Space and Time представляет задания данных Python в бета-версии, трансформируя обработку данных Web3

Стремясь к расширению функциональности Web3 и технологии блокчейн, компания Space and Time запустила бета-версию Python Data Jobs, революционного решения, предназначенного для устранения пробелов в обработке длительных заданий Python. Эта новаторская разработка является ответом на растущую потребность в бесшовной интеграции Python в обработку данных, аналитику и функции смарт-контрактов в рамках экосистемы Web3.

Рассмотренные проблемы и предлагаемые решения

Если вы следили за развитием событий в области пространства и времени, вы, возможно, знаете о его революционном достижении — создании первого и единственного доказательства с нулевым разглашением (ZK) для SQL. Proof of SQL является чрезвычайно мощным инструментом, позволяющим смарт-контрактам безопасно извлекать и обрабатывать данные с помощью SQL. Эта криптографическая гарантия открывает множество инновационных возможностей для технологии блокчейн.

Несмотря на превосходство SQL как надежного и почти полного по Тьюрингу языка, он не охватывает все мыслимые бизнес-сценарии. Чтобы удовлетворить потребность в пользовательской бизнес-логике, особенно когда развертывание произвольного кода становится необходимым, Chainlink гениально представила решение: Chainlink Functions. Эти функции обеспечивают резервирование Java на узлах Chainlink, достигая консенсуса по выходу.

Следовательно, смарт-контракты теперь могут беспрепятственно получать доступ к проверенной ZK аналитике и обработке данных через Proof of SQL, а также эффективно использовать функции. Тем не менее, в ландшафте Web3 остается нерешенной определенная категория вариантов использования — длительные задания Python. Признавая важность Python в рабочих процессах предприятий и разработчиков, связанных с пространством и временем, команда поставила перед собой цель решить две ключевые задачи.

Во-первых, он стремился дать пользователям возможность легко использовать Python для извлечения, преобразования и загрузки данных из существующих баз данных в пространство и время, и все это без необходимости ручного создания кода. Во-вторых, он был направлен на установление криптографически гарантированного соединения между заданиями Python и смарт-контрактами. Это привело к появлению заданий данных Python Space and Time, которые теперь доступны в бета-версии через Space and Time Studio.

Полная функциональность заданий данных Python

Отправляясь в трансформационное путешествие в ландшафте Web3, Python Data Jobs от Space and Time представляет собой смену парадигмы в обработке данных и функциях смарт-контрактов. По мере того, как мы углубляемся в сложные возможности этого решения, открывается мир бесшовной интеграции, упрощенных процессов ETL и повышенной безопасности, переопределяя то, как разработчики и компании используют потенциал Python в экосистеме блокчейна. Вот как работает это инновационное решение:

1. Перенос данных в пространство и время

Задания данных Python оптимизируют процесс сбора данных в пространстве и времени из любого источника вне сети, устраняя необходимость в ручном создании кода. Ранее в этом году Space and Time представила AI SQL, сервис на базе OpenAI, который позволяет пользователям формулировать на естественном языке, например, «покажите мне 5 лучших кошельков на Sui с наибольшим количеством транзакций, упорядоченных по балансу».

Затем он преобразуется в SQL-запрос, выдавая желаемый результат. Компания Space and Time объявила, что Хьюстон, чат-бот с искусственным интеллектом в Space and Time Studio, теперь может генерировать простые алгоритмы извлечения, преобразования, загрузки (ETL). Они предназначены для получения данных из различных источников, включая базы данных Web2 или децентрализованные платформы хранения Web3. Хьюстон занимается процессом подготовки данных и облегчает их перенос в пространство и время.

Создав систему, которая подключается к базам данных, таким как PostgreSQL (или альтернативам, таким как Snowflake или IPFS), Хьюстон понимает содержимое базы данных, выполняет необходимые преобразования, устанавливает таблицы в SxT и постепенно загружает данные из PostgreSQL в SxT по одной строке за раз. Как правило, миграция базы данных — это трудоемкая, дорогостоящая и отнимающая много времени задача, требующая опыта работы с Python. С помощью решения Space and Time разработчики могут легко достичь этого, используя ввод на естественном языке за одну операцию.

2. Извлечение данных из пространства и времени

Python Data Jobs также предлагает возможность извлекать данные из пространства и времени, обрабатывать их и передавать в смарт-контракт. Причина, по которой это стало проблемой в сфере Web3, заключается в длительном времени установки, связанном с заданиями Python. Рассмотрим сценарий, в котором вам поручено рассчитать вероятность того, что биткоин (BTC) останется выше $40 тыс. до конца года.

Для этого необходимо собрать данные с рынков, обработать их и провести моделирование по методу Монте-Карло на Python, что может занять около 20 секунд. При подключении результата к смарт-контракту становится обязательным убедиться в его защищенности от несанкционированного доступа. В то время как доказательство на основе консенсуса хорошо подходит для быстрого выполнения задач, оно становится менее эффективным для задач, выполняемых в течение длительного времени.

Если, например, вычисления распределены избыточно между 30 узлами, то узел 1 может выполнить задачу за 18 секунд, узел 5 — за 25 секунд, а узел 15 — за 21 секунду. Это обуславливает необходимость разработки новой архитектуры для решения уникальных проблем, связанных с длительным пребыванием.

