ما هو فلتر بلوم في بلوكشين؟

مقدمة العملة

وتشبه تقنية بلوكتشين الغابة المتنامية؛ فكل كتلة جديدة تشبه برعمًا جديدًا يندفع عبر التربة الرقمية، مما يزيد من ارتفاع الشبكة. يعد Bloom Filter آلية أقل شهرة ولكنها ذات تأثير عميق في قلب هذه الغابة الرقمية. تعمل Bloom Filters كبوصلة لنا أثناء التنقل بين أوراق البيانات الكثيفة، مما يوجهنا نحو الكفاءة والخصوصية.

تعمل Bloom Filters داخل بلوكتشين، مما يعزز قدرتها على إدارة البيانات، تمامًا كما تتطلب البوصلة مجالًا مغناطيسيًا. إنهم الأبطال المجهولون في ملحمة بلوكتشين، والتي غالبًا ما تطغى عليهم المصطلحات الأكثر لمعانًا مثل العملات المشفرة والعقود الذكية. من ناحية أخرى، يمكن أن يوفر فهم Bloom Filters منظورًا فريدًا حول الأعمال المعقدة لتقنية blockchain ولماذا يتم الترحيب بها كقوة ثورية في المجال الرقمي.

الغرض من هذه المقالة هو مساعدتك على فهم Bloom Filters. سواء كنت من عشاق بلوكتشين الناشئين أو كنت مهتمًا فقط بالتكنولوجيا، ستوفر لك هذه المقالة نظرة جذابة حول ماهية Bloom Filters، وكيفية ارتباطها بـ blockchain، وسبب أهميتها. سننظر إلى جوهر Bloom Filters في مجال blockchain باستخدام تفسيرات بسيطة وأمثلة من العالم الحقيقي.

في الأقسام التالية، سنبدأ بفهم أساسي لفلاتر بلوم وأصلها وآلية عملها (في هذه المرحلة، يكون الرسم التخطيطي التوضيحي البسيط مناسبًا). بعد ذلك، سنقوم بتوسيع نطاقنا لنرى كيف يتم استخدام Bloom Filters خارج blockchain (ربما في جدول يقارن التطبيقات المختلفة). سنرى كيف يتم دمج Bloom Filters عندما نتعمق في غابة blockchain، وسنوضح ذلك بأمثلة من العالم الحقيقي (صور تطبيقات Bloom Filter في مشاريع blockchain الفعلية). سنقوم أيضًا بتقييم الفوائد مقابل العيوب ودراسة كيفية تطور مجتمع blockchain لمعالجة هذه المشكلات (قد يكون الرسم البياني المقارن مفيدًا هنا).

لذلك، بينما نقف على شفا هذا الاستكشاف الرقمي، دعونا نتخذ الخطوة الأولى لفهم الكتل المزدهرة لبلوكتشين من خلال عدسة Bloom Filters.

فهم فلاتر بلوم

المصدر: https://ethereumclassic.org/

تعد Bloom Filters مزيجًا مثيرًا للاهتمام من الرياضيات وعلوم الكمبيوتر، وتعمل كهيكل بيانات مضغوط لاختبار ما إذا كان العنصر عضوًا في مجموعة. إنهم مثل أمناء المكتبات الدقيقين في العالم الرقمي، مما يساعد على تحديد المعلومات التي تبحث عنها بسرعة. ومع ذلك، هناك مشكلة صغيرة - في حين أنهم يستطيعون إخبارك على وجه اليقين إذا لم يكن العنصر موجودًا في المكتبة، إلا أنهم قد يضيعون أحيانًا كتابًا أو كتابين في غير موضعه.

التعريف والشرح البسيط

تخيل أن لديك صندوقًا كبيرًا به العديد من المقصورات، ولديك مجموعة من الكرات الملونة المختلفة. في كل مرة تحصل فيها على كرة جديدة، فإنك تتبع مجموعة من القواعد التي تخبرك بالمقصورات التي يجب وضع الملصق فيها. بمرور الوقت، كلما حصلت على المزيد من الكرات، تحصل المزيد من المقصورات على ملصقات. الآن، إذا أعطاك شخص ما كرة وسألك عما إذا كنت قد رأيتها من قبل، فأنت تتحقق من المقصورات بناءً على قواعد هذا اللون. إذا كانت جميع المقصورات الخاصة بهذا اللون تحتوي على ملصقات، فأنت تقول «ربما نعم». ولكن إذا كانت أي مقصورة فارغة، فأنت تقول «بالتأكيد لا».

