Ethereum 및 Google Cloud: 하이브리드 블록체인/클라우드 애플리케이션을 구축하는 방법은 무엇입니까?

편집자 주: 이 기사의 출처는블루 폭스 노트편집자 주: 이 기사의 출처는

블루 폭스 노트

서문: dApp을 개발하려면 체인의 데이터뿐만 아니라 체인 외부의 데이터도 필요합니다. 보다 신뢰할 수 있는 데이터를 얻기 위해 분산 오라클과 Google Cloud 데이터 세트를 사용하는 방법은 무엇입니까? 더 많은 dApp 혁신을 주도하는 방법은 무엇입니까?

최신 인터넷 리소스와 퍼블릭 클라우드 서비스를 결합함으로써 블록체인 프로토콜 및 기술의 채택이 가속화될 것입니다. 이 기사에서는 체인링크 오라클 스마트 계약을 사용하여 BigQuery 데이터를 온체인에 배치할 수 있도록 하는 변경 불가능한 퍼블릭 체인에서 인터넷 호스팅 데이터를 제공하는 일부 애플리케이션에 대해 설명합니다. 그러나 이 기사는 예측 시장, 선물 시장 및 거래 프라이버시와 같이 즉각적인 유용성이 높은 몇 가지에 초점을 맞춥니다.

보조 제목

하이브리드 클라우드 블록체인 애플리케이션

블록체인은 합의를 달성하기 위한 수학적 노력에 중점을 둡니다. 곧 이 모델을 확장한다는 아이디어가 나왔고, 이는 서로 다른 당사자 간의 P2P 계약, 즉 계약을 허용합니다. 스마트 계약의 개념은 1997년 컴퓨터 과학자 Nick Szabo가 처음 제안했습니다. 초기에는 프로토콜을 블록으로 작성하는 예도 있었지만 비트코인 ​​블록체인에 염색된 코인의 노력으로 점점 더 많은 사람들이 이해하게 되었습니다.

스마트 계약은 블록체인의 진실 소스에 내장되어 있으므로 몇 블록 높이 후에는 변경할 수 없습니다. 이는 참여자가 제3자의 시행이나 중재 없이 계약 조건이 자동으로 시행될 것이라고 신뢰하면서 상대방과 거래하기 위한 계약에 암호경제적 자원을 투입할 수 있는 메커니즘을 제공합니다.

그러나 이들 중 어느 것도 계약 평가를 위한 변수를 어디서 얻을 수 있는지와 같은 근본적인 문제를 해결하지 못합니다. 데이터가 최근에 추가된 온체인 데이터가 아닌 경우 신뢰할 수 있는 외부 데이터 소스가 필요합니다. 이러한 데이터 소스를 오라클이라고 합니다. (Blue Fox 노트: 즉, 계약 조건을 트리거하는 신뢰할 수 있는 데이터를 얻는 방법입니다.)

이전 작업에서는 Google Cloud Public Datasets 이니셔티브를 통해 BigQuery에서 공개 블록체인 데이터를 자유롭게 사용할 수 있도록 했습니다. 본 논문에서는 이 작업을 Google의 암호화된 공용 데이터 세트라고 합니다. GCP(Google Cloud Platform) 마켓플레이스에서 데이터 세트에 대한 자세한 정보와 예를 찾을 수 있습니다.

이 데이터 세트 리소스는 많은 GCP(Google Cloud Platform) 고객이 SaaS 이익 공유, 네트워크 참여자 초상화 계층화를 통한 서비스 남용 감소, 정적 분석 기술을 사용하여 소프트웨어 감지와 같은 색인화된 블록체인 데이터의 자동 분석을 기반으로 비즈니스 프로세스를 개발하도록 이끌었습니다. 취약점 및 맬웨어.

그러나 이러한 애플리케이션은 모두 공통 속성을 공유합니다. 즉, 모두 암호화된 공개 데이터 세트를 오프체인 비즈니스 프로세스의 입력으로 사용합니다.

다음은 특정 스마트 계약 플랫폼(Ethereum)이 오라클 미들웨어(Chainlink)를 통해 Google의 엔터프라이즈 클라우드 데이터 웨어하우스(BigQuery)와 상호 운용되는 방식을 보여줍니다.

이러한 구성 요소 조합을 통해 스마트 계약은 온체인 쿼리에서 인터넷 호스팅 데이터 웨어하우스에 이르는 데이터 검색을 기반으로 조치를 취할 수 있습니다. 우리의 사례는 클라우드/블록체인 하이브리드 애플리케이션의 패턴으로 일반화할 수 있습니다. 여기서 스마트 계약은 클라우드 리소스를 효율적으로 위임하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

보조 제목

그것을 구축하는 방법?

높은 수준에서 Ethereum dApp(일명 스마트 계약 애플리케이션)은 Chainlink에서 데이터를 요청하고 Chainlink는 Google App Engine 및 BigQuery에 구축된 웹 서비스에서 데이터를 검색합니다.

BigQuery에서 데이터를 검색하기 위해 dApp은 Chainlink 오라클 계약을 호출하고 서비스할 매개변수화된 요청에 대한 결제(예: 특정 시점의 가스 가격)를 포함합니다. 하나 이상의 체인링크 노드가 이러한 호출을 수신하고 관찰할 때 요청된 작업을 수행합니다. 외부 어댑터는 인증 API, 지불 게이트웨이 및 외부 블록체인을 포함하여 Chainlink 노드의 기능을 확장하는 서비스 지향 모듈입니다. 이 경우 Chainlink 노드는 전용 App Engine 웹 서비스와 상호 작용합니다.

