Space and TimeがPythonデータジョブのベータ版を発表し、Web3データ処理を変革

Space and Timeは、Web3とブロックチェーン技術の機能強化に向けた大きな一歩として、実行時間の長いPythonジョブを処理する際のギャップを埋めるために設計された革新的なソリューションであるPython Data Jobsのベータ版をリリースしました。この画期的な開発は、Web3エコ内のデータ処理、分析、スマートコントラクト機能にPythonをシームレスに統合する必要性の高まりに対応するものです。

対処した課題と提供した解決策

Space and Time の領域での開発を追いかけている方は、その画期的な成果である、最初で唯一の SQL のゼロ知識 (ZK) 証明の作成に気づいているかもしれません。Proof of SQLは、スマートコントラクトがSQLを使用してデータを安全に取得し、処理できるようにする、非常に強力なツールです。この暗号化の保証は、ブロックチェーン技術に多くの革新的な可能性を開きます。

SQLは堅牢でチューリングに近い言語として優れていますが、考えられるすべてのビジネスシナリオをカバーしているわけではありません。カスタムビジネスロジックの必要性に対処するために、特に任意のコードのデプロイが不可欠になる場合、Chainlinkは独創的にソリューションを導入しました:Chainlink Functions。これらの関数は、Chainlinkノード上でJavaを冗長的に実行することを可能にし、出力に関するコンセンサスに達します。

その結果、スマートコントラクトは、Functionsを使用して効率的に処理するとともに、Proof of SQLを通じてZKで実証済みの分析とデータ処理にシームレスにアクセスできるようになりました。しかし、Web3の世界では、特定のカテゴリのユースケース、つまり長時間実行されるPythonジョブが未解決のままです。Space and Time に関連する企業や開発者のワークフローにおける Python の重要性を認識したチームは、2 つの重要な課題に取り組むことを目指しました。

まず、ユーザーが手動でコードを作成することなく、既存のデータベースからデータを抽出、変換、Space and TimeにロードするためにPythonを簡単に使用できるようにすることを目指しました。第二に、Pythonジョブとスマートコントラクトの間に暗号的に保証された接続を確立することを目的としていました。これにより、Space and Time Python Data Jobs が導入され、Space and Time Studio からベータ版で利用できるようになりました。

Pythonデータジョブの包括的な機能

Space and TimeのPython Data Jobsは、Web3ランドスケープ内で変革の旅に乗り出し、データ処理とスマートコントラクト機能にパラダイムシフトを導入します。このソリューションの複雑な機能を掘り下げていくと、シームレスな統合、ETLプロセスの簡素化、セキュリティの強化の世界が広がり、開発者や企業がブロックチェーンエコでPythonの可能性を活用する方法を再定義します。この革新的なソリューションがどのように機能するかは次のとおりです。

1.データを空間と時間に取り込む

Pythonデータジョブは、オフチェーンのオリジンからSpace and Timeへのデータ取得プロセスを合理化し、手動でコードを作成する必要を排除します。今年初め、Space and Timeは、OpenAIを利用したサービスであるAI SQLを導入し、ユーザーが「残高順に最も多くのトランザクションがあるSuiの上位5つのウォレットを表示」などの自然言語を定式化できるようにしました。

次に、これを SQL クエリに変換し、目的の結果を生成します。Space and Time Studio内のAIチャットボットであるHoustonが、簡単な抽出、変換、読み込み(ETL)を生成できるようになったことを発表しました。これらは、Web2データベースやWeb3分散型ストレージプラットフォームなど、さまざまなソースからデータを取得するように設計されています。ヒューストンは、データ準備プロセスを処理し、空間と時間への転送を容易にします。

PostgreSQLなどのデータベース(またはSnowflakeやIPFSなどの代替手段)に接続する を作成することで、Houstonはデータベースの内容を理解し、必要な変換を実行し、SxTでテーブルを確立し、PostgreSQLからSxTにデータを一度に1行ずつ段階的にロードします。通常、データベースの移行は、Python の専門知識を必要とする、面倒でコストと時間のかかるタスクです。Space and Time のソリューションを使用すると、開発者は 1 回の操作で自然言語入力を使用してこれをシームレスに実現できます。

2.空間と時間からデータを取り出す

Pythonデータジョブは、Space and Timeからデータを抽出して処理し、スマートコントラクトに送信する機能も提供します。これがWeb3の領域で課題となっている理由は、Pythonのジョブに関連する時間が長くなるためです。ビットコイン(BTC)が今年の残りの期間、$40kを超える確率を計算する任務を負ったシナリオを考えてみましょう。

そのためには、市場からデータを収集して処理し、Python でモンテカルロ シミュレーションを行う必要がありますが、このプロセスには約 20 秒かかる場合があります。結果をスマートコントラクトに結び付ける際には、その改ざん防止性を確保することが不可欠になります。コンセンサスベースの証明は、迅速なテストには適していますが、長期間にわたって実行されるタスクでは効果が低くなります。

