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分散型オラクルマシンは価格データの信頼性をどのように確保するか
分散型価格オラクルマシンの動作原理
単一障害点を回避するために、ある有名なオラクルマシンプロジェクトは、ユーザーにサービスを提供するために分散型設計を採用しました。BTCのドル価格を提供する例として、このサービスは31の独立した価格オラクルを集約しています。
このアグリゲーターの具体的な実装は、そのスマートコントラクトのソースコードを確認することで行えます。コントラクト内の特定のメソッドを呼び出すことで、このアグリゲーターに含まれるすべてのオフチェーンオラクルマシン情報を取得できます。
各チェーン外オラクルマシンは、指定されたメソッドを呼び出すことで価格データを提供し、アグリゲーター内のユーザーのリクエストに応じることができます。これらのオラクルマシンは通常、外部に所有されているアカウント(EOA)であり、BTC/USDアグリゲーターにデータを提供するだけでなく、他の価格ペア(、例えばETH/USD)にも同時にサービスを提供する可能性があります。
チェーン上の契約の処理プロセスは大まかに以下の通りです:
まず現在の契約状態を読み取り、一連のコンプライアンスチェックを実施します。
チェックが通過した後、必要な準備作業を行います。
その後、各署名データを検証し、署名者が適切な権限を持っていることと、署名が再利用されていないことを確認します。
最後に、観測値の順序を確認し、中位数を結果として選択し、設定された閾値を超えないことを確認します。すべての検証が通過した後、結果を契約ストレージに記録します。
さらに、結果に対して追加の検証が行われます。たとえば、特定のアプリケーションは、結果を他のソース(、例えば分散型取引所)の価格と比較し、偏差が許容範囲内であることを確認する場合があります。
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フィードレジストリの利点
使用プロセスをさらに簡素化するために、いくつかのオラクルマシンプロジェクトはFeed Registry機能も提供しています。これは複数の価格フィードのアグリゲーターと見なすことができ、ユーザーは各トークンの価格ソースを個別に設定する必要がなく、Feed Registryを通じて必要な価格データを直接読み取ることができます。
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マルチレイヤーデータ集約メカニズム
高品質な価格オラクルマシンは通常、複数のデータ集約メカニズムを採用しており、主に3つのレベルが含まれます: データソースの集約、ノードオペレーターの集約、オラクルネットワークの集約。
データソースの集約: 大手中央集権型および分散型取引所から原始価格データを収集し、専門のデータサービスプロバイダーによって初期処理が行われます。
ノードオペレーターの集約: 各独立したノードオペレーターは複数のデータサービスプロバイダーから価格を取得し、異常値を除外するために中央値を計算します。
オラクルマシンネットワークの集約:全体のネットワークレベルでの集約は、通常、設定されたノード数に達した後に中央値を取る方法を採用します。
注目すべきは、データの更新が常に即座にブロックチェーンに同期されるわけではないということです。通常、偏差閾値とハートビート閾値の2つのトリガー条件が設定されており、そのうちの1つが満たされた場合のみブロックチェーン上のデータが更新されます。このメカニズムはデータの信頼性を保証する一方で、価格の更新が相対的に遅くなる可能性があるため、主に価格のリアルタイム性が要求されないアプリケーションシーンに適しています。
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