分散型価格オラクルマシンシステムの設計と実装

単一障害点の問題を解決するために、一部のオラクルマシンサービスは分散型設計を採用しています。ビットコインのドル価格を提供するサービスを例に取ると、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、ユーザーに信頼できるデータを提供しています。

このアグリゲーターのコントラクト設計では、複数のオフチェーンオラクルが、transmitメソッドを呼び出して価格データを提供することで、ユーザーのリクエストに応答することができます。 これらのオフチェーンオラクルは、通常、BTC/USDペアだけでなく、イーサリアム/USDなどの他の通貨ペアのデータを提供できる外部所有のアカウント(EOA)です。

ブロックチェーン上の契約は、オラクルマシンが提供するデータを処理する際、一連の厳格な検証ステップを経ます。

1. まず、現在の契約状況を読み取り、事前チェックを行います。 2.必要な準備をします。
2. ecrecover()機能を使用して各署名データを検証し、ハッシュ値が_reportのハッシュであることを確認します。 同時に、署名者の役割が署名者であるかどうかを確認し、署名の重複を防ぎます。
3. 観測値が正しいことを確認し、それらから中央値を選択します。 中央値がプリセットのしきい値範囲を超えていないことを確認してください。
4. s_transmissionsに今回のオラクルマシンの回答を記録し、さらに検証を行う。

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特定のシステムは、この検証プロセスをさらに拡張し、異なるオラクルマシンが提供する価格の乖離が許容範囲内にあるかを比較することによってデータの信頼性を高めることがあります。

複数のトークン価格の取得プロセスを簡素化するために、一部のプラットフォームはFeed Registryの概念を導入しました。これはPriceFeedsのアグリゲーターと見なすことができ、複数のpriceFeed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ために個別にpriceFeedを設定する必要がなく、ガバナンスコストを大幅に削減し、柔軟性を向上させることができます。

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価格フィードに関しては、一部の高度な価格オラクルシステムは、マルチレイヤーデータ集約戦略を採用しています。

1.データソースの集約:主要な中央集権型および分散型の取引所から生の価格データを収集します。 2.ノードオペレーターの集約:独立したノードオペレーターは、複数のデータ集約サービスプロバイダーからデータを取得し、それを処理します。 3. オラクルマシンネットワークの集約：ネットワーク全体のデータ集約であり、通常は中央値計算などの方法を使用します。

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この多層集約メカニズムは、データの精度と信頼性を向上させるのに役立ちます。 ただし、偏差しきい値やハートビートしきい値などの更新トリガーメカニズムが存在するため、一部のシステムの価格更新は、数分から数時間の範囲で比較的遅くなる可能性があります。 この設計はセキュリティを強化しますが、価格に敏感なリアルタイムのユースケースでの使用も制限します。

一般に、分散型価格のオラクルシステムには、信頼性の高いデータを提供するという大きな利点がありますが、それらを選択して使用する際には、特定のアプリケーションのニーズに応じて特性を比較検討する必要があります。

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