如何使用Chainlink和谷歌云共建區塊鏈+云端混合型應用-ODAILY_NLINK:區塊鏈

谷歌于去年6月宣布將在谷歌云中集成Chainlink服務，使谷歌的BigQuery數據能供安全、可靠地傳輸到以太坊區塊鏈上。以下為GoogleCloud開發者AllanDan針對Chainlink和GoogleCloud集成之后可能有怎樣的潛在應用所做的分析。

將區塊鏈協議和技術與現代互聯網資源和公共云服務相結合，可以大幅提高應用速度。把互聯網端數據接入公鏈會帶來更多的應用場景，而使用Chainlink預言機就可以將BigQuery數據傳到區塊鏈上，使得這些應用場景成為可能。相關應用場景有很多，本文著重分析其中幾種我們認為價值較高并且可以立即投入使用的應用場景，它們分別是預測市場、期貨合同和交易隱私。

區塊鏈云端混合型應用

區塊鏈致力于運用數學方式建立共識。最初的區塊鏈出現后，很快就出現了各種創新，實現了點對點的協議，也就是智能合約。計算機科學家NickSzabo在1997年發表的一篇文章中首次提到智能合約這個概念。ColoredCoins等項目在比特幣區塊鏈上首次嘗試了智能合約。

掌柜調查署 | 競爭之下平臺幣會如何發展？:4月14日16:00，AAX交易所CEO Thor Chan將攜帶新上線的平臺通證AAB做客金色財經掌柜調查署，一起來看競爭之下，平臺幣會如何發展。更多詳情點擊原文鏈接查看。[2020/4/14]

智能合約被嵌入了區塊鏈的信息源中，在幾個區塊后就再也不能被篡改。這就打造了一種信任機制，讓區塊鏈的各個參與者可以放心地投入加密資產而不必擔心交易對手方風險，因為無須第三方參與，智能合約必然會自動執行。

但上述嘗試都無法解決一個根本問題，那就是用于評估合約的參數從何而來。如果數據不是來自于最近添加的鏈上數據，那么就需要一個可信的外部數據來源。這個數據來源就叫預言機。

在此之前，我們通過GoogleCloud公共數據集項目在BigQuery中免費開放了八個區塊鏈項目的公共數據，以下簡稱Google區塊鏈公共數據集。如果想了解更多關于這些數據集的信息，可以訪問GCP市場。此類數據集資源讓許多GCP客戶可以基于區塊鏈數據自動分析開發業務流程，比如SaaS利潤分享，通過標注網絡參與方特征降低服務濫用風險，以及使用靜態分析技術偵測軟件漏洞和惡意軟件。然而，這些應用都有一個共同的特征，那就是他們全都使用了區塊鏈公共數據集作為數據輸入，傳輸至鏈下業務流程。

動態 | 芬蘭海關對如何處理繳獲的比特幣感到困惑:金色財經報道，芬蘭財政部下屬的海關一直在考慮如何處理幾年前從販手中繳獲的1666枚比特幣。據悉，芬蘭海關不想拍賣沒收的比特幣，因為可能會將其返還給犯罪分子。這些比特幣在沒收的時候價值不到70萬歐元(約合76萬美元)。根據Coin360的數據，截至目前，這1666枚比特幣的價值接近1500萬歐元（超過1550萬美元）。據報道，該機構最初計劃在2018年拍賣這些資金，但最終以“反洗錢”為由凍結了這些比特幣。報告指出，除了持有超過1500萬美元的比特幣外，芬蘭海關還持有一些價值數百萬歐元的山寨幣。[2020/2/26]

與之相比，通過智能合約執行的鏈上業務流程如果無法訪問鏈下數據，則效用會受限。為了解決這個問題，并實現雙向交互，我們不僅需要讓區塊鏈數據與云服務交互，還要讓云服務與區塊鏈上的智能合約交互。

