Space and Time розкриває завдання даних Python у бета-версії, трансформуючи обробку даних Web3

Роблячи великий крок до покращення функціональності Web3 та технології блокчейн, Space and Time запустила бета-версію Python Data Jobs, революційного рішення, розробленого для подолання розриву в обробці довготривалих завдань Python. Ця новаторська розробка є відповіддю на зростаючу потребу в безшовній інтеграції Python у функції обробки даних, аналітики та смарт-контрактів у рамках екосистеми Web3.

Вирішені проблеми та запропоновані рішення

Якщо ви стежите за розвитком у сфері простору та часу, ви, можливо, знаєте про його новаторське досягнення – створення першого та єдиного доказу з нульовим розголошенням (ZK) для SQL. Proof of SQL є надзвичайно потужним інструментом, що дозволяє смарт-контрактам безпечно отримувати та обробляти дані за допомогою SQL. Ця криптографічна гарантія відкриває безліч інноваційних можливостей для технології блокчейн.

Незважаючи на те, що SQL є надійною і майже повною мовою Тюрінга, вона не охоплює всі можливі бізнес-сценарії. Щоб задовольнити потребу в кастомній бізнес-логіці, особливо коли розгортання довільного коду стає необхідним, Chainlink геніально представив рішення: функції Chainlink. Ці функції дозволяють надмірно використовувати Java на вузлах Chainlink, досягаючи консенсусу щодо вихідних даних.

Отже, смарт-контракти тепер можуть безперешкодно отримувати доступ до перевіреної ZK аналітики та обробки даних через Proof of SQL, а також ефективно використовувати функції за допомогою функцій. Однак у ландшафті Web3 особлива категорія варіантів використання залишається поза увагою – довготривалі завдання на Python. Визнаючи важливість Python у робочих процесах бізнесу та розробників, пов’язаних із простором і часом, команда прагнула вирішити дві ключові проблеми.

По-перше, він прагнув надати користувачам можливість без зусиль використовувати Python для вилучення, перетворення та завантаження даних зі своїх існуючих баз даних у простір і час, і все це без необхідності ручного створення коду. По-друге, він мав на меті встановити криптографічно гарантований зв’язок між завданнями Python і смарт-контрактами. Це призвело до появи завдань Space and Time Python Data Jobs, які тепер доступні в бета-версії через Space and Time Studio.

Комплексна функціональність завдань даних Python

Вирушаючи в трансформаційну подорож у ландшафті Web3, Python Data Jobs від Space and Time представляє зміну парадигми обробки даних і функцій смарт-контрактів. У міру того, як ми заглиблюємося в складні можливості цього рішення, відкривається світ безшовної інтеграції, спрощених процесів ETL і підвищеної безпеки, переосмислюючи те, як розробники та компанії використовують потенціал Python в екосистемі блокчейну. Ось як працює це інноваційне рішення:

1. Отримання даних у Просторі та Часі

Завдання даних Python спрощують процес збору даних у просторі та часі з будь-якого офчейн-джерела, усуваючи потребу в ручному створенні коду. На початку цього року Space and Time представила AI SQL, сервіс на базі OpenAI, який дозволяє користувачам формулювати природну мову, наприклад, «покажи мені 5 найкращих гаманців на Sui з найбільшою кількістю транзакцій, упорядкованих за балансом».

Потім це перетворюється на SQL-запит, що дає бажаний результат. Space and Time оголосила, що Houston, чат-бот зі штучним інтелектом у Space and Time Studio, тепер може генерувати прості Extract, Transform, Load (ETL). Вони призначені для отримання даних з різних джерел, включаючи бази даних Web2 або децентралізовані платформи зберігання Web3. Х’юстон керує процесом підготовки даних і полегшує їх перенесення в Простір і Час.

Створюючи файл, який підключається до баз даних, таких як PostgreSQL (або альтернатив, таких як Snowflake або IPFS), Х’юстон розуміє вміст бази даних, виконує необхідні перетворення, встановлює таблиці в SxT і поступово завантажує дані з PostgreSQL в SxT по одному рядку за раз. Як правило, міграція бази даних є трудомістким, дорогим і трудомістким завданням, яке вимагає досвіду роботи з Python. За допомогою рішення Space and Time розробники можуть досягти цього безперешкодно, використовуючи введення природної мови в одній операції.

2. Вилучення даних з простору і часу

Python Data Jobs також пропонує можливість витягувати дані з простору та часу, обробляти їх і передавати на смарт-контракт. Причина, через яку це створило проблему у сфері Web3, пов’язана з тривалим часом роботи, пов’язаним із завданнями Python. Розглянемо сценарій, в якому вам доручено розрахувати ймовірність того, що біткойн (BTC) залишиться вище 40 тисяч доларів до кінця року.

Для цього потрібно зібрати дані з ринків, обробити їх і провести симуляцію Монте-Карло на Python, процес, який може зайняти приблизно 20 секунд. При підключенні результату до смарт-контракту стає обов’язковим забезпечення його захищеності від несанкціонованого доступу. У той час як доведення, засноване на консенсусі, добре підходить для швидкого уточнення s, воно стає менш ефективним для завдань, що виконуються протягом тривалого часу.