たとえば、計算が 30 個のノードに冗長的に分散されている場合、ノード 1 は 18 秒でタスクを完了し、ノード 5 は 25 秒で終了し、ノード 15 は 21 秒かかります。このため、長期化に伴う固有の課題に対処するために、新しいアーキテクチャを開発する必要があります。

Python Data Jobs ベータ版では、Space and Time はゼロ知識 (ZK)、特に Python の ZK 証明の実装を通じて、これを達成するために積極的に進んでいます。現在、は楽観的なロールアップ アプローチに似た楽観的なセキュリティに依存しています。SxT 内で Python データ ジョブを処理する場合、入力、出力、およびコード自体がハッシュ化され、主要なチェーンに記録されます。

実行は一度だけで、結果が期待と異なる場合、ユーザーは校正をリクエストするオプションがあります。その後、SxT は、何が Uted であるかを暗号で検証します。冗長な計算とコンセンサスによるリアルタイムプルーフィングとは異なり、Space and Timeのアプローチでは、1つのコンポーネントの後にすべてのメタデータをハッシュ化します。このプロセスにより、改ざん防止の監査証跡が作成され、ノードオペレーターが改ざんを控えるインセンティブとして機能します。Space and Timeは、Python Data Jobsのリアルタイムセキュリティを強化することを目的とした、開発中のZKソリューションについて、今後詳細を共有する予定です。

実際のアプリケーションとユースケース

Space and TimeのPythonデータジョブは、理論的な可能性を超越し、実際のアプリケーションやユースケースで実用的な領域に踏み込んでいます。これらのシナリオは、Python Data Jobsの汎用性と適応性を示し、この革新的なソリューションがさまざまな業界の複雑な課題にどのように対処し、データ処理とスマートコントラクト機能の新時代への道を開くかを示しています。

1.シームレスなデータベース移行

Python Data Jobsは、データベースの移行をシンプルにする新時代をもたらします。ユーザーは、SnowflakeなどのプラットフォームからSpace and Timeにデータをロードするなどの複雑なタスクのためにPythonを生成するようにHoustonに指示できます。たとえば、「SnowflakeデータをSxTに転送するためのPythonを生成する」と記載すると、Houstonはアクセスを要求し、Python .

これにより、Snowflakeにクエリを実行し、データを取得し、スキーマを識別し、単一の大規模言語モデル(LLM)推論でSxTに複製します。例としては、多数のデータフィード(コモディティ、債券金利、住宅など)から広範なリアルタイムのインフレデータをストレージに取り込むTruflationがあります。その後、Truflationはインフレ指数などの集計を構築し、オラクルを介してオンチェーンで公開します。

Pythonデータジョブは、これらの大量のデータを効率的に処理し、集計用に準備します。別のユースケースはdClimateで、複数のソースからの気象データに対して抽出、変換、ロード(ETL)操作を定期的に実行し、このデータをIPFSにロードします。Pythonデータジョブは、気象データの抽出と変換を自動化することで、このプロセスを合理化できます。

2.DeFiの複雑な計算

スマートコントラクトが、多様な市場状況に基づいて暗号通貨の将来のパフォーマンスを予測するなど、複雑なオフチェーン計算を安全な改ざん防止方法で実行できるかどうかを想像してみてください。Python Data Jobsを使用すると、価格変動の予測やリスク要因の予測に使用されるものと同様の高度な財務モデルを、楽観的なセキュリティアプローチでスマートコントラクトに統合できます。

この機能により、DeFiプロトコルは、Proof of SQLが提供する機能を凌駕する、より高度なビジネスロジックを採用することができます。例えば、dYdXは、永久オプション/先物価格の計算をオフチェーンで行いますが、これらは過去の価格入力データを必要とし、オンチェーンのスマートコントラクトでは計算できない複雑な計算を伴うためです。

Python Data Jobsは、改ざん防止の方法でこれらの計算を容易にします。別の例として、3Commasは、集中型コンピューティングコンテナ環境内のDeFi/CeFi活動(スワップ、先物、ボット取引など)の意思決定にオフチェーンの機械学習モデルを採用しています。Python Data Jobs は、これらのタスクを処理するための Web3 ネイティブの代替手段を提供します。

進むべき道

Space and TimeのPython Data Jobsのベータ版のローンチは、Web3とブロックチェーン技術の進化するニーズに対応する上で大きな進歩を示しています。Space and Timeは、Web3ランドスケープ内で長時間実行されるPythonジョブに関連する課題を認識して取り組むことで、データ処理を合理化するだけでなく、スマートコントラクトの機能を強化する画期的なソリューションを導入しました。

Python Data Jobs の包括的な機能は、Web3 エコにもたらす変革の可能性の証です。ETLプロセスの簡素化からスマートコントラクト内のPythonジョブのセキュリティ確保まで、Space and Timeの革新的なソリューションは、開発者と企業の両方に新しい可能性を開きます。

ユーザーがPython Data Jobsの革新的な機能を探求することを奨励するために、Space and Timeは1か月間サービスへの無料アクセスを提供しています。ユーザーは、ヒューストンのSpace and Time StudioでPythonデータジョブの旅を開始し、PythonとWeb3テクノロジーのシームレスな統合の新時代の到来を告げることができます。