פּלאַץ און צייט: אַ פיוטשער-גרייט דיסענטראַלייזד דאַטאַ וואַרעהאָוסע

דאַטן איז שטענדיק געווען די הויפט דייַגע זינט די פרי טעג פון דער אינטערנעץ. פּראָליפיק פּראָבלעמס פֿאַרבונדן מיט דאַטן אַקסעסאַביליטי, אַקיעראַסי, פאַרוואַלטונג און זיכערהייט האָבן שטארק געשטארקט ווען די אינטערנעט טראַנזישאַנז צו זיין דיסענטראַלייזד ווערסיע - וועב3.

זאָגן איר ווילן צו פרעגן עפּעס ווי, "פּאָליגאָן וואָלאַץ מיט אַ וואָג העכער ווי $ 10,000." צו באַקומען דעם אינפֿאָרמאַציע, איר דאַרפֿן צו נאַוויגירן עטלעכע בלאָקטשיין עקספּלאָרערס, פֿאַרשטיין דאַטן סטראַקטשערז און דיסייפער טעכניש זשאַרגאָן.

אפילו אויב עס אַרבעט, עס איז קיין גאַראַנטירן אַז די ריזאַלטינג דאַטן וועט זיין ניצלעך אָדער פאַרלאָזלעך.

וואָס אויב עס טוט נישט אַרבעטן בייַ אַלע?

ווי איר קענען ימאַדזשאַן, וועב3 דאַטן קווערינג איז בלויז דער שפּיץ פון די ייסבערג. ווייַטער פון פאַנגקשאַנאַליטי, אנדערע קריטיש קאַנסערנז אַרייַננעמען טערנעראַונד צייט, דאַטן אַקיעראַסי, זיכערהייט און סקאַלאַביליטי.

איינער פון די לידינג דיסענטראַלייזד דאַטן אַנאַליטיקס פּלאַטפאָרמס וואָס קענען מאַכנ די טשאַלאַנדזשיז איז פּלאַץ און צייט.

אין דעם פירער, מיר האָבן קאַווערד אַלץ איר דאַרפֿן צו וויסן וועגן פּלאַץ און צייט, אַזאַ ווי דער הינטערגרונט פון די פּרויעקט, די דיסענטראַלייזד, ייַנקוקנ-צו-ייַנקוקנ טעכנאָלאָגיע, שליסל פֿעיִקייטן און די נוצן קאַסעס.

לאָמיר אָנהייבן מיט אַן איבערבליק פון וואָס ספעיס און צייט איז.

וואָס איז פּלאַץ און צייט?

ספעיס און צייט (S&T) איז געגרינדעט אין 2022 און איז דער ערשטער וועב3-געבוירן דאַטן ווערכאַוס פֿאַר בלאַקכייוואַן אַפּלאַקיישאַנז. די קאַליפאָרניאַ-באזירט פּרויעקט יימז צו בויען די ווייַטער דור דאַטן פּלאַטפאָרמע, ספּאַסיפיקלי דיזיינד פֿאַר די פאדערונגען פון דאַפּפּס, דעפי און קיין פּרויעקט וואָס ריקווייערז שטאַרק אַנאַליטיקס.

גאָר דיסענטראַלייזד, ספעיס און צייט אָפפערס ענטערפּרייז-מיינונג סקל און אַפּיס וואָס ימפּאַוער סימלאַס ינאַגריישאַן און אַנאַליסיס פון אויף-קייט און אַוועק-קייט דאַטן, אַלע אין אַ איין אָנפֿרעג.

די פּרויעקט אָפפערס מולטיטשאַין שטיצן, אַלאַוינג ניצערס צו סימלאַסלי אַקסעס און אַנאַלייז דאַטן אַריבער קייפל בלאַקכייאַנז. אין אַדישאַן, די הקדמה פון פּרוף פון סקל טעכנאָלאָגיע ינשורז ניט בלויז די זיכערהייט פון דיין דאַטן אָבער אויך אַפּכאָולדז זייַן אָרנטלעכקייַט און דורכזעיקייַט, אַלע אָן קאַמפּראַמייזינג פאָרשטעלונג.

