằng giao dịch được thực hiện không chính xác.
Somani nói: “Nếu tôi không cho bạn biết những gì tôi đã thực hiện, bạn không thể chứng minh nó sai, vì vậy bạn cần biết chính xác những gì tôi đã thực hiện để khắc phục điều này”. “Do đó, tất cả các blockchain phải chứng minh tính sẵn có của dữ liệu theo một cách nào đó, dưới hình thức hoặc hình thức.”
Lấy mẫu dữ liệu sẵn có
Vì tất cả các chuỗi khối phải chứng minh tính sẵn có của dữ liệu nên việc tải toàn bộ các khối xuống mạng có thể không hiệu quả, điều này làm nảy sinh vấn đề về tính sẵn có của dữ liệu ban đầu. Somani nói: “Vì vậy, với tư cách là một người không muốn tải xuống toàn bộ khối, tôi vẫn muốn chắc chắn rằng thông tin về khối đó không bị che giấu”. Giải pháp là sử dụng việc lấy mẫu tính khả dụng của dữ liệu để có được sự tin cậy rằng khối đó tồn tại.
Somani giải thích rằng việc lấy mẫu tính khả dụng của dữ liệu bao gồm việc lấy mẫu một phần ngẫu nhiên của một khối để có được độ tin cậy cao tùy ý rằng khối đó tồn tại. Kỹ thuật này sử dụng đa thức (biểu thức toán học chứa các biến, hệ số và số mũ) để mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến trong một khối.
Somani cho biết: Một quan niệm sai lầm phổ biến về tính sẵn có của dữ liệu lấy mẫu là nếu bạn lấy mẫu một nửa khối, bạn chỉ có thể tin tưởng 50% rằng thông tin trong khối đó là chính xác. Ông giải thích, trường hợp này không phải như vậy, vì cũng như với việc lấy mẫu tính sẵn có của dữ liệu, người dùng phải đảm bảo rằng họ có đủ điểm để khôi phục đa thức ban đầu. Các dự án như Celestia và Avail hiện đang xây dựng các giải pháp lấy mẫu tính khả dụng của dữ liệu.
Arjun nói với Blockworks: “Chúng tôi chân thành tin rằng mọi lớp cơ sở sẽ trở thành lớp sẵn có của dữ liệu. "Hướng chính mà chúng tôi đang hướng tới là muốn mở rộng quy mô tính khả dụng của dữ liệu ở lớp cơ sở cũng như thực thi và tổng hợp ở lớp thứ hai."
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Tại sao việc lấy mẫu tính sẵn có của dữ liệu lại quan trọng đối với việc mở rộng quy mô chuỗi khối
Tác giả: Bessie Liu, Trình biên dịch Blockworks: Shan Ouba, Jinse Finance
Khi Ethereum tiếp tục mở rộng quy mô, tính khả dụng của dữ liệu trên chuỗi đã trở thành một chủ đề ngày càng phổ biến.
Ngày nay, các nhà phát triển ethereum đang nghiên cứu về vị trí và cách thức lưu trữ dữ liệu trên mạng blockchain để giải quyết cái gọi là bộ ba bất khả thi của blockchain, sự đánh đổi giữa bảo mật, khả năng mở rộng và phân cấp. Trong tiền điện tử, tính khả dụng của dữ liệu đề cập đến khái niệm rằng tất cả những người tham gia mạng có thể truy cập và truy xuất dữ liệu được lưu trữ trên mạng. Trong lớp đầu tiên của Ethereum, các nút mạng tải xuống tất cả dữ liệu trong mỗi khối, gây khó khăn cho việc thực hiện các giao dịch không hợp lệ.
Mặc dù điều này đảm bảo tính bảo mật nhưng quy trình này có thể tương đối kém hiệu quả – yêu cầu các nút mạng xác minh và lưu trữ tất cả dữ liệu trong một khối làm giảm đáng kể thông lượng và cản trở khả năng mở rộng chuỗi khối. Giải pháp mở rộng quy mô Lớp 2 của Ethereum nhằm giải quyết vấn đề này.
