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分散型価格オラクルマシン: 多層アグリゲーションがデータの安全性と正確性を保証
分散型価格オラクルマシン解析
単一障害点を避けるために、ある有名なオラクルマシンプラットフォームは分散型価格オラクルマシンの設計方案を採用しました。BTC/USD価格サービスの例として、このプラットフォームはユーザーにデータを提供するために31の独立した価格オラクルマシンを統合しています。
このアグリゲーターの設計は、システムリスクを効果的に低減することができます。各オフチェーンオラクルは、特定のメソッドを呼び出すことでアグリゲーターに価格データを提供し、ユーザーのリクエストに応じます。これらのオラクルは実際にはいくつかの外部所有口座(EOA)であり、BTC/USDのサービスデータを提供するだけでなく、ETH/USDなどの他の通貨ペアに対しても価格情報を同時に提供する可能性があります。
! チェーンリンク(オラクル解説シリーズのパート2)](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-855e7db6fb0607a91a3fa63b51fcc2c9.webp)
チェーン上の契約は、オラクルマシンデータを処理する際に、一連の厳格な検証手順を経ます:
! オラクル解説シリーズのチェーンリンク(パート2)](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-28d519adb5b491a0596a00eed45731eb.webp)
いくつかのアプリケーションシナリオでは、異なるオラクルマシンが提供する価格の偏差を比較することで、データの正確性をさらに保証します。
さまざまなトークンの価格を簡素化するために、特定のプラットフォームは「Feed Registry」機能も提供しています。これは複数の価格ソースのアグリゲーターと理解でき、ユーザーはさまざまなトークンの価格データを直接読み取ることができ、各トークンのために個別に価格ソースを設定する必要がありません。
! オラクル解説シリーズのチェーンリンクパート2](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cec5b2c5581a3e9abce8f2d60b1980b1.webp)
価格フィードメカニズムにおいては、通常、データソースの集約、ノードオペレーターの集約、オラクルマシンネットワークの集約という3つのレベルのデータ集約を経ます。
データソースの集約: 各主要取引プラットフォームから原始価格データを収集し、取引量や流動性などの要因に基づいて加重計算を行います。
ノードオペレーターの集約: 各ノードは複数の独立したデータ集約サービスプロバイダーから価格を取得し、その中央値を取って異常値を除外します。
オラクルマシンネットワークの集約: 応答ノードの数が設定値に達したとき、これらのノードデータの中央値を最終価格として取得します。
! オラクル解説シリーズのチェーンリンクパート2](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d9aeeaf87bcbb44e785c6ac67b5d0877.webp)
注意が必要なのは、毎回の結果がブロックチェーンに更新されるわけではないということです。偏差閾値またはハートビート閾値が満たされた場合にのみ、価格更新がトリガーされます。このメカニズムはセキュリティを向上させますが、価格更新の速度が遅くなる原因にもなります。数分から24時間に及ぶことがあります。そのため、このようなオラクルマシンは、価格更新にあまり敏感でないアプリケーションシーンに主に適しています。
! Chainlink(Oracle Explainerシリーズのパート2)](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9675c9b843c9317c5677f589662c7b07.webp)