APP:以太坊与谷歌云：如何构建混合区块链\/云的应用？_sugarapple

前言：dApp要发展，不仅需要链上数据，也需要链下的数据。如何利用去中心化的预言机和谷歌云的数据集来获取更多的可靠数据？如何来驱动更多的dApp创新？本文作者是AllenDay，由“蓝狐笔记”社群的“SIEN”翻译。

通过结合现代互联网资源和公共云服务，区块链协议和技术的采用会得到加速。本文将描述一些在不可变的公链中提供互联网托管数据的应用：使用Chainlink预言机智能合约让在链上置入BigQuery数据成为可能。但本文的重点放在一些有高度的即时效用上：预测市场、期货市场以及交易隐私。

混合云区块链应用

区块链专注于数学努力，以达成共识。很快，在这个模式基础上扩展的想法就出来了，它允许不同方的对等协议，也就是合约。智能合约的概念于1997年由计算机科学家NickSzabo首次提出。早期也有将协议写入区块的例子，随着比特币区块链上的染色币的努力，逐渐被更多人了解。

智能合约嵌入到区块链的真实源中，因此，在几个区块高度之后它们是不可篡改的。这提供了一种机制，允许参与者将加密经济资源提交到协议中，以实现跟对手方的交易，并相信合约条款会被自动执行，且无须通过第三方执行或仲裁。

MakerDAO：已在Arbitrum Nova和以太坊间启动Canonical DAI:8月17日消息，MakerDAO宣布已在Arbitrum Nova和以太坊之间启动其跨链解决方案Canonical DAI，由于桥的无许可性质，该桥在Arbitrum Nova的部署已由协议工程核心组执行，无需执行投票。此次部署将确保Arbitrum Nova的用户从一开始就使用Canonical DAI，从而消除任何代币迁移的需要。Canonical DAI是MakerDAO创建的一种解决方案，是将DAI转移到链下的方法，本质上，Canonical DAI允许MakerDAO支持包装的DAI版本。[2022/8/17 12:30:47]

但这些都没有解决一个根本问题：从哪里获取合约评估的变量。如果数据不是从最近添加的链上数据来的，则需要可靠的外部数据源。这样的数据源称为预言机。

在之前的工作中，我们通过谷歌云公共数据集计划，在BigQuery中免费提供公链数据。在本文中，我们将这项工作称作为谷歌的加密公共数据集。你可以在GCP市场中找到更多关于数据集的信息和案例。

ConsenSys报告：以太坊现有340万地址与DeFi协议交互:11月12日消息，根据ConsenSys本周发布的《Web 3 Q3 2021》报告，以太坊庞大的Web 3.0生态系统——包括大多数DeFi、稳定币、NFT和区块链游戏世界——继续扩大并吸引用户，有340万个以太坊地址与DeFi协议交互。报告称，随着Tether面临越来越多的监管压力，以太坊上的稳定币供应变得更加多样化，USDC和BUSD抢占了USDT的部分市场份额。报告显示，DeFi借贷大幅增长，9月6日达到历史最高水平，未偿债务约为247亿美元。根据ConsenSys的数据，在五大智能合约平台TVL中，以太坊仍占据77%的多数份额，其次是Binance和Solana，分别占10%和5%。（Forkast）[2021/11/12 21:45:46]

该数据集资源已经导致不少GCP客户开发基于索引区块链数据的自动分析的业务流程，例如SaaS利润分享，通过给网络参与者画像分层来减少服务滥用，以及使用静态分析技术来检测软件漏洞及恶意软件。

动态 | 以太坊研发人员更新ETH 2.0开发进展:12月3日，以太坊2.0的构建团队Prysmatic Labs研发人员Raul Jordan发文更新以太坊2.0开发进展。1.更新测试网和以太坊2.0信标链浏览器；2.合并代码、Pull Request功能。具体表现为：Initial Chain Sync得到根本改善、API改进和归档节点修复、端到端功能测试。此外，即将开展的工作包括：1.实现Prysm数据结构的序列化算法；2.将Slasher 与Beacon节点集成；3.P2P网络对等修复。[2019/12/3]

然而，这些应用都一个共同的属性：它们都使用加密公共数据集作为链下业务流程的输入。

相反，作为智能合约实现的业务流程是在链上执行的，并且如不能获取链下的数据来源，它的实用性有限。为了实现闭环和允许双向操作，不仅需要以编程方式将区块链数据提供给云服务，也需要以编程方式将云服务提供给智能合约。

下面将展示特定的智能合约平台如何通过预言机中间件与谷歌的企业云数据仓库实现互操作。

动态 | 以太坊2.0客户端Lighthouse的首个版本暂定于 7 月 15 日发布:以太坊 2.0 开发团队Sigma Prime宣布，暂定于7月15 日发布以太坊 2.0 客户端 Lighthouse的第一个版本，该版本主要针对研究人员和开发者。Lighthouse是一个用编程语言Rust 开发的以太坊2.0客户端。[2019/7/7]

这种组件的组合允许智能合约基于数据检索采取行动，数据检索包括链上查询到互联网托管的数据仓库。我们的案例可以概括为云/区块链混合应用的模式，其中智能合约可以有效地委托云资源来执行复杂的操作。