וואָס שטעלט S&T באַזונדער איז די ינאַגריישאַן פון ענטערפּרייז-וואָג סקל און אַפּיס. יוזערז קענען עפערטלאַסלי אָנפֿרעג און לאָדן דאַטן מיט באַקאַנט קאַמאַנדז און מכשירים. דיזיינד מיט סקאַלאַביליטי און עפעקטיווקייַט אין זינען, די פּלאַטפאָרמע יקסעלז אין האַנדלינג מאַסיוו דאַטאַסעץ און קאָמפּלעקס קוויריז.

צי איר בויען אַ גראַונדברייקינג דאַפּפּ, אָפּטימיזירן דיין דעפי סטראַטעגיע אָדער פשוט זוכן דיפּער בלאַקכייוואַן ינסייץ, ספעיס און צייט איז דיין דעסטיניישאַן.

מאַנשאַפֿט, פּאַרטנערס און אַדווייזערז

ספעיס און צייט איז געפירט דורך אַ דייווערס מאַנשאַפֿט פון בלאַקכייוואַן ענדזשאַנירז, דאַטן סייאַנטיס, קריפּטאָגראַפערז, ווייכווארג דעוועלאָפּערס און געשעפט יגזעקיאַטיווז. Nate Holiday, די פירמע 'ס קאָ-גרינדער און סעאָ, האט האַרט דערפאַרונג אין ווייכווארג אַנטוויקלונג, דאַטן ינזשעניעריע און בלאַקכייוואַן טעכנאָלאָגיע.

Scott Dykstra, קאָ-גרינדער און CTO פון S&T, האט אַ טיף טעכניש הינטערגרונט אין פונאנדערגעטיילט סיסטעמען, קריפּטאָגראַפי און דאַטן וויסנשאַפֿט.

אין יולי 2022, די פּרויעקט אויפשטיין $ 10 מיליאָן אין אַ זוימען פאַנדינג קייַלעכיק געפירט דורך קריפּטאָ ינוועסמאַנט פירמע Framework Ventures. אין סעפטעמבער 2022, מייקראָסאָפֿט M12 מודיע אַ סטראַטידזשיק ינוועסמאַנט פון $ 20 מיליאָן אין פּלאַץ און צייט.

נאָך סאַלידייטינג זייַן שטעלע אין די וועב3 דאַטן לאַנדשאַפט, די פירמע פּאַרטנערעד מיט Polygon אין אקטאבער 2022 צו צושטעלן סקאַלאַבלע דאַטן ינפראַסטראַקטשער פֿאַר די גיימינג יקאָוסיסטאַם. אויסערדעם, S&L אויך אַרבעט מיט ינדאַסטרי פירער און טעק דזשייאַנץ אַזאַ ווי Amazon Web Services, Microsoft Azure, NVIDIA, Chainlink, Mysten Labs און Sotero.

ווי ספעיס און צייט אַרבעט

S&T ס האַרץ טעכנאָלאָגיע איז אַ כייבריד טראַנסאַקטיאָנאַל / אַנאַליטיק (HTAP) דאַטן ווערכאַוס וואָס קאַמביינז די בעסטער פון ביידע וועלטן: OLTP (אָנליין טראַנסאַקטיאָנאַל פּראַסעסינג) און OLAP (אָנליין אַנאַליטיש פּראַסעסינג).

OLTP כאַנדאַלז הויך-באַנד, פאַקטיש-צייט טראַנזאַקשאַנז מיט אַן אין-זיקאָרן קאַש פֿאַר בלייזינג-שנעל פאָרשטעלונג, בשעת OLAP אַנאַליזעס מאַסיוו דאַטאַסעץ ניצן זייַל-באזירט סטאָרידזש און גפּו אַקסעלעריישאַן פֿאַר עפעקטיוו ינסייץ.

איצט שטעלן באַזונדער די טעק, דאָ איז די ברייקדאַון פון ווי ספעיס און צייט אַרבעט: דאַטן אַקוואַזישאַן, אַוועק-קייט פּראַסעסינג, דאַטן וואַלאַדיישאַן און אויף-קייט עקספּרעס.

