Oracles Crypto: Smart Contractのキーストーン

オラクルは Dapp smart contractまたはインテリジェント契約)の追放で、ブロックチェーンエコシステムで重要な役割を果たします。しかし、それは正確に何ですか?正確な条件が満たされているときに株式(支払いなど)を実行する自動プログラムとしてsmart contractを想像してくださいただし、動作するには、契約は、条件をアクティブにするために、パッケージの到着や温度変動など、データここでは、オラクルが介入してこのデータ

目次

暗号のオラクルとは何ですか?

Oraclesmart contract(ブロックチェーン環境に限定されている)をアクションを実行するために必要な外部情報に接続するための技術的なソリューションです干ばつに関連する損失をカバーするために保険に加入している農民の例を見てみましょう。 Oracleのおかげで、干ばつが長期にわたって払い戻しを自動的にトリガーするために、気象データ(降水量など)はインテリジェント契約からアクセスできます。

分散化された金融におけるオラクルの役割(DeFi)

DeFi では、 Oraclesは供給鎖(ロジスティクスチェーン)などの重要な情報を提供しますこれらのデータにより、実際のイベントに従って契約が反応することができます。たとえば、 Oracleは小売(小売販売)またはEコマースでの製品の配信を監視するために、トレーサビリティ情報。

物流などの分野では、 Oracleは倉庫内のパッケージの通過を指摘することができます。これにより、支払いを自動化できます。同様に、農業保険オラクルが気象条件を使用して、不利な気候条件が発生した場合に自動支払いを引き起こします。

暗号生態系のさまざまなタイプのオラクル

集中オラクル

集中化されたOraleは、データを提供する単一のエンティティによって制御されます。セットアップは簡単ですが、安全性と信頼性の問題を引き起こします。集中化されたOracleの故障は、データの操作サービスの中断、または攻撃に対する。シングルプレーヤーはデータフロー全体を制御するため、送信された情報の完全性を損なう可能性のある単一の障害ポイントが作成されます。一元化されたオラクルの例は促進可能で(以前のオラクル化)、集中データ収集サービスを提供します。ただし、集中型のオラクルは、分散型ソリューションと比較して市場シェアが減少しています。その集中化はリスクが高いためです。

分散化されたOrales?操作、複数のデータソース

分散化されたOralesはデータを収集および、操作のリスクを軽減します。これらのシステムは、データプロバイダーバリデーターを介して情報の真実性を確認します。たとえば、 Chainlink複数のサプライヤーからデータを収集し、バリデーターを介して精度をチェックします。

参加者と発信オラクルの入り:何の違いはありますか?

入ってくるオラクルは、ブロックチェーンの外側にデータを提供して、smart contractです。これには、たとえば、原材料や気象条件の価格が含まれます。

逆に、発信オラクルはブロックチェーンから外の世界に情報を送信し、ブロックチェーンの外側の物理的またはデジタルアクションをトリガーします。たとえば、発信オラクルはIoT、建物の温度を調整することができます。

CryptoのOracles Marketの主要なプレーヤー

Chainlink :フルリーダー

Chainlinkオープンソースです。つまり、そのコードは誰でもアクセス可能であり、コミュニティが使用および改善することができます。このプラットフォームでは、複数のバリデーターブロックチェーンのsmart contractに提供されるデータの正確性をチェックおよび確認する参加者 Real -Timeデータ(継続的な更新)を統合することにより Chainlink、市場価格、気象条件、グローバルイベントなど、さまざまなセクターからの情報を提供できます。

分析(データ分析)とクラウドコンピューティング(リモートデータストレージと処理)の機能のおかげで Chainlinkデータを安全に保存し、それをチェックし、それらを必要とするアプリケーションに簡単にアクセスできるようにするため、スマート契約の信頼性と精度を確保します。

Pyth Network :金融市場に焦点を当てます

Pyth Network金融市場向けの高頻度データの供給を専門としています。それは、その速度とそれが提供する情報の精度によって区別されます。 Pythは主に着信のソフトウェア特にAptos、Su、 SolanaDeFiの金融資産に関するデータを提供しています。このネットワークは、複雑な金融システムで何百万もの要求を処理するためデータベース

