Space and Time công bố các công việc dữ liệu Python trong bản beta, chuyển đổi xử lý dữ liệu Web3

Trong một bước tiến lớn hướng tới việc tăng cường chức năng của Web3 và công nghệ blockchain, Space and Time đã ra mắt phiên bản beta của Python Data Jobs, một giải pháp mang tính cách mạng được thiết kế để thu hẹp khoảng cách trong việc xử lý các công việc Python chạy dài. Sự phát triển đột phá này là một phản ứng với nhu cầu ngày càng tăng về tích hợp liền mạch Python trong xử lý dữ liệu, phân tích và các chức năng hợp đồng thông minh trong hệ sinh thái Web3.

Những thách thức được giải quyết và giải pháp được cung cấp

Nếu bạn đã theo dõi sự phát triển trong lĩnh vực Không gian và Thời gian, bạn có thể nhận thức được thành tựu đột phá của nó - việc tạo ra bằng chứng Zero-Knowledge (ZK) đầu tiên và duy nhất cho SQL. Proof of SQL là một công cụ mạnh mẽ đáng kể, trao quyền cho các hợp đồng thông minh để truy xuất và xử lý dữ liệu một cách an toàn bằng SQL. Sự đảm bảo mật mã này mở ra rất nhiều khả năng sáng tạo cho công nghệ blockchain.

Mặc dù sức mạnh của SQL là một ngôn ngữ mạnh mẽ và gần như hoàn chỉnh Turing, nó không bao gồm mọi kịch bản kinh doanh có thể tưởng tượng được. Để giải quyết nhu cầu về logic nghiệp vụ tùy chỉnh, đặc biệt là khi việc triển khai mã tùy ý trở nên cần thiết, Chainlink đã khéo léo giới thiệu một giải pháp: Chức năng Chainlink. Các chức năng này cho phép ution Java dư thừa trên các nút Chainlink, đạt được sự đồng thuận về đầu ra.

Do đó, các hợp đồng thông minh giờ đây có thể truy cập liền mạch vào các phân tích và xử lý dữ liệu đã được ZK chứng minh thông qua Proof of SQL, cùng với việc sử dụng các chức năng một cách hiệu quả. Tuy nhiên, trong bối cảnh Web3, một loại trường hợp sử dụng cụ thể vẫn chưa được giải quyết - các công việc Python dài hạn. Nhận thức được tầm quan trọng của Python trong quy trình làm việc của các doanh nghiệp và nhà phát triển liên quan đến Không gian và Thời gian, nhóm nghiên cứu đã nhắm đến việc giải quyết hai thách thức chính.

Thứ nhất, nó tìm cách trao quyền cho người dùng dễ dàng sử dụng Python để trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu từ cơ sở dữ liệu hiện có của họ vào Không gian và Thời gian, tất cả mà không cần tạo mã thủ công. Thứ hai, nó nhằm mục đích thiết lập một kết nối được đảm bảo bằng mật mã giữa các công việc Python và hợp đồng thông minh. Điều này dẫn đến sự ra đời của Space and Time Python Data Jobs, hiện có sẵn trong phiên bản beta thông qua Space and Time Studio.

Chức năng toàn diện của Python Data Jobs

Bắt tay vào một hành trình biến đổi trong bối cảnh Web3, Python Data Jobs của Space and Time giới thiệu một sự thay đổi mô hình trong xử lý dữ liệu và các chức năng hợp đồng thông minh. Khi chúng ta đi sâu vào các khả năng phức tạp của giải pháp này, một thế giới tích hợp liền mạch, các quy trình ETL được đơn giản hóa và bảo mật nâng cao mở ra, xác định lại cách các nhà phát triển và doanh nghiệp khai thác tiềm năng của Python trong hệ sinh thái blockchain. Đây là cách giải pháp sáng tạo này hoạt động:

1. Đưa dữ liệu vào Không gian và Thời gian

Python Data Jobs hợp lý hóa quá trình thu thập dữ liệu vào Không gian và Thời gian từ bất kỳ nguồn gốc ngoài chuỗi nào, loại bỏ nhu cầu tạo mã thủ công. Đầu năm nay, Space and Time đã giới thiệu AI SQL, một dịch vụ được hỗ trợ bởi OpenAI cho phép người dùng hình thành các ngôn ngữ tự nhiên như “cho tôi xem 5 ví hàng đầu trên Sui có nhiều giao dịch nhất được sắp xếp theo số dư”.