接下來，本文將展示一個智能合約平臺如何通過預言機中間件與我們的企業云數據庫交互。通過這樣的交互，智能合約可以在區塊鏈上發送數據請求，并從互聯網端數據庫提取相應數據，以此觸發操作。本文分析的云端+區塊鏈混合型應用模式能讓智能合約高效地配置云端資源，完成復雜的操作。我們在之后的文章會進一步探討該模式的其他應用。

聲音 | 北京商報：如何把區塊鏈等與金融業務進行融合是關鍵:8月28日，北京商報發布了題為《持牌機構怎么變：破體制禁錮 走獨立之路 》的文章，對央行《金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）》進行了解讀。文章稱，在分析人士看來，場景化是金融科技發展的一個重要趨勢，因為只有嫁接到具體場景，才能讓金融科技更好地服務于實體經濟，降低風險發生的可能，而如何把AI、大數據、云計算、區塊鏈等技術與金融業務進行合理而深度的融合是關鍵。[2019/8/28]

運作原理

跑在以太坊上的應用程序，也就是Dapp，在最高層級從Chainlink請求數據，然后從Google應用引擎和BigQuery端的web服務提取數據。

Dapp會觸發Chainlink預言機智能合約，從BigQuery提取數據，合約中包含參數化數據請求的費用。一個或多個Chainlink節點會看到數據請求，最終其中一個節點會處理請求任務。Chainlink節點的能力會通過外部適配器，也就是以服務為中心的模塊，擴展至授權API、支付網關以及外部區塊鏈。通過Chainlink節點交互，就可以獲取應用引擎的web服務。

聲音 | 前FDIC主席：對Libra有些擔憂 不知道其如何利用獲得的資 金:據CCN消息，前聯邦存款保險公司（FDIC）主席Sheila Bair在接受CNBC采訪時對Libra提出了一些擔憂，“如果我給他們一些錢去買Libra，他們會用這些錢做什么？他們在白皮書中對此有點模糊……抵押品的實力是我會問的一個問題。”盡管Libra聲稱自己是未來的穩定幣，但尚不清楚Facebook將如何利用其外匯儲備管理投資。 Bair后來重申了她關于美聯儲支持的加密貨幣的想法，然而，這一想法并沒有實現。政府通常對新技術的吸收很慢，但如果成功的話，Libra可能會改變這一切。[2019/6/19]

我們在GCP使用應用引擎標準環境實施了web服務，我們選擇應用引擎是因為它成本低廉、可擴展性高而且無須部署服務器。AppEngine從BigQuery提取數據，BigQuery中儲存著區塊鏈公共數據集。我們提供的數據是來自于已存數據，也就是說我們不會允許從BigQuery隨意請求數據，而只能請求參數化數據，比如應用可以針對以太坊上具體某個區塊或具體某個日期要求平均gas價格。

聲音 | 薛蠻子：行業應重點關注如何建立信任機制:著名天使投資人、UT斯達康創始人薛蠻子在“重構新生態”2018全球第五屆區塊鏈技術應用論壇上，就區塊鏈投資提到：很多散戶依靠對百倍千倍的幻想而去投資數字貨幣是非常危險的事。同時就區塊鏈監管也提到：如何在倒“洗澡水”的時候怎么又不把“澡盆里的孩子”倒出去，這是個很有技術難度的事情，也是短時間內很難實現的事。個人認為：接下來行業內胡亂“割韭菜”行為肯定行不通了，如何建立信任機制才是行業內應該去做的事情。[2018/7/26]

Chainlink節點成功得到web服務響應后，就會向Chainlink預言機合約傳回數據，之后會觸發Dapp合約，隨后觸發下游具體的Dapp業務流程執行。詳情請參見下方圖表：

如果想了解整合Dapp的具體方式，可以參考我們的文檔《了解如何通過Chainlink從BigQuery請求數據》。

如何使用BigQueryChainlink預言機

這一部分中，我們將探討如何利用GoogleCloud和Chainlink開發實用的應用。

應用場景1：預測市場

預測市場中的參與者可以通過資產配置對未來發生的各種事件進行投機操作。區塊鏈行業一個很有趣的問題是，哪個智能合約平臺會成為主流，因為網絡生態系統的價值將遵循贏者通吃的邏輯。人們對于哪個平臺會成功以及成功怎么定義持有許多不同的見解。