多層を確保する分散型オラクル

UMA(Universal Market Access)は、特に新興のオンラインパリプラットフォームであるポリメットを確保する上で重要な役割を果たす分散型のオラクルです。 Oracleとして、UMAはブロックチェーンを使用して信頼できる正確な外部データを提供し、Polymarketがユーザーが賭けているイベントの結果を検証できるようにします。 UMAは、「データ検証メカニズム」(DVM)のユニークなメカニズムに基づいており、コミュニティが提供されたデータの検証に参加できるようにします。集中型のオラクルとは異なり、UMAは、バリデーターがデータを提出する分散型プロセスに依存しており、報酬と罰則のシステムによって正確性を保証することが奨励されています。誤ったデータが送信された場合、バリデーターに争われ、賭けの一部を失う可能性があります。

このコミュニティの検証システムは、ポリメットでのオンラインベットのセキュリティと整合性を強化し、結果を操作できないことを保証します。したがって、UMAは、ユーザーエクスペリエンスにとってデータの信頼性が重要なPolymarketのようなプラットフォームの重要な要素である完全な透明性と信頼性の向上を保証します。

サプライヤーとバリデーター:彼らは誰ですか?

分散モデルでは、データサプライヤーバリデーターデータプロバイダーは、市場価格やIoTセンサーステートメントなどの特定の情報を送信するエンティティまたはソースです一方バリデーターは、このデータの精度を確認する責任があります。

暗号オラクル

複数のバリデーターが情報の真実性に同意しなければならないコンセンサスメカニズムに基づいていますその見返りに、バリデーターはオラクルのネイティブトークンの形で支払われるため、データの真実性が金融インセンティブによって奨励される経済モデル

暗号でオラクルはどのように機能しますか?

データ収集:複数のソース

ChainlinkPyth Networkような分散型オラクル またはテラー、いくつかのソースからデータを収集します。これらのソースには、プロのデータサプライヤー、IoTセンサー、またはオンラインAPIが含まれる場合があります。各ソースは、その情報をネットワークバリエーターに課して、その精度を確認します。

バリデーターの検証と調整

分散型システムのデータ検証は、コンセンサスメカニズムに基づいています。いくつかのバリデーターは、特定のイベントに関するデータとは独立して送信されます。有効な人の大部分が同一の情報を送信すると、インテリジェント契約への送信前にデータの正確性が保証されたときにコンセンサスが達成されます。

DeFi およびbyondでのオラクルの使用の場合

暗号のオラクルは、分散財務を超えたさまざまなセクターで使用できます。

ローンおよびローンプロトコル

Aaveのようなプラットフォームで または 化合物、オラクルは、借り手のソルベンシーを保証するために市場データを提供します。また、株式管理の保証を計算するためのデータ

自動保険

保険では、Oraclesは、自動支払いをトリガーするために特定の気象条件に達しているかどうか(干ばつ、嵐)かどうかを判断できます。たとえば降水データを送信して補償を自動化できます

日常生活の例:物流、農業保険

小売およびeコマースでは、Oraclesは倉庫から配達までの出荷のトレーサビリティを保証できます。

オラクルとセキュリティ:問題と解決策

DeFiに対する脅威です。ただし、分散型システムは、データソースを乗算し、バリッターがスチューキング

暗号のオラクルの未来:養子縁組の増加に向けて

smart contractビッグデータソリューションの採用が高まっているためデータ分析において中心的な役割を果たすことが求められています。ロジスティクスチャネル在庫管理、および供給の潜在的なアプリケーションにより、ブロックチェーンビジネス情報システムの高度な統合を想定することができます


質問フェア(FAQ)

暗号のオラクルとは何ですか?

CryptoのOracleは、インテリジェントな契約をブロックチェーン以外の情報にリンクするサービスです。

集中型と分散型のオラクルの違いは何ですか?

集中型のオラクルは単一のエンティティによって制御されますが、分散型オルレはいくつかのデータソースに基づいているため、操作のリスクが減少します。

暗号産業の集中オラクルの例は何ですか?

例には、促進可能なもの。これらの一元化されたオラクルは、脆弱性のために拒否されています。

DeFi のデータを十分に保護できますか?

はい、特に、分散化やスチューキングなどのメカニズムが提供されており、提供されたデータの信頼性を強化します。

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