Якщо, наприклад, обчислення розподіляється надлишково між 30 вузлами, вузол 1 може виконати завдання за 18 секунд, тоді як вузол 5 завершує за 25 секунд, а вузол 15 займає 21 секунду. Це обумовлює необхідність розробки нової архітектури для вирішення унікальних проблем, пов’язаних з тривалим використанням.

Під час бета-тестування Python Data Jobs, Space and Time активно просувається до досягнення цього за допомогою реалізації Zero-Knowledge (ZK): зокрема, доказу ZK для Python. В даний час ставка покладається на оптимістичну безпеку, схожу на оптимістичний підхід до зведення. Під час виконання завдання даних Python у SxT входи, виходи та сам код піддаються хешуванню та записуються у великий ланцюжок.

Запускається лише один раз, і якщо результат відхиляється від очікувань, користувачі мають можливість запросити доказ. Потім SxT криптографічно перевіряє те, що було використано. На відміну від коректури в реальному часі з надлишковими обчисленнями та консенсусом, підхід простору та часу передбачає одноразове використання з подальшим хешуванням усіх метаданих. Цей процес створює контрольний журнал із захистом від несанкціонованого доступу, слугуючи стимулом для операторів вузлів утримуватися від втручання в роботу. У майбутньому Space and Time поділиться більш детальною інформацією про рішення ZK, що розробляється, яке спрямоване на підвищення безпеки завдань даних Python у реальному часі.

Реальні програми та випадки використання

Завдання Python Data Jobs від Space and Time виходять за межі теоретичних можливостей, переходячи в практичну сферу з реальними програмами та прикладами використання. Ці сценарії демонструють універсальність і адаптивність Python Data Jobs, ілюструючи, як це інноваційне рішення вирішує складні проблеми в різних галузях, прокладаючи шлях до нової ери в обробці даних і функціональних можливостях смарт-контрактів.

1. Безпроблемна міграція баз даних

Python Data Jobs відкриває нову еру простоти міграції баз даних. Користувачі можуть доручити Х’юстону генерувати Python для складних завдань, таких як завантаження даних із таких платформ, як Snowflake, у простір і час. Наприклад, якщо ви скажете: «Згенеруйте Python для перенесення моїх даних Snowflake у SxT», Х’юстон запросить доступ і створить Python .

Це зробить запит до Snowflake, отримає дані, розпізнає схему та скопіює її до SxT в одному висновку Large Language Model (LLM). Ілюстративним прикладом використання є Truflation, яка збирає великі дані про інфляцію в режимі реального часу з численних потоків даних (товари, ставки за облігаціями, житло тощо) у сховище. Згодом Truflation конструює агрегації, такі як індекси інфляції, які будуть виставлені в ланцюжку за допомогою оракулів.

Python Data Jobs ефективно обробляє та готує ці значні обсяги даних для агрегації. Іншим варіантом використання є dClimate, який регулярно виконує операції вилучення, перетворення, завантаження (ETL) для даних про погоду з кількох джерел, завантажуючи ці дані в IPFS. Python Data Jobs може спростити цей процес, автоматизувавши вилучення та перетворення даних про погоду.

2. Складні розрахунки для DeFi

Уявіть, що ваш смарт-контракт може виконувати складні офчейн-обчислення, такі як прогнозування майбутньої продуктивності криптовалюти на основі різноманітних ринкових умов, надійно захищеним від несанкціонованого доступу. Python Data Jobs дає вам змогу інтегрувати складні фінансові моделі, подібні до тих, що використовуються для прогнозування руху цін або використання факторів ризику, у ваш смарт-контракт із оптимістичним підходом до безпеки.

Ця можливість дозволяє протоколам DeFi використовувати більш просунуту бізнес-логіку, перевершуючи можливості, які пропонує Proof of SQL. Наприклад, dYdX проводить розрахунки для безстрокових опціонів/ф’ючерсних цін поза мережею, оскільки вони вимагають вхідних даних про історичні ціни та включають складні обчислення, які не можуть бути виконані смарт-контрактами в мережі.

Python Data Jobs полегшує виконання цих обчислень із захистом від несанкціонованого доступу. В іншому прикладі 3Commas використовує офчейн-моделі машинного навчання для прийняття рішень у діяльності DeFi/CeFi (наприклад, свопи, ф’ючерси, торгівля ботами тощо) у централізованому обчислювальному контейнерному середовищі. Python Data Jobs надає нативну Web3-альтернативу для виконання цих завдань.

Шлях вперед

Бета-запуск Python Data Jobs від Space and Time знаменує собою значний прогрес у задоволенні зростаючих потреб Web3 та технології блокчейн. Визнаючи та вирішуючи проблеми, пов’язані з довготривалими роботами на Python у ландшафті Web3, Space and Time представила новаторське рішення, яке не тільки спрощує обробку даних, але й покращує функціональність смарт-контрактів.

Комплексна функціональність Python Data Jobs є свідченням трансформаційного потенціалу, який вона привносить в екосистему Web3. Від спрощення процесів ETL до забезпечення безпеки завдань Python у смарт-контрактах, інноваційне рішення Space and Time відкриває нові можливості як для розробників, так і для бізнесу.

Прагнучи заохотити користувачів досліджувати трансформаційні можливості Python Data Jobs, Space and Time пропонує безкоштовний доступ до сервісу на один місяць. Користувачі можуть розпочати свою подорож Python Data Jobs з Х’юстоном у студії Space and Time, що сповіщає про нову еру бездоганної інтеграції між технологіями Python і Web3.