通過使用區塊鏈公共數據集，就可以在區塊鏈上處理很復雜的預測。我們在文檔中也闡述了如何在具體某個Dapp上通過提取1天/7天/30天活動數據測量Dapp的使用變化、使用量、使用間隔和使用頻率。

這些衡量指標包括每日/每周/每月活躍用戶，并經常用于web分析和移動App分析，是評估網站和App成功與否的標桿。

應用場景2：對沖區塊鏈平臺風險

金融行業成功將現有金融系統復制到了區塊鏈環境中，因此去中心化的金融應用也是大勢所趨。金融行業轉移到區塊鏈上，從技術角度來看，會比傳統金融系統更加值得信任也更加透明。

期貨和期權等金融合約的存在原本是為了讓企業能夠降低或對沖關鍵資源相關的風險。同樣地，如果可以使用平均gas價格這種鏈上活動數據創建簡單的金融工具，就可以對沖gas價格波動的風險。區塊鏈網絡的其他特質，比如區塊時間和/或礦工中心化等，都為Dapp開發者帶來了一定風險，因此也需要做一定對沖，規避風險。

通過從區塊鏈公共數據集中提取優質數據輸入到智能合約中，Dapp開發者可以降低風險，并最終帶來更多的創新和區塊鏈技術更加廣泛的應用。

我們在相關文檔中描述了以太坊智能合約如何與BigQuery預言機交互，在任意時間點提取gas價格數據。我們還在智能合約中展示了如何使用預言機基于未來gas價格執行質押合約，這是Dapp正常運行所需的關鍵數據輸入。

應用場景3：使用潛艇交易在整個以太坊上實現交易發布和披露

以太坊最受詬病問題之一就是缺乏交易隱私，導致對手會利用鏈上數據泄露鉆空子，剝削高頻智能合約用戶的價值，比如包含去中心化交易所地址的搶跑交易。《派出潛水艇，擊沉搶跑者》這篇文章里提到提前交易是目前所有去中心化交易所都遇到的問題，而且會拖慢去中心化金融的步伐，因為交易所是許多去中心化金融產品和應用的關鍵環節。

通過潛艇交易，智能合約用戶能夠提高交易隱私，并成功避免對手搶跑，這樣一來去中心化交易所立刻能擁有更大的實用價值。雖然這個方法對于阻止搶跑等惡性行為特別有效，但如果沒有預言機的話，其本身還是具有一定限制。

不使用預言機的潛艇交易會導致區塊鏈變得臃腫不堪。具體來說，以太坊虛擬機讓智能合約最多可以看到區塊鏈上256個上游區塊，或大約1小時內產生的全部區塊。這個最大可見范圍限制了潛艇交易的實用性，因為當需要重新廣播數據的時候會造成不必要的不規范問題。相較之下，如果使用了預言機，就可以拓寬潛艇交易的操作范圍，可以看到鏈上的所有歷史數據，因此區塊鏈也不會變得過于臃腫。

總結

我們已經展示了如何使用Chainlink服務將BigQuery中的區塊鏈公共數據集傳輸至區塊鏈上。這個技術可以用于提升效率，在一些情況下為以太坊智能合約建立全新的能力，并打造全新的區塊鏈商業模式。

這個方法的核心是用少量的延遲和交易費用換取大量的經濟效用。舉個具體的例子，普通的潛艇交易所需鏈上儲存的空間復雜度是O(n)，要向鏈上添加新區塊，但是如果智能合約等到兩個區塊后再調用BigQuery預言機，那么空間復雜度就能降低到O(1)。

我們預期這種交互技術將讓開發者能夠將智能合約平臺和云平臺的優勢結合起來開發混合型應用。我們對結合GoogleCloud平臺上的機器學習服務尤為感興趣。

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