Во время бета-тестирования заданий данных Python компания Space and Time активно продвигается к достижению этой цели за счет реализации Zero-Knowledge (ZK): в частности, доказательства ZK для Python. В настоящее время он полагается на оптимистичную безопасность, сродни оптимистичному подходу свертки. При выполнении задания данных Python в SxT входы, выходы и сам код подвергаются хешированию и записываются в основную цепочку.

Выполняется только один раз, и если результат отклоняется от ожиданий, у пользователей есть возможность запросить подтверждение. Затем SxT криптографически проверяет, что было изменено. В отличие от проверки в реальном времени с избыточными вычислениями и консенсусом, подход Space and Time включает в себя одну настройку с последующим хешированием всех метаданных. Этот процесс создает защищенный от несанкционированного доступа контрольный журнал, служащий стимулом для операторов узлов воздерживаться от несанкционированного вмешательства в проверку. В будущем Space and Time поделится более подробной информацией о разрабатываемом решении ZK, которое направлено на повышение безопасности заданий данных Python в режиме реального времени.

Реальные приложения и сценарии использования

Работа с данными Python от Space and Time выходит за рамки теоретических возможностей, переходя в практическую область с реальными приложениями и вариантами использования. Эти сценарии демонстрируют универсальность и адаптируемость заданий данных Python, иллюстрируя, как это инновационное решение решает сложные задачи в различных отраслях, прокладывая путь к новой эре в обработке данных и функциях смарт-контрактов.

1. Бесшовная миграция баз данных

Задания данных Python открывают новую эру простоты миграции баз данных. Пользователи могут поручить Houston генерировать Python для сложных задач, таких как загрузка данных с таких платформ, как Snowflake, в пространство и время. Например, если вы укажете «сгенерировать Python для переноса данных Snowflake в SxT», Houston запросит доступ и создаст Python .

Он запросит Snowflake, извлечет данные, определит схему и реплицирует их в SxT в одном выводе большой языковой модели (LLM). В качестве примера можно привести Truflation, которая в режиме реального времени получает обширные данные об инфляции из многочисленных потоков данных (сырьевые товары, ставки по облигациям, жилье и т. д.) в хранилище. Впоследствии Truflation создает агрегаты, такие как индексы инфляции, которые будут доступны в блокчейне через оракулы.

Python Data Jobs эффективно обрабатывает и подготавливает эти значительные объемы данных для агрегирования. Другим вариантом использования является dClimate, который регулярно выполняет операции извлечения, преобразования, загрузки (ETL) с данными о погоде из нескольких источников, загружая эти данные в IPFS. Задания данных Python могут упростить этот процесс, автоматизировав извлечение и преобразование данных о погоде.

2. Сложные вычисления для DeFi

Представьте, что ваш смарт-контракт может выполнять сложные вычисления вне сети, такие как прогнозирование будущей производительности криптовалюты на основе различных рыночных условий, безопасным и защищенным от несанкционированного доступа способом. Python Data Jobs позволяет интегрировать сложные финансовые модели, похожие на те, которые используются для прогнозирования движения цен или учета факторов риска, в ваш смарт-контракт с оптимистичным подходом к безопасности.

Эта возможность позволяет протоколам DeFi использовать более продвинутую бизнес-логику, превосходя возможности, предлагаемые Proof of SQL. Например, dYdX проводит расчеты для ценообразования бессрочных опционов/фьючерсов вне блокчейна, поскольку они требуют входных данных о ценах за прошлые периоды и включают в себя сложные вычисления, которые не могут быть выполнены смарт-контрактами в сети.

Python Data Jobs облегчает выполнение этих вычислений с защитой от несанкционированного доступа. В другом примере, 3Commas использует оффчейн-модели машинного обучения для принятия решений в действиях DeFi/CeFi (таких как свопы, фьючерсы, сделки с ботами и т. д.) в централизованной вычислительной контейнерной среде. Python Data Jobs предоставляет нативную альтернативу Web3 для выполнения этих задач.

Путь вперед

Запуск бета-версии Python Data Jobs от Space and Time знаменует собой значительный прогресс в удовлетворении растущих потребностей технологии Web3 и блокчейна. Признавая и решая проблемы, связанные с длительными заданиями Python в ландшафте Web3, Space and Time представила новаторское решение, которое не только оптимизирует обработку данных, но и расширяет функциональность смарт-контрактов.

Всеобъемлющая функциональность Python Data Jobs является свидетельством преобразующего потенциала, который она привносит в экосистему Web3. От упрощения процессов ETL до обеспечения безопасности заданий Python в смарт-контрактах, инновационное решение Space and Time открывает новые возможности как для разработчиков, так и для бизнеса.

Стремясь побудить пользователей исследовать трансформационные возможности Python Data Jobs, Space and Time предлагает бесплатный доступ к сервису в течение одного месяца. Пользователи могут начать свое путешествие по заданиям данных Python с Houston в Space and Time Studio, что знаменует собой новую эру бесшовной интеграции между технологиями Python и Web3.