බ්ලොක්චේන් ඔරකල් මගින් බාහිර ලෝකයෙන් තොරතුරු බ්ලොක්චේන් වෙත ලබා දීමේ ගැටලුව විසඳයි. නමුත් අපට විශ්වාස කළ හැක්කේ කුමන ඒවාද යන්න දැනගැනීම වැදගත්ය.
В නාමාවලිය දියත් කිරීම ගැන බ්ලොක්චේන් සඳහා ඔරකල් වල වැදගත්කම ගැන අපි ලිව්වා.
විමධ්යගත යෙදුම් වලට blockchain වලින් පිටත දත්ත වෙත ප්රවේශය නොමැත. එමනිසා, කුඩා වැඩසටහන් නිර්මාණය කර ඇත - ඔරකල් - බාහිර ලෝකයෙන් අවශ්ය දත්ත වෙත ප්රවේශය ලබාගෙන ඒවා බ්ලොක්චේන් මත වාර්තා කරයි.
දත්ත ප්‍රභවයේ වර්ගය මත පදනම්ව, ඔරකල් කාණ්ඩ තුනකට බෙදිය හැකිය: මෘදුකාංග, දෘඩාංග සහ මානව.
ඔරකල් මෘදුකාංග අන්තර්ජාලයෙන් දත්ත ලබා ගැනීම සහ සැකසීම - වායු උෂ්ණත්වය, භාණ්ඩ මිල, දුම්රිය සහ ගුවන් යානා ප්‍රමාදයන් වැනි. තොරතුරු API වැනි සබැඳි මූලාශ්‍රවලින් ලැබෙන අතර, ඔරකල් එය උපුටාගෙන බ්ලොක්චේන් මත තබයි. සරල මෘදුකාංග ඔරකල් එකක් සාදා ගන්නේ කෙසේද යන්න ගැන කියවන්න .
දෘඪාංග ඔරකල් උපාංග සහ සංවේදක භාවිතයෙන් සැබෑ ලෝකයේ වස්තූන් නිරීක්ෂණය කරන්න. උදාහරණයක් ලෙස, රේඛාවක් තරණය කිරීම සඳහා ක්‍රමාංකනය කරන ලද වීඩියෝ කැමරාවක් යම් ප්‍රදේශයකට ඇතුළු වන මෝටර් රථ වාර්තා කරයි. ඔරකල් බ්ලොක්චේන් හි රේඛාවක් තරණය කිරීමේ කාරනය වාර්තා කරන අතර, මෙම දත්ත මත පදනම්ව, විමධ්යගත යෙදුම් ස්ක්රිප්ට්, උදාහරණයක් ලෙස, දඩයක් නිකුත් කිරීම සහ මෝටර් රථ හිමිකරුගේ ගිණුමෙන් ටෝකන හර කිරීම ආරම්භ කළ හැකිය.
මානව ඔරකල් මිනිසුන් විසින් ඇතුළත් කළ දත්ත භාවිතා කරන්න. සිදුවීමේ ප්රතිඵලය පිළිබඳ ඔවුන්ගේ ස්වාධීන දෘෂ්ටිය හේතුවෙන් ඔවුන් වඩාත් ප්‍රගතිශීලී ලෙස සැලකේ.
දී ඇති පිරිවිතරයන්ට අනුව බ්ලොක්චේන් වෙත ඔරකල් දත්ත ලිවීමට ඉඩ දෙන මෙවලමක් අපි මෑතකදී ලබා දුන්නෙමු. එය ඉතා සරලව ක්රියා කරයි: ඔබ ලියාපදිංචි විය යුතුය පිරිවිතර පිරවීමෙන්. Waves Oracles අතුරුමුහුණත හරහා මෙම පිරිවිතරයට අනුව දත්ත ගනුදෙනු ප්‍රකාශයට පත් කළ හැක. මෙවලම ගැන වැඩිදුර කියවන්න .
එවැනි ප්‍රමිතිගත මෙවලම් සහ අතුරුමුහුණත් සංවර්ධකයින් සහ බ්ලොක්චේන් සේවා භාවිතා කරන්නන් සඳහා ජීවිතය පහසු කරයි. අපගේ මෙවලම මිනිස් ඔරකල් සඳහා විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් වන අතර, උදාහරණයක් ලෙස, ඕනෑම වස්තුවක් සඳහා සහතික හෝ ප්‍රකාශන හිමිකම් වාර්තා කිරීමට භාවිතා කළ හැක.