Một giải pháp phổ biến hiện nay là Optimistic Rollup, chẳng hạn như Arbitrum và Optimism. Tổng hợp lạc quan về bản chất là "lạc quan" ở chỗ chúng cho rằng các giao dịch là hợp lệ trừ khi được chứng minh ngược lại.
Anurag Arjun, người đồng sáng lập chuỗi khối mô-đun Avail, nói với Blockworks rằng hầu hết các Rollups ngày nay chỉ có một bộ phân loại, điều đó có nghĩa là có nguy cơ tập trung hóa.
Đây không phải là vấn đề lớn vào lúc này, vì các giải pháp tổng hợp phải đưa dữ liệu giao dịch thô lên ethereum bằng cách sử dụng thứ gọi là calldata - như Arjun đã chỉ ra, là hình thức lưu trữ rẻ nhất trên ethereum hiện nay.
Neel Somani, người sáng lập giải pháp mở rộng quy mô blockchain Eclipse, cho biết rằng một khi dữ liệu cuộc gọi được đưa vào mạng chính ethereum, bất kỳ ai cũng có thể đặt câu hỏi về độ chính xác của nó trong một khoảng thời gian nhất định.
Nếu không có ai thắc mắc về tính hợp lệ của việc tổng hợp, nó sẽ được chấp nhận trên Ethereum sau khi hết thời gian.
Somani lưu ý, vấn đề là nếu ai đó không có dữ liệu thì làm sao họ có thể chứng minh rằng giao dịch được thực hiện không chính xác.
Somani nói: “Nếu tôi không cho bạn biết những gì tôi đã thực hiện, bạn không thể chứng minh nó sai, vì vậy bạn cần biết chính xác những gì tôi đã thực hiện để khắc phục điều này”. “Do đó, tất cả các blockchain phải chứng minh tính sẵn có của dữ liệu theo một cách nào đó, dưới hình thức hoặc hình thức.”
Lấy mẫu dữ liệu sẵn có
Vì tất cả các chuỗi khối phải chứng minh tính sẵn có của dữ liệu nên việc tải toàn bộ các khối xuống mạng có thể không hiệu quả, điều này làm nảy sinh vấn đề về tính sẵn có của dữ liệu ban đầu. Somani nói: “Vì vậy, với tư cách là một người không muốn tải xuống toàn bộ khối, tôi vẫn muốn chắc chắn rằng thông tin về khối đó không bị che giấu”. Giải pháp là sử dụng việc lấy mẫu tính khả dụng của dữ liệu để có được sự tin cậy rằng khối đó tồn tại.
Somani giải thích rằng việc lấy mẫu tính khả dụng của dữ liệu bao gồm việc lấy mẫu một phần ngẫu nhiên của một khối để có được độ tin cậy cao tùy ý rằng khối đó tồn tại. Kỹ thuật này sử dụng đa thức (biểu thức toán học chứa các biến, hệ số và số mũ) để mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến trong một khối.
Somani cho biết: Một quan niệm sai lầm phổ biến về tính sẵn có của dữ liệu lấy mẫu là nếu bạn lấy mẫu một nửa khối, bạn chỉ có thể tin tưởng 50% rằng thông tin trong khối đó là chính xác. Ông giải thích, trường hợp này không phải như vậy, vì cũng như với việc lấy mẫu tính sẵn có của dữ liệu, người dùng phải đảm bảo rằng họ có đủ điểm để khôi phục đa thức ban đầu. Các dự án như Celestia và Avail hiện đang xây dựng các giải pháp lấy mẫu tính khả dụng của dữ liệu.
Arjun nói với Blockworks: “Chúng tôi chân thành tin rằng mọi lớp cơ sở sẽ trở thành lớp sẵn có của dữ liệu. "Hướng chính mà chúng tôi đang hướng tới là muốn mở rộng quy mô tính khả dụng của dữ liệu ở lớp cơ sở cũng như thực thi và tổng hợp ở lớp thứ hai."