네트워크 서비스가 성공적으로 응답한 후 Chainlink 노드는 반환된 데이터를 사용하여 Chainlink 오라클 계약을 호출하고 dApp 계약을 호출하여 다운스트림 dApp 관련 비즈니스 로직의 실행을 트리거합니다. 이것은 아래 그림에 묘사되어 있습니다.

dApp 통합에 대한 자세한 내용은 Chainlink를 통해 BigQuery에서 데이터를 요청할 수 있는 Google Cloud의 관련 문서를 참조하십시오. 가스 가격은 날짜와 블록 번호로 볼 수 있습니다.

보조 제목

BigQuery Chainlink 오라클 사용 방법

이 섹션에서는 Google Cloud 및 Chainlink를 사용하여 유용한 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명합니다.

사용 사례 1: 예측 시장

예측 시장 참가자는 자금을 할당하여 미래 이벤트를 예측합니다. 이 흥미로운 영역은 스마트 계약 플랫폼에 의해 크게 지배됩니다. 네트워크 생태계로서 그들의 가치는 승자가 모든 것을 가져가는 힘의 법칙을 따르기 때문입니다. 어떤 플랫폼이 성공할 것인지, 성공을 어떻게 정량화할 것인지에 대해서는 의견이 분분합니다.

암호화된 공개 데이터 세트를 사용하면 온체인에서 성공적으로 해결된 이더리움의 미래 상태에 대한 최근 $500,000 베팅과 같은 복잡한 예측도 가능합니다. 특정 dApp의 1일, 7일, 30일 활동을 검색하여 기록할 수 있는 dApp 사용의 유형, 양, 신규 진행 및 빈도를 측정할 수 있습니다.

이러한 메트릭은 일일, 주간 및 월간 활성 사용자라고 하며 웹 분석 및 모바일 앱 분석 전문가가 웹 사이트 및 앱의 성공을 평가하는 데 자주 사용합니다.

사용 사례 2: 블록체인 플랫폼 위험에 대한 헤징

탈중앙화 금융의 빠른 채택은 기존 금융 시스템을 기존 시스템보다 기술적으로 더 신뢰할 수 있고 투명한 블록체인 환경으로 성공적으로 전환했기 때문입니다.

선물 및 옵션과 같은 금융 계약은 원래 중요한 운영 자원과 관련된 위험을 줄이거나 헤지하기 위해 만들어졌습니다. 마찬가지로 평균 가스 가격과 같은 온체인 활동에 대한 데이터를 사용하여 가스 가격이 너무 높을 때 보유자에게 지불을 제공하는 간단한 금융 상품을 만들 수 있습니다.

블록 시간/광부 중앙 집중화와 같은 블록체인 네트워크의 다른 특성은 dApp 개발자가 피하고 싶어하는 위험을 만듭니다. 암호화된 공개 데이터 세트에서 금융 스마트 계약에 고품질 데이터를 제공함으로써 dApp 개발자의 위험 노출을 줄일 수 있습니다. 최종 결과는 더 많은 혁신과 블록체인 채택 가속화입니다.

이더리움 스마트 계약이 BigQuery 오라클과 상호 작용하여 특정 시간에 가스 가격 데이터를 검색하는 방법을 문서화합니다. 또한 스마트 계약 옵션의 스텁을 구현하여 dApp이 작동하기 위한 핵심 입력인 향후 가스 가격을 담보하기 위한 계약을 구현하는 데 오라클을 사용할 수 있는 방법을 보여줍니다.

사용 사례 3: "submarine send"를 사용하여 Ethereum에서 제출/공개 지원

스마트 컨트랙트 사용자는 "잠수함" 전송 방법을 사용하여 트랜잭션의 프라이버시를 강화하고 선행 트랜잭션을 원하는 상대방을 성공적으로 피할 수 있으므로 DEX를 보다 즉시 유용하게 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 앞치기와 같은 악의적인 행위를 막을 수 있지만 도와줄 신탁이 없다면 한계도 있다.

오라클이 없을 때 "잠수함 보내기"를 수행하면 블록체인이 팽창하게 됩니다. 특히 EVM을 사용하면 계약이 최대 256블록 또는 약 1시간 동안 체인으로 올라갈 수 있습니다. 이 최대 범위는 데이터를 재방송해야 할 때 불필요한 비정규화를 생성하기 때문에 "잠수함 전송"의 실제 사용을 제한합니다. 대신 오라클을 사용하여 "잠수함 전송"을 구현하면 모든 과거 체인 데이터를 포함하도록 작업 범위가 증가함에 따라 블록 팽창이 제거됩니다.

보조 제목

결론적으로

우리는 Chainlink 서비스를 사용하여 BigQuery 암호화된 공개 데이터 세트에서 온체인 데이터를 제공하는 방법을 시연했습니다. 이 기술을 사용하여 비효율(예: 잠수함 전송 사용 사례)을 줄이고 경우에 따라 완전히 새로운 기능(위험 헤지 사용 사례 등)을 Ethereum 스마트 계약에 추가하고 새로운 온체인 비즈니스 모델을 활성화할 수 있습니다. (예: 예측 시장 사용 사례 ).

우리 접근 방식의 핵심은 잠재적으로 많은 양의 경제적 효용을 위해 소량의 대기 시간과 트랜잭션 오버헤드의 균형을 맞추는 것입니다. 구체적인 예로 일반적인 "잠수함 보내기"에는 블록체인에 추가된 블록으로 O(n)을 확장하는 온체인 스토리지가 필요하지만, 호출 계약이 BigQuery 오라클을 호출하기 위해 추가로 두 개의 블록을 대기하면 이를 줄일 수 있습니다. O(1)로.