من الناحية الفنية، يعد Bloom Filter بنية بيانات تُستخدم لاختبار ما إذا كان العنصر عضوًا في مجموعة. إنها فعالة للغاية من حيث المساحة ولكن على حساب الدقة - لن تعطي أبدًا نتيجة سلبية خاطئة (إذا كانت تقول أن العنصر ليس في المجموعة، فهذا صحيح)، ولكن هناك احتمال وجود نتيجة إيجابية خاطئة (قد تقول أن العنصر موجود في المجموعة عندما لا يكون كذلك).

الخلفية التاريخية وآلية العمل الأساسية

تم تقديم فلاتر بلوم بواسطة بيرتون هوارد بلوم في عام 1970. تكمن العبقرية وراء تصميم Bloom في بساطته وكفاءته عندما يتعلق الأمر بالإجابة على الأسئلة المتعلقة بالعضوية.

يوجد في قلب Bloom Filter مكونان رئيسيان: مصفوفة البت والعديد من وظائف التجزئة. مصفوفة البت هي بنية بيانات بسيطة تتكون من مصفوفة من البتات (0s و 1s). في البداية، يتم تعيين جميع البتات في المصفوفة على 0. وعلى العكس من ذلك، فإن دوال التجزئة هي خوارزميات رياضية تأخذ مدخلًا (أو «رسالة») وتُرجع سلسلة من وحدات البايت ذات الحجم الثابت. يكون الناتج، عادةً «الملخص»، فريدًا لكل إدخال فريد.

الآن، عند إضافة عنصر إلى Bloom Filter، تقوم وظائف التجزئة هذه بحساب المواضع أو الفهارس داخل مصفوفة البت، وتحويل البتات في هذه المواضع إلى 1. للتحقق مما إذا كان العنصر جزءًا من المجموعة، يتم استخدام نفس وظائف التجزئة لحساب الفهارس، ويتم فحص البتات في هذه الفهارس. إذا كان أي بت يساوي 0، فإن العنصر بالتأكيد ليس في المجموعة. ومع ذلك، إذا كانت جميع البتات 1، فقد يكون العنصر في المجموعة، ولكن هناك أيضًا احتمال وجود نتيجة إيجابية خاطئة، مما يعني أن العنصر ليس موجودًا بالفعل في المجموعة ولكن البتات التي تم فحصها تشير إلى خلاف ذلك.

تتيح هذه الآلية طريقة سريعة وفعالة من حيث المساحة للتحقق من عضوية العنصر، وإن كان ذلك مع وجود فرصة ضئيلة للخطأ في شكل إيجابيات خاطئة.

المصدر: https://devopedia.org/bloom-filter

تكمن أناقة Bloom Filters في قدرتها على تنفيذ هذه العمليات بسرعة وبطريقة فعالة من حيث المساحة، مما يجعلها أداة قيمة في العديد من مجالات علوم الكمبيوتر، وكما سنرى، في blockchain.

أمثلة من العالم الحقيقي

تلعب Bloom Filters دورًا مهمًا في النظم البيئية لبلوكتشين، خاصة للعملاء الخفيفين أو SPV (التحقق البسيط من الدفع). على سبيل المثال، في النظام البيئي لبيتكوين، قدمت BIP37 Bloom Filters لعملاء SPV، مما يسمح للعقد الكاملة بطلب المعاملات لعناوين محددة. لا يؤدي ذلك إلى توفير النطاق الترددي فحسب، بل يحمي أيضًا خصوصية العميل. وبالمثل، تستخدم إيثريوم بلوم فيلترز لاسترداد إدخالات السجل أو الأحداث المهمة لتفاعلات العقود الذكية، وتحسين عملية استرداد إدخالات السجل ذات الصلة بشكل كبير، وتسريع التفاعلات، وتحسين كفاءة الشبكة. تُظهر هذه التطبيقات قدرة Bloom Filters على التكيف وفائدتها في تحسين كفاءة معالجة البيانات والحفاظ على الخصوصية في مشاريع blockchain.