ערשטער, די סיסטעם אַקווייערז דאַטן פון פאַרשידן קוואלן, אַרייַנגערעכנט בלאָקטשאַינס, דאַפּפּס, דאַטאַבייס אָדער אַפּיס ניצן טשאַינלינק און אנדערע קוואלן. דערנאָך, עס פאַר-פּראַסעסאַז די דאַטן אַוועק-קייט מיט זיין הויך-פאָרשטעלונג דאַטאַבייס. דער צוגאַנג העלפּס צו ויסמיידן טייַער פיז אויף די קייט און פּאַמעלעך ספּידז.

נאָך קאַמפּליטינג די אַוועק-קייט פּראַסעסינג, די פּראַסעסט דאַטן אַנדערגאָוז שטרענג וואַלאַדיישאַן אין אַ באַזונדער שיכטע צו ענשור אַקיעראַסי און אָרנטלעכקייַט. בלויז נאָך וואַלאַדיישאַן איז די דאַטן געשיקט צוריק צו די בלאַקכייוואַן און איז בארעכטיגט צו די ריקוועסטינג קלוג קאָנטראַקט.

צום סוף, דער קלוג קאָנטראַקט קענען איצט אַקסעס די וועראַפייד און פּראַסעסט דאַטן און נוצן עס פֿאַר זיין בדעה ציל.

שליסל פֿעיִקייטן פון ספעיס און צייט

אַי סקל

AI Prompt-to-SQL איז די טעכניק וואָס אַלאַוז קאַנווערטינג נאַטירלעך שפּראַך פּראַמפּס אין SQL קוויריז. פּאַוערד דורך AI, S&T ס AI SQL יימז צו סטרימליין דאַטן ינזשעניעריע אין פאַרשידן ראָלעס.

דער שטריך מאכט SQL צוטריטלעך פֿאַר ניט-פּראָוגראַמערז. יוזערז וואָס טאָן ניט האָבן דערפאַרונג מיט SQL קענען נאָך דזשענערייט קוויריז דורך ניצן נאַטירלעך שפּראַך פּראַמפּס. פּינטלעך-צו-SQL קענען שפּאָרן צייט פֿאַר ניצערס און פֿאַרבעסערן עפעקטיווקייַט דורך אויטאָמאַטיש דזשענערייטינג די SQL קאָד זיי דאַרפֿן.

מיט די פיייקייט צו דזשענערייט קאָד אין סעקונדעס, יוזערז קענען מאַכן פֿראגן מיט נאַטירלעך שפּראַך SQL אָדער Python סקריפּס, אַזאַ ווי "ווייַזן מיר אַלע פּאָליגאָן וואָלאַץ מיט אַ וואָג העכער ווי $ 10,000."

אַדדיטיאָנאַללי, די פּלאַטפאָרמע אָפפערס טאַמפּערפּראָאָף אָנפֿרעג רעזולטאַט ארויסגעבן צו אַפּיס, דאַשבאָרדז און ML / AI מאָדעלס מיט בלויז אַ גיט, ינשורינג בייגיקייַט און עפעקטיווקייַט אין דאַטן פאַרוואַלטונג.

ניט בלויז AI SQL ברענגט יז פון נוצן און בייגיקייט, עס קענען אויך צושטעלן דינאַמיש וויזשוואַלז. די סקאַלאַבלע, נידעריק-פּרייַז אַנאַליסיס מאָטאָר פון ספעיס און צייט ינייבאַלז די קוסטאָמיזאַטיאָן פון דאַשבאָרדז צו פאַרטראַכטנ יינציק בראַנדינג, מיט אָטאַמאַטיק טשאַרץ און וויזשוואַלאַזיישאַנז פֿאַר אַ פולשטענדיק דאַטן לייזונג.

דערווייַז פון SQL טעכנאָלאָגיע

ינספּייערד דורך zk ליטעראַטור, S&T ינטראַדוסיז פּרוף פון סקל, אַ ראָמאַן ZK-דערווייַז טעכנאָלאָגיע וואָס געראַנטיז די אַקיעראַסי און טאַמפּער-דערווייַז נאַטור פון פֿראגן און אַנדערלייינג דאַטן. דער צוגאַנג אַלאַוז דיין סמאַרט קאַנטראַקץ צו סיקיורלי אַקסעס און אַנאַלייז דאַטן פון פאַרשידן קוואלן, אַרייַנגערעכנט פאַרשידענע בלאַקשאַינס און אָפ-קייט קוואלן, אין אַ גאָר טראַסטלאַס און וועראַפייאַבאַל וועג.

