摘要：Covalent的EthereumWaybackMachine（EWM）不僅是一個長期數據存儲解決方案，也是一個可以實現數據查詢和分析的完整系統。EWM作為長期DA解決方案，能夠永久存儲數據，包括blob數據，可以應對因狀態過期和數據分片帶來的歷史數據可訪問性問題。...
原文作者：0xnatalie
原文來源：substack
以太坊狀態數據膨脹問題與解決方案
隨著以太坊網絡的流行和應用需求的增加，其歷史狀態數據開始快速增長。為應對這一問題，以太坊一步步改進，從最初的全節點到輕客戶端，再到近期的 Dencun 升級引入狀態過期功能來自動清理長期未使用的數據。
以太坊的長期目標之一是通過實現分片將數據分散到不同的區塊鏈上，來減少單個區塊鏈的負載，Dencun 升級中實施的 EIP-4844 是以太坊網絡向全面實施分片的重要一步。EIP-4844 引入了「blobs」臨時數據類型，讓 Rollup 以更低的成本提交更多數據到以太坊主鏈。為了控制狀態數據膨脹，以太坊將 blobs 數據在共識層節點存儲約 18 天后刪除。
除了以太坊自身的改進，還有一些項目比如 Celestia、Avail 和EigenDA也在構建解決方案以改善數據問題。他們提供了有效的短期數據可用性（DA）解決方案，增強了區塊鏈的實時操作和可擴展性。然后這些方案并沒有解決那些需要長期訪問歷史數據的應用，如那些依賴于長期存儲用戶身份驗證數據的 dApp 或需要進行人工智能模型訓練的 dApp。
為了解決以太坊生態系統中長期數據存儲的挑戰，EthStorage、Pinax、Covalent等項目提出了解決方法。EthStorage 為 Rollup 提供了長期的 DA，確保數據可以長期被訪問和使用。Pinax、The Graph和StreamingFast聯合開發了長期存儲和檢索 blobs 數據包的方案。Covalent 的 Ethereum Wayback Machine（EWM）不僅是一個長期數據存儲解決方案，也是一個可以實現數據查詢和分析的完整系統。
隨著人工智能成為全球技術發展的主流趨勢，其與區塊鏈技術的結合也被視為未來的發展方向。這種趨勢導致了對歷史數據訪問和分析需求在不斷增長。在這種背景下，EWM 展示出其獨特的優勢。EWM 提供了對以太坊歷史數據歸檔和數據處理，使得用戶可以檢索復雜的數據結構，對智能合約的內部狀態、交易結果、事件日志等進行深入分析和查詢。
Ethereum Wayback Machine (EWM) 簡介
Ethereum Wayback Machine（EWM）借鑒了 Wayback Machine 的概念，保存以太坊上的歷史數據，并使其可以被訪問和驗證。Wayback Machine 是由互聯網檔案館 (Internet Archive) 創建的一個數字檔案項目，旨在記錄和保存互聯網的歷史。這個工具允許用戶查看過去不同時間點上某個網站的存檔版本，幫助人們了解網站內容的歷史變化。
歷史數據是區塊鏈誕生的根本原因，不僅支撐了區塊鏈的技術架構，也是其經濟模型的基石。區塊鏈設計之初，就是為了提供一個公開、不可更改的歷史記錄。比如比特幣，是為了創建一個不可篡改、去中心化的賬本，它記錄每一筆交易的歷史，以保證交易的透明性和安全性。歷史數據的需求場景非常廣泛，但目前缺乏一種高效且可驗證的存儲方式。EWM 作為長期 DA 解決方案，能夠永久存儲數據，包括 blob 數據，可以應對因狀態過期和數據分片帶來的歷史數據可訪問性問題。EWM 專注以太坊上歷史數據的歸檔和長期可訪問性，支持復雜的數據結構查詢。接下來，我們將詳細探討 EWM 如何通過其獨特的數據處理流程，實現這一目標。
EWM 的數據處理流程：提取、精煉與索引
Covalent 是為用戶提供對區塊鏈數據的訪問和查詢服務的平臺。它通過捕獲和索引區塊鏈數據，并將其存儲在網絡上的多個節點上，實現了數據的可靠存儲和快速訪問。Covalent 通過 Ethereum Wayback Machine（EWM）來處理數據，確保區塊鏈歷史數據的持續可訪問性。EWM 數據處理流程包括三個關鍵步驟：提取和導出（Extraction and Export）、精煉（Refinement）、索引和查詢（Indexing and Query）。