فلاتر بلوم إلى ما وراء بلوكتشين

المصدر: https://devopedia.org/bloom-filter

تعد Bloom Filters مفيدة في مجموعة متنوعة من المجالات بخلاف blockchain. إنها مهمة في بيئات قواعد البيانات، لأنها تسرع استعلامات العضوية، وهو أمر ضروري لاسترجاع البيانات بسرعة. فهي تساعد في التوجيه الفعال للحزم وتقليل زمن الوصول وضمان اتصالات شبكة أكثر سلاسة في مجال الشبكات. تستخدم متصفحات الويب Bloom Filters مثل Google Chrome لتحسين أمان المستخدم من خلال تصفية عناوين URL الضارة. حظيت Bloom Filters باهتمام متزايد في مجال البيانات الضخمة، التي شهدت ارتفاعًا كبيرًا منذ منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، نظرًا لطبيعتها الموفرة للمساحة، لا سيما عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. وهي تعمل كهيكل بيانات احتمالي مضغوط يدعم استعلامات العضوية المحددة. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص في الحالات التي يكون فيها التخزين والسرعة أمرًا بالغ الأهمية.

علاوة على ذلك، تجد Bloom Filters تطبيقاتها في شبكات نظير إلى نظير، مما يساعد في توجيه الموارد والتعاون. تستخدم شبكات توصيل المحتوى (CDNs) Bloom Filters لتجنب التخزين المؤقت غير الضروري للملفات، مما يضمن تسليم البيانات بكفاءة للمستخدمين. في تطبيقات البث، يتم استخدامها لإزالة الأحداث المكررة على نطاق واسع، وإظهار قدرتها على التعامل مع تدفقات البيانات عالية الإنتاجية. على سبيل المثال، تستخدم Medium Bloom Filters لإزالة التوصيات المكررة، وتسليط الضوء على فائدتها العملية في تطبيقات العالم الحقيقي. إن تعدد استخدامات Bloom Filters هو ما يجعلها أداة لا غنى عنها في الأنظمة الرقمية الحديثة، وتمتد إلى ما هو أبعد من تطبيقها في تقنية blockchain.

الفوائد والتحديات والحلول

الفوائد

• كفاءة المساحة: تتفوق Bloom Filters في كفاءة المساحة، وتتطلب جزءًا صغيرًا من الذاكرة مقارنة بهياكل البيانات الأخرى، وهو أمر حيوي في البيئات ذات قيود الذاكرة.
• تحسين الخصوصية: تساهم قدرتها على إخفاء البيانات الدقيقة في تحسين خصوصية المستخدم، وهي حجر الزاوية في بيئات بلوكتشين حيث تكون الخصوصية مصدر قلق رئيسي.
• السرعة: من خلال السماح باستعلامات العضوية السريعة، فإنها تعزز بشكل كبير سرعة استرداد البيانات، وهو أمر بالغ الأهمية للحفاظ على مستويات الأداء العالي في الأنظمة الرقمية.

التحديات والحلول

• الإيجابيات الكاذبة: يمكن التخفيف من التحدي المتأصل للإيجابيات الخاطئة في Bloom Filters من خلال تحسين المعلمات مثل عدد وظائف التجزئة وحجم مصفوفة البت. يجب أن تكون المفاضلة بين استهلاك الذاكرة واحتمال الإيجابيات الخاطئة متوازنة بشكل جيد لضمان الفعالية.
• اختيار المعلمات: يعد تحديد المعلمات الصحيحة - حجم الفلتر (m) وعدد وظائف التجزئة (k) وعدد العناصر المراد تخزينها (n) أمرًا بالغ الأهمية. يمكن أن يؤدي اختيار المعلمات غير المناسب إلى زيادة الإيجابيات الخاطئة، أو في أسوأ السيناريوهات، السماح للمهاجمين بإفساد الفلتر باستخدام مدخلات مختارة جيدًا. يعد التوازن بين هذه المعلمات أمرًا حيويًا لضمان المعدل الإيجابي الخاطئ المطلوب مع الحفاظ على الكفاءة.

الاستنتاج

يسلط استكشاف Bloom Filters الضوء على دورها المهم في تضخيم كفاءة وخصوصية blockchain. يُظهر تكاملها في بيئات بلوكتشين مثل بيتكوين وإيثريوم تأثيرها الكبير. مع استمرار تطور تقنية blockchain، سيساهم دمج Bloom Filters ومتغيراتها بلا شك في تعزيز إدارة البيانات والخصوصية وكفاءة الشبكة بشكل عام. وهذا بدوره يمهد الطريق لشبكات بلوكتشين أكثر قوة وسهولة في الاستخدام، مما يعكس مزيجًا من البساطة والفعالية التي تجلبها Bloom Filters إلى العالم الرقمي.