නමුත් ඔරකල් භාවිතා කරන විට, ඔවුන්ගෙන් ලැබෙන තොරතුරු කෙරෙහි විශ්වාසය පිළිබඳ ප්රශ්නය පැන නගී. මූලාශ්රය විශ්වාසදායකද? නියමිත වේලාවට දත්ත ලැබේද? මීට අමතරව, ඔරකල් තම වාසිය සඳහා හිතාමතාම වැරදි තොරතුරු ලබා දීමෙන් පරිශීලකයින් රැවටීමේ අවදානමක් ඇත.
උදාහරණයක් ලෙස, විමධ්යගත ඔට්ටු හුවමාරුවක් සඳහා ක්‍රීඩා ඉසව් පිළිබඳ තොරතුරු සපයන ඔරකල් එකක් සලකා බලන්න.
මෙම ඉසව්ව UFC 242 තරඟාවලියේ ප්‍රධාන සටන වන Khabib Nurmagomedov එදිරිව Dustin Poirier වේ. පොත් තබන්නන්ට අනුව, නූර්මගොමෙඩොව් යනු සටනේ පැහැදිලි ප්‍රියතමයාය. 1,24% ක සම්භාවිතාවට අනුරූප වන 76 හි අවාසි සමඟ ඔහුගේ ජයග්‍රහණය ගැන ඔබට ඔට්ටු තැබිය හැකිය. Poirier ගේ ජයග්‍රහණය සඳහා ඇති අවාසිය 4,26 (22%) වූ අතර දිනුම් ඇදීමේ අවාසිය පොත් තබන්නන් විසින් 51,0 (2%) ලෙස ගණන් බලා ඇත.
සටනේ සත්‍ය ප්රතිඵලය පිළිබඳ ඔරකල් වෙතින් තොරතුරු ලැබෙන තෙක් ස්ක්රිප්ට් මඟින් හැකි ප්‍රතිඵල තුනම සඳහා පරිශීලක ඔට්ටු පිළිගනී. ජයග්‍රහණ බෙදා හැරීමේ එකම නිර්ණායකය මෙයයි.
Nurmagomedov දිනූ බව දැන් දන්නා කරුණකි. කෙසේ වෙතත්, ඔරකල්හි නිර්දෝෂී හිමිකරු, රැවටීම කල්තියා සැලසුම් කර, ප්‍රති result ලය සඳහා වඩාත් හිතකර අවාසි සමඟ ඔට්ටුවක් තැබූ බව අපි සිතමු - දිනුම් ඇදීමක්. ඔට්ටු බැංකුව විශාල පරිමාවකට ළඟා වූ විට, ඔරකල්හි හිමිකරු සටනේ දිනුම් ඇදීමේ ප්රතිඵලය පිළිබඳ ව්‍යාජ තොරතුරු බ්ලොක්චේන් හි සටහන් කිරීමට පටන් ගනී. විමධ්යගත හුවමාරු ස්ක්‍රිප්ටයට ලැබුණු දත්තවල නිරවද්‍යතාවය දෙවරක් පරීක්ෂා කිරීමේ හැකියාවක් නොමැති අතර මෙම දත්තවලට අනුකූලව ජයග්‍රහණ පමණක් බෙදා හැරේ.
මේ ආකාරයේ රැවටීමෙන් ඇති විය හැකි ලාභය අවංක ඔරකල්හි ප්‍රක්ෂේපිත ආදායමට වඩා වැඩි නම් සහ උසාවියට යාමේ අවදානම අඩු නම්, ඔරකල් හිමිකරුගේ වංක ක්‍රියාවල සම්භාවිතාව සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි වේ.
ගැටලුවට හැකි එක් විසඳුමක් නම් ඔරකල් කිහිපයකින් දත්ත ඉල්ලා සිටීම සහ ප්රතිඵලය සම්මුතියකට ගෙන ඒමයි. එකඟතා වර්ග කිහිපයක් තිබේ:
- සියලුම ඔරකල් එකම තොරතුරු සපයන ලදී
- බොහෝ ඔරකල් එකම තොරතුරු සපයන ලදී (2 න් 3, 3 න් 4, ආදිය)
- ඔරකල් දත්ත සාමාන්ය අගයට ගෙන ඒම (උපරිම සහ අවම අගයන් පළමුව ඉවතලන විකල්ප ඇත)
- සියලුම ඔරකල් විසින් පූර්ව එකඟ වූ ඉවසීමක් සහිත ඒකාකාරී තොරතුරු සපයන ලදී (උදාහරණයක් ලෙස, විවිධ මූලාශ්‍රවලින් මූල්‍ය උපුටා දැක්වීම් 0,00001 කින් වෙනස් විය හැකි අතර නිශ්චිත ගැලපීමක් ලබා ගැනීම කළ නොහැකි කාර්යයකි)
- ලැබුණු දත්ත වලින් අද්විතීය අගයන් පමණක් තෝරන්න
අපි අපගේ විමධ්යගත ඔට්ටු හුවමාරුව වෙත ආපසු යමු. “3න් 4ක්” සම්මුතියක් භාවිතා කරන විට, දිනුම් ඇදීමක් වාර්තා කරන එක් ඔරකල් එකකට ස්ක්රිප්ට් ක්‍රියාත්මක කිරීමට බලපෑම් කිරීමට නොහැකි වනු ඇත, අනෙක් ඔරකල් තුන විශ්වාසදායක තොරතුරු සපයා තිබේ නම්.