- 提取和導出：這是流程的第一步，涉及到從區塊鏈網絡中直接提取歷史交易數據。這一步驟由專門的實體，即 Block Specimen Producers（BSP），執行。BSP 的主要任務是創建并保存「區塊樣本」，即區塊鏈數據的原始快照。這些區塊樣本作為區塊鏈歷史狀態的規范表示，關鍵在于保持數據的完整性和準確性。創建后，這些區塊樣本會被上傳到分布式服務器上（基于 IPFS 構建），并通過 ProofChain 合約進行發布和驗證。這樣不僅確保了數據的安全性，同時也為其他人提供了關于數據已被安全保存的信號。
- 精煉：在數據提取后，由 Block Results Producers（BRP）來精煉。BRP 負責將基礎數據轉化為更有用的形式。傳統的區塊鏈數據訪問方法通常只能提供有限的信息，且不易于查詢復雜的數據結構。通過重新執行和轉換數據，BRP 能夠提供更詳盡的信息，如合約內部狀態、交易執行路徑等。此外，BRP 通過預處理和存儲加工后的數據，顯著減少了對每次查詢或數據分析重新運行完整節點的需求，從而提高了查詢速度，并降低了存儲和計算成本。至此，原始的「區塊樣本」被轉化為更容易被查詢和分析的形式「區塊結果」。這一過程不僅加快了 Covalent 網絡的性能，也為數據的進一步查詢和分析提供了更多的可能性。
- 索引和查詢：最后查詢運營商（Query Operators）將處理好的數據整理并保存在便于查找的位置。根據 API 用戶的需求，從分布式服務器中提取數據，確保歷史和實時數據都可以用于響應 API 查詢。這樣用戶便能夠有效地訪問和利用存儲在 Covalent 網絡中的區塊鏈數據。
Covalent 提供統一的 GoldRush API，支持從多個區塊鏈（如以太坊、Polygon、Solana 等）獲取歷史數據。這個 GoldRush API 為開發者提供一站式數據解決方案，允許開發者通過單一的調用獲取賬戶的 ERC20 代幣余額和 NFT 數據，從而輕松構建加密貨幣和 NFT 錢包（如Rainbow、Zerion），極大簡化了開發流程。此外，使用 API 訪問 DA 數據需要消耗信用積分（Credit），不同類型的請求被分為不同類別（A 類、B 類、C 類等），每個類別都有自己特定的信用成本。這筆收入用于支持運營商網絡。
未來展望
隨著 AI 的快速發展，AI 與區塊鏈的結合趨勢愈發明顯。區塊鏈技術為 AI 提供了一個不可篡改且分布式驗證的數據來源，增強了數據透明度和信任度，使 AI 模型在數據分析和決策制定時更精確可靠。AI 通過分析鏈上數據，能優化算法和預測趨勢，從而直接執行復雜任務和交易，顯著提高 dApp 的效率和降低成本。通過 EWM，AI 模型可以訪問廣泛的鏈上結構化 Web3 數據集，并且這些數據具有完整性和可驗證性。EWM 作為 AI 模型與區塊鏈之間的橋梁，極大地方便了AI 開發人員的數據檢索和利用。
目前已經有一些 AI 項目整合了 Covalent：
- SmartWhales：利用 AI 技術優化復制交易（copy trading）投資策略的平臺。復制交易依賴于對歷史數據的分析來識別成功的交易模式和策略。 Covalent 提供全面且詳盡的區塊鏈數據集，SmartWhales 通過這些數據分析過去的交易行為和結果，識別出哪些策略在特定市場條件下表現良好推薦給用戶。
- BotFi：DeFi 交易機器人。通過整合 Covalent 的數據來分析市場趨勢和自動化交易策略，并根據市場變化自動進行買賣操作?。
- Laika AI：利用 AI 進行全面的鏈上分析。Laika AI 平臺通過整合 Covalent 提供的結構化區塊鏈數據，來驅動其 AI 模型，幫助用戶進行復雜的鏈上數據分析。
- Entendre Finance: 自動化 DeFi 資產管理，提供實時洞察和預測分析。其 AI 利用 Covalent 的結構化數據來簡化和自動化資產管理，比如監控和管理數字資產的持有情況、自動執行特定的交易策略等。
EWM 也在隨著需求的改變不斷的改進升級，Covalent 工程師 Pranay Valson表示，未來 EWM 將擴展協議規范以支持其他區塊鏈如 Polygon 和 Arbitrum，并會將 BSP 分叉集成到如 Nethermind 和 Besu 等以太坊客戶端中，以實現更廣泛的兼容性和應用。此外，EWM 在信標鏈上處理 blob 交易時，將使用 KZG 承諾，以提升數據的存儲和檢索效率，減少存儲成本。
