分散型価格オラクルマシンシステムの設計と実装

オラクルマシンサービスは、応答の遅延や単一障害点を引き起こす可能性のあるさまざまな潜在的リスクに直面しています。この問題を解決するために、一部のプロジェクトは、より信頼性の高いサービスを提供するために分散型価格オラクルマシンのアーキテクチャを採用しています。BTC/USD価格サービスの例として、あるシステムは31の独立した価格オラクルマシンを統合してユーザーにデータを提供しています。

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このアグリゲーターのスマートコントラクトはブロックチェーンブラウザで確認できます。コントラクト内の特定のメソッドを呼び出すことで、ユーザーは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の情報を取得できます。各オフチェーンオラクルは、アグリゲーター内のユーザーのリクエストに応じて価格データを提供するために、対応するメソッドを呼び出すことができます。これらのオフチェーンオラクルは通常、外部所有アカウント（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、ETH/USDなどの他のアグリゲーターにもサービスを提供する可能性があります。

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チェーン上の契約の処理プロセスは、以下の主要なステップを含みます：

1. 現在の契約の状態を読み取り、一連のチェックを行います。 2.必要な準備をします。
2. 各署名データに対して暗号学的手法を使用して検証し、データの真実性と完全性を確保します。
3. 観測値をソートし、中位数を選択し、設定された閾値を超えないようにする。
4. 今回のオラクルマシンの答えを記録し、さらに検証を行います。

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特定のアプリケーションでは、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によって追加の検証が行われます。この方法は、単一のデータソースがもたらすリスクを効果的に低減することができます。

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使用プロセスを簡素化し、柔軟性を向上させるために、いくつかのシステムはFeed Registryの概念を導入しました。それはPriceFeedsのアグリゲーターとして理解でき、複数の価格フィードを統合しています。Feed Registryを使用することで、開発者は各トークンの価格フィードを自分で設定する必要がなく、統一インターフェースを介して価格データを直接読み取ることができます。

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価格オラクルマシンのフィード価格メカニズムは通常、複数のデータ集約を含みます：

1. データソースの集約：主要な取引所と分散型取引所から原始価格データを収集します。
2. 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、処理を行います。
3. オラクルマシンネットワークの集約：ネットワーク全体でノードデータを最終的に集約します。一般的な方法は中央値を取ることです。

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注意すべきは、データの更新が常にチェーン上に即座に反映されるわけではないということです。通常、偏差しきい値やハートビートしきい値などの特定の条件を満たす必要があり、それによってチェーン上の更新がトリガーされます。このメカニズムはシステムの安定性を向上させますが、価格の更新が遅れる可能性もあり、更新の間隔は数分から24時間までさまざまです。したがって、このようなオラクルマシンシステムは、価格更新に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。

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