නමුත් නිර්දෝෂී පරිශීලකයෙකුට ඔරකල් හතරෙන් තුනක් හිමි විය හැකි අතර, එවිට ඔහුට තීරණාත්මක බහුතරයක් ලබා දීමට හැකි වනු ඇත.
ඔරකල්වල අඛණ්ඩතාව සඳහා සටන් කිරීම, ඔබට ඔවුන් සඳහා ශ්රේණිගත කිරීමක් හෝ විශ්වාස කළ නොහැකි දත්ත සඳහා දඩ මුදල් පද්ධතියක් හඳුන්වා දිය හැකිය. ඔබට "කැරට්" මාර්ගයෙන් ගමන් කළ හැකි අතර අව්යාජත්වය සඳහා ත්යාගයක් පිරිනැමිය හැකිය. එහෙත් කිසිදු පියවරක් සම්පූර්ණයෙන්ම වළක්වා නොගනු ඇත, උදාහරණයක් ලෙස, උද්ධමනය හෝ අසාධාරණ බහුතරයක් ශ්රේණිගත කිරීම.
එබැවින් සංකීර්ණ සේවාවන් සොයා ගැනීම වටී ද, නැතහොත් සුපිරි වෙළඳසැලක රාක්කයක මෙන්, අවශ්ය දත්ත සපයන ඔරකල් පහක් තෝරා ගැනීමට, එකඟතාවයේ වර්ගය සකසා ගැනීමට ඔබට ඉඩ සලසන සම්මුති මෙවලමක් තිබීම ප්‍රමාණවත් වේද? ප්රතිඵලය?
උදාහරණයක් ලෙස, විමධ්යගත යෙදුමකට සෙල්සියස් අංශක වලින් උෂ්ණත්ව දත්ත අවශ්ය වේ. ඔරකල් නාමාවලියෙහි, එවැනි දත්ත සපයන ඔරකල් හතරක් අපට හමු වී, සම්මුති වර්ගය “සාමාන්ය” ලෙස සකසා ඉල්ලීමක් කරන්න.
ඔරකල් පහත අගයන් ලබා දුන්නේ යැයි සිතමු: අංශක 18, 17, 19 සහ 21. තිර රචනය ක්‍රියාත්මක කිරීම සඳහා අංශක තුනක වෙනසක් ඉතා වැදගත් විය හැකිය. සේවාව ප්රතිඵලය සකසන අතර අංශක 18.75 ක සාමාන්ය උෂ්ණත්ව අගයක් ලබා ගනී. විමධ්යගත යෙදුම් ස්ක්‍රිප්ටයට මෙම අංකය ලැබෙන අතර එය සමඟ වැඩ කරනු ඇත.
අවසාන වශයෙන්, තීරණය පාරිභෝගිකයා මත රඳා පවතී: එක් ඔරකල් විශ්වාස කර එහි දත්ත භාවිතා කරනවාද, නැතහොත් ඔවුන්ගේ අභිමතය පරිදි තෝරාගත් ඔරකල් කිහිපයක සම්මුතියක් ගොඩනඟනවාද යන්න.
ඕනෑම අවස්ථාවක, දත්ත ඔරකල් යනු තරමක් නව ක්ෂේත්‍රයකි. එය වර්ධනය විය යුත්තේ කුමන දිශාවටද යන්න පරිශීලකයින්ටම තීරණය කළ හැකි අවධියේදීය. ඒ නිසා අපි ඔබේ අදහස අහන්න කැමතියි. ඔරකල් සඳහා ඉහත මෙවලම අවශ්‍යද? පොදුවේ දත්ත ඔරකල් වල අනාගතය ඔබ දකින්නේ කෙසේද? අදහස් දැක්වීමේදී සහ අපගේ නිල කණ්ඩායම තුළ ඔබේ මතය බෙදා ගන්න .
මූලාශ්රය: www.habr.com