如何来构建？

在较高的层面，以太坊dApp向Chainlink请求数据，而Chainlink从基于谷歌App引擎和BigQuery构建的web服务中检索数据。

为从BigQuery检索数据，dApp调用Chainlink预言机合约，并包括对要服务的参数化请求的支付。一个或多个Chainlink节点正在监听这些调用，并在观察时，执行所要求的操作。外部适配器是面向服务的模块，它能扩展Chainlink节点的功能，包括身份验证API、支付网关以及外部区块链等。在这种情况下，Chainlink节点与专用的App引擎网络服务交互。

公告 | imToken支持以太坊君士坦丁堡硬分叉升级:据imToken钱包公告显示，imToken支持以太坊君士坦丁堡硬分叉升级，用户无需进行操作，如果升级期间产生分叉币，由于去中心化钱包的特性，获取分叉币需要私钥授权，所以imToken无法帮助用户领取，但随后第一时间会发布公告指导用户如何领取分叉币。[2019/1/9]

在GCP上，我们用App引擎标准环境实现网络服务。我们选择App引擎作为其低成本、高可扩展性和无服务器部署模型。App引擎从BigQuery检索数据，在它上面有加密货币的数据集。其所提供的数据是固定查询，也就是说，不允许向BigQuery请求查询任意数据，而只允许参数化查询的结果。具体来说，应用可以请求查询：特定以太坊区块编号或者特定日历日期的平均gas价格。

在网络服务成功响应之后，Chainlink节点使用返回的数据调用Chainlink预言机合约，而后者调用dApp合约，从而触发下游dApp特定业务逻辑的执行。这在下图中有描述。

关于集成dApp的细节，可参阅谷歌云的相关文档，可以通过Chainlink从BigQuery请求数据。可以通过日期和区块编号查看gas价格。

如何使用BigQueryChainlink预言机

本节将阐述如何使用谷歌云和Chainlink构建有用的应用。

用例1:预测市场

预测市场的参与者分配资金来预测未来事件。这个让人感兴趣的领域基本上由智能合约平台主导，因为作为网络生态系统，它们的价值将遵循幂律法则，也就是赢家通吃。关于哪个平台会成功，如何量化成功，大家意见不一。

通过使用加密公共数据集，甚至可以进行复杂的预测，例如最近关于以太坊未来状态的50万美元的押注可以在链上成功解决。通过检索某个dApp1天、7天以及30天的活动，可以测量dApp利用率的种类、数量、新进度和频率，这些都可以记录下来。

这些指标称为每日、每周、每月活跃用户，并且经常被网络分析和移动应用分析专业人员用于评估网站和应用的成功程度。

用例2：针对区块链平台风险进行套期保值

去中心化金融快速获得了采用，这是由于它用区块链环境对现有金融系统的成功改造，在技术层面，区块链环境比现有系统更值得信赖和更加透明。

像期货和期权等金融合约最初是为了减少/对冲其至关重要的运营资源相关的风险。同样，关于链上活动的数据，比如平均gas价格，这些数据可用于创建简单的金融工具，当gas价格太高时，为持有者提供支付。

区块链网络的其他特性，例如区块时间/矿工中心化，创造dApp开发者想避免的风险。通过将加密公共数据集的高质量数据提供给金融智能合约，可以降低dApp开发者的风险敞口。最终结果是更多的创新和加速区块链采用。

我们记录了以太坊智能合约如何与BigQuery预言机互动，以检索某一个特定时间的gas价格数据。我们还实施了智能合约选项的存根，显示了如何使用预言机来实施未来gas价格的抵押合约，这是dApp运作的关键输入。

用例3:使用“潜艇发送”在以太坊中支持提交/显示

以太坊自身常见的一个限制是缺乏隐私交易，这可以让对手利用链上数据泄漏，来利用常用智能合约的用户。这可以采取涉及DEX地址的抢先交易形式，如ToSinkFrontrunners所述，在“潜艇发送”中，由于交易是很多DeFi产品/应用的关键组成部分，因此，抢先交易的问题困扰了所有当前的DEX并延缓了DeFi的进展。

通过使用“潜艇”发送的方法，智能合约用户可以增加其交易的隐私，成功避免想要抢先交易的它们的对手，使得DEX更加直接有用。通过这种方法，可以阻止抢先交易等恶意行为，但它也有局限性，如果它没有预言机帮忙的话。

在没有预言机的情况下，执行“潜艇发送”会导致区块链的膨胀。具体来说，以太坊虚拟机允许合约在链中上溯到最多256个区块，或大约1个小时。这个最大范围限制了“潜艇发送”的实际用途，因为当它需要重新广播数据时会产生不必要的非规范化。相反，通过使用预言机实现“潜艇发送”，消除了区块膨胀，因为操作范围增加，以包括所有历史的链数据。

结论

我们已经演示了如何使用Chainlink服务从BigQuery加密公共数据集提供链上数据。这种技术可用于减少低效率，并在某些情况下添加全新功能到以太坊智能合约，实现新的链上商业模式。

我们的方法的本质是平衡少量的延迟和交易开销，以获得潜在的大量经济效用。作为具体的例子，普通的“潜艇发送”需要链上存储，该存储用添加到区块链的区块来扩展O(n)，但如果调用合约等待额外的两个区块来调用BigQuery预言机，则可以减少到O(1)。

我们预测这种互操作性技术会引导开发者创建混合应用，这样可以充分利用智能合约平台和云平台提供的功能。我们尤其是对谷歌云平台的ML服务特别有兴趣。

通过允许引用超出链上范围的数据，我们提高了智能合约平台的运营效率。在“潜艇发送”的情况，存储消耗以区块高度扩展的O(n)减少到O(1)，这是通过与预言机合约互动折衷了额外交易延迟的成本。

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