ווי אַזוי אַרבעט דערווייַז פון SQL? די טעכנאָלאָגיע אַרבעט דורך דיוויידינג די סיסטעם אין צוויי טיילן: וועראַפייער (וואַלאַדיישאַן שיכטע) און פּראָווער (דאַטן ווערכאַוס).

ווען דאַטן זענען געשיקט צו די סיסטעם, די וועראַפייער קריייץ אַ "קיצער", איידער עס קומט אין די דאַטאַבייס. דעם דיידזשעסט אַקץ ווי אַ ספּעציעל קאָד צו ידענטיפיצירן און באַשטעטיקן די דאַטן שפּעטער.

ווען יוזערז פאָרלייגן פֿראגן צו צוריקקריגן ספּעציפיש דאַטן, דער פּראָווער נעמט די אָנפֿרעג, פּראַסעסט עס און ריטריווז די באַטייַטיק דאַטן פון די דאַטאַבייס. עס אויך דזשענערייץ אַ דערווייַז פון סקל פֿאַר די דאַטן און סענדז ביידע דער רעזולטאַט און דער דערווייַז פון סקל צו די וועראַפייער.

דער וועראַפייער דעמאָלט ניצט די דיידזשעסט צו קאָנטראָלירן די דערווייַז קעגן די רעזולטאַט. אויב דער דערווייַז איז גילטיק, די דאַטן זענען גערעכנט ווי טראַסטווערדי און געשיקט צו דער באַניצער מיט אַ טאַמפּערפּראָאָף הצלחה פאָן. אויב דער דערווייַז איז פאַרקריפּלט, די וועראַפייער סענדז אַ דורכפאַל אָנזאָג צו דער באַניצער.

וועב3 דאַטאַ אַפּיס

פּלאַץ און צייט אַנלאַקס אַקסעס צו אויף-קייט און אַוועק-קייט דאַטן, אַרייַנגערעכנט בלאָקטשיין דאַטן, קלוג קאַנטראַקץ, אַפּלאַקיישאַן דאַטן און סענטראַלייזד דאַטאַבייסיז. כל ינדעקסט דאַטן זענען פאַקטיש-צייט.

א נומער פון קייטן האָבן שוין ינאַגרייטיד אין די S&T אַפּ זענען עטהערעום, פּאָליגאָן, לאַווינע, סוי און סיי. די פּרויעקט פּלאַנז צו פאַרברייטערן שטיצן צו Bitcoin, Aptos, ZKSync און Base אין דער צוקונפֿט.

S&T דאַטן אַפּיס קענען ווערן גענוצט צו פונאַנדערקלייַבן דאַטן פֿאַר אַ פאַרשיידנקייַט פון צוועקן ווי מאַרק פאָרשונג, שווינדל דיטעקשאַן, אַפּעריישאַנאַל ינסייץ אין בלאַקכייוואַן-באזירט אַפּלאַקיישאַנז און ינפראַסטראַקטשער, צו נאָמען אַ ביסל.

פֿאַר בייַשפּיל, אַ דעפי דעוועלאָפּער קענען נוצן S&T צו פונאַנדערקלייַבן מאַרק טרענדס און בויען אַ טריידינג באָט. דערווייַל, אַ שפּיל דעוועלאָפּער קענען נוצן S&T צו שפּור שפּילער טעטיקייט און פֿאַרבעסערן זייער שפּיל. אָדער אַ דאַטן געלערנטער קענען נוצן S&T צו פונאַנדערקלייַבן בלאַקכייוואַן דאַטן און ידענטיפיצירן נייַ ינוועסמאַנט אַפּערטונאַטיז.

סאָף

S&T גיט אַ יינציק און שטאַרק לייזונג פֿאַר בנין אין די וועב3 פּלאַץ. די קאָמבינאַציע פון ​​​​פאָרשטעלונג, בייגיקייט און זיכערהייט מאכט עס אַ ווערטפול געצייַג פֿאַר דעוועלאָפּערס און געשעפטן וואָס זוכן צו לעווערידזש די מאַכט פון דיסענטראַלייזד דאַטן פֿאַר זייער אַפּלאַקיישאַנז.