Điều này sau đó được chuyển đổi thành một truy vấn SQL, mang lại kết quả mong muốn. Space and Time đã thông báo rằng Houston, chatbot AI trong Space and Time Studio, hiện có thể tạo ra Extract, Transform, Load (ETL) đơn giản. Chúng được thiết kế để lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu Web2 hoặc nền tảng lưu trữ phi tập trung Web3. Houston xử lý quá trình chuẩn bị dữ liệu và tạo điều kiện chuyển nó vào Không gian và Thời gian.

Bằng cách tạo một kết nối với cơ sở dữ liệu như PostgreSQL (hoặc các lựa chọn thay thế như Snowflake hoặc IPFS), Houston hiểu nội dung cơ sở dữ liệu, thực hiện các chuyển đổi cần thiết, thiết lập các bảng trong SxT và tải dần dữ liệu từ PostgreSQL vào SxT từng hàng một. Thông thường, di chuyển cơ sở dữ liệu là một công việc tốn nhiều công sức, tốn kém và tốn thời gian liên quan đến chuyên môn Python. Với giải pháp của Space and Time, các nhà phát triển có thể đạt được điều này một cách liền mạch bằng cách sử dụng đầu vào ngôn ngữ tự nhiên trong một thao tác duy nhất.

2. Lấy dữ liệu ra khỏi Không gian và Thời gian

Python Data Jobs cũng cung cấp khả năng trích xuất dữ liệu từ Không gian và Thời gian, xử lý và truyền nó đến một hợp đồng thông minh. Lý do điều này đã đặt ra một thách thức trong lĩnh vực Web3 là do thời gian ution kéo dài liên quan đến các công việc Python. Hãy xem xét một kịch bản mà bạn có nhiệm vụ tính toán xác suất Bitcoin (BTC) duy trì trên 40 nghìn đô la trong phần còn lại của năm.

Điều này phải thu thập dữ liệu từ các thị trường, xử lý nó và mô phỏng Monte Carlo bằng Python, một quá trình có thể mất khoảng 20 giây. Khi kết nối kết quả với một hợp đồng thông minh, nó trở nên bắt buộc để đảm bảo bản chất chống giả mạo của nó. Mặc dù chứng minh dựa trên sự đồng thuận rất phù hợp để nhanh chóng thay đổi, nhưng nó trở nên kém hiệu quả hơn đối với các tác vụ chạy trong một thời gian dài.

Ví dụ, nếu tính toán được phân phối dư thừa trên 30 nút, nút 1 có thể hoàn thành tác vụ trong 18 giây, trong khi nút 5 kết thúc trong 25 giây và nút 15 mất 21 giây. Điều này đòi hỏi phải phát triển một kiến trúc mới để giải quyết những thách thức độc đáo liên quan đến việc kéo dài.

Trong phiên bản beta của Python Data Jobs, Space and Time đang tích cực tiến tới việc đạt được điều này thông qua việc triển khai Zero-Knowledge (ZK): cụ thể là một bằng chứng ZK cho Python. Hiện tại, dựa vào bảo mật lạc quan, giống như cách tiếp cận tổng hợp lạc quan. Khi uting một Python Data Job trong SxT, các đầu vào, đầu ra và bản thân mã trải qua quá trình băm và được ghi lại trên một chuỗi chính.

Việc chạy chỉ một lần và nếu kết quả đi chệch khỏi mong đợi, người dùng có tùy chọn yêu cầu bằng chứng. SxT sau đó xác minh bằng mật mã những gì đã được uted. Không giống như kiểm chứng thời gian thực với tính toán và đồng thuận dư thừa, cách tiếp cận của Không gian và Thời gian liên quan đến một ution duy nhất theo sau là băm tất cả siêu dữ liệu. Quá trình này tạo ra một dấu vết kiểm tra bằng chứng giả mạo, phục vụ như một động lực cho các nhà khai thác nút để kiềm chế giả mạo ution. Space and Time sẽ chia sẻ thêm chi tiết trong tương lai về giải pháp ZK đang được phát triển, nhằm tăng cường bảo mật thời gian thực của Python Data Jobs.

Các ứng dụng và trường hợp sử dụng trong thế giới thực

Công việc dữ liệu Python của Space and Time vượt qua các khả năng lý thuyết, bước vào lĩnh vực thực tế với các ứng dụng và trường hợp sử dụng trong thế giới thực. Các kịch bản này thể hiện tính linh hoạt và khả năng thích ứng của Python Data Jobs, minh họa cách giải pháp sáng tạo này giải quyết những thách thức phức tạp trong các ngành công nghiệp khác nhau, mở đường cho một kỷ nguyên mới trong xử lý dữ liệu và các chức năng hợp đồng thông minh.

1. Di chuyển cơ sở dữ liệu liền mạch

Python Data Jobs giới thiệu một kỷ nguyên đơn giản mới cho việc di chuyển cơ sở dữ liệu. Người dùng có thể hướng dẫn Houston tạo Python s cho các tác vụ phức tạp như tải dữ liệu từ các nền tảng như Snowflake vào Space and Time. Ví dụ: nếu bạn tuyên bố, “tạo Python để chuyển dữ liệu Snowflake của tôi vào SxT”, Houston sẽ yêu cầu quyền truy cập và tạo Python.

Thao tác này sẽ truy vấn Snowflake, truy xuất dữ liệu, phân biệt lược đồ và sao chép nó sang SxT trong một suy luận Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) duy nhất. Một trường hợp sử dụng minh họa liên quan đến Truflation, nhập dữ liệu lạm phát theo thời gian thực rộng rãi từ nhiều nguồn cấp dữ liệu (hàng hóa, lãi suất trái phiếu, nhà ở, v.v.) vào lưu trữ. Sau đó, Truflation xây dựng các tập hợp, chẳng hạn như chỉ số lạm phát, được tiếp xúc trên chuỗi thông qua các nhà tiên tri.

Python Data Jobs xử lý và chuẩn bị hiệu quả các khối lượng dữ liệu đáng kể này để tổng hợp. Một trường hợp sử dụng khác là dClimate, thường xuyên thực hiện các hoạt động Trích xuất, Chuyển đổi, Tải (ETL) trên dữ liệu thời tiết từ nhiều nguồn, tải dữ liệu này vào IPFS. Python Data Jobs có thể hợp lý hóa quá trình này bằng cách tự động hóa việc trích xuất và chuyển đổi dữ liệu thời tiết.

2. Tính toán phức tạp cho DeFi

Hãy hình dung nếu hợp đồng thông minh của bạn có thể thực hiện các tính toán ngoài chuỗi phức tạp, chẳng hạn như dự đoán hiệu suất trong tương lai của tiền điện tử dựa trên các điều kiện thị trường đa dạng, theo cách chống giả mạo an toàn. Python Data Jobs cho phép bạn tích hợp các mô hình tài chính phức tạp, giống như các mô hình được sử dụng để dự báo biến động giá hoặc các yếu tố rủi ro, vào hợp đồng thông minh của bạn với cách tiếp cận bảo mật lạc quan.

Khả năng này cho phép các giao thức DeFi sử dụng logic nghiệp vụ nâng cao hơn, vượt qua các khả năng được cung cấp bởi Proof of SQL. Ví dụ: dYdX tiến hành tính toán cho các tùy chọn vĩnh viễn / định giá hợp đồng tương lai ngoài chuỗi, vì chúng yêu cầu dữ liệu đầu vào định giá lịch sử và liên quan đến các tính toán phức tạp không thể bị ảnh hưởng bởi các hợp đồng thông minh trên chuỗi.

Python Data Jobs tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân loại các tính toán này theo cách chống giả mạo. Trong một ví dụ khác, 3Commas sử dụng các mô hình học máy ngoài chuỗi để ra quyết định trong các hoạt động DeFi / CeFi (chẳng hạn như hoán đổi, hợp đồng tương lai, giao dịch bot, v.v.) trong môi trường bộ chứa điện toán tập trung. Python Data Jobs cung cấp một giải pháp thay thế gốc Web3 để thực hiện các tác vụ này.

Con đường phía trước

Sự ra mắt beta của Công việc dữ liệu Python của Space and Time đánh dấu một bước tiến đáng kể trong việc giải quyết nhu cầu phát triển của Web3 và công nghệ blockchain. Bằng cách nhận ra và giải quyết những thách thức liên quan đến các công việc Python dài hạn trong bối cảnh Web3, Space and Time đã giới thiệu một giải pháp đột phá không chỉ hợp lý hóa việc xử lý dữ liệu mà còn tăng cường chức năng của các hợp đồng thông minh.

Chức năng toàn diện của Python Data Jobs là minh chứng cho tiềm năng biến đổi mà nó mang lại cho hệ sinh thái Web3. Từ việc đơn giản hóa các quy trình ETL đến đảm bảo tính bảo mật của các công việc Python trong các hợp đồng thông minh, giải pháp sáng tạo của Space and Time mở ra những khả năng mới cho các nhà phát triển và doanh nghiệp.

Trong nỗ lực khuyến khích người dùng khám phá các khả năng biến đổi của Python Data Jobs, Space and Time đang cung cấp quyền truy cập miễn phí vào dịch vụ trong một tháng. Người dùng có thể bắt đầu hành trình Python Data Jobs của họ với Houston trên Space and Time Studio, báo trước một kỷ nguyên mới của sự tích hợp liền mạch giữa công nghệ Python và Web3.