Dans un annonce ce mercredi, L’espace et le temps, une entreprise qui se décrit comme un entrepôt de données alimenté par l’IA, a lancé Python Data for Jobs, une solution de données destinée aux entreprises ayant des tâches Python de longue durée. La solution permet aux utilisateurs d’exploiter Python pour extraire des données de sources de bases de données externes, les transformer et les charger de manière transparente dans l’espace et le temps, sans écrire de code. De plus, l’innovation se connecte aux contrats intelligents, permettant aux développeurs d’envoyer d’énormes volumes de données de manière cryptographiquement sécurisée.
Python Data for Jobs est actuellement en version bêta et disponible sur le Atelier Espace et Temps.
Comprendre le fonctionnement de Python Data for Jobs
Pour comprendre Python Data for Jobs, vous devez être informé des Preuve de SQL produit que Space and Time a lancé le 2 août de l’année dernière. En termes simples, la preuve de SQL est un produit capable de prouver que les données renvoyées dans les requêtes applicables sont exactes et n’ont pas été falsifiées. La plateforme le vérifie via des preuves zéro connaissance (ZK), qui génèrent une preuve cryptographique SNARK de l’exécution de la requête, permettant à un contrat intelligent de récupérer et de traiter des données avec SQL de manière infalsifiable.
Python Data for Jobs accélère ce processus pour les entreprises disposant de gros volumes de données et de données diffusées en continu pendant de longues périodes, sans écrire de code. Essentiellement, le produit exploite le service AI SQL récemment lancé par Space and Time, Houstonun service basé sur OpenAI qui permet à un utilisateur d’écrire une invite en langage naturel, convertit la requête en requête SQL et renvoie le résultat.
Houston, un chatbot IA disponible dans Space and Time Studio, peut générer de simples scripts d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour récupérer les données de la source à partir de bases de données Web2 ou de plates-formes de stockage décentralisées Web3, les préparer et les charger dans Space and Time. Le bot crée ensuite un script qui se connecte à des bases de données externes (par exemple PostgreSQL ou Snowflake ou IPFS), comprend le contenu de la base de données, le transforme, crée des tables dans l’espace et le temps et charge une ligne à la fois hors des bases de données et dans l’espace. et le temps. Tout cela se fait à l’aide d’une simple invite en langage naturel.
Interrogation de données de l’espace et du temps vers des contrats intelligents
Python Data for Jobs permet également aux entreprises d’interroger des données hors de l’espace et du temps, de les traiter et de les envoyer à un contrat intelligent. Bien que cela ait été construit sur plusieurs blockchains, le problème demeure que les tâches Python s’exécutent généralement pendant une longue période. Prenons par exemple un script pour calculer la probabilité que $ BTC reste au-dessus de 40 000 $ pour le reste de l’année, ce qui peut prendre environ 20 secondes, suite à des simulations, etc. Pour connecter le résultat sur un contrat intelligent, l’utilisateur doit vérifier et approuver que le résultat est infalsifiable. Bien que les mécanismes d’algorithme de consensus fonctionnent bien pour prouver des scripts à exécution rapide, 20 secondes sont trop longues, ce qui peut voir différents nœuds terminer la tâche à des moments différents, ralentissant ainsi le processus.
Pour limiter cela, Python pour les données s’appuie sur une sécurité optimiste (similaire aux cumuls optimistes), de sorte que les entrées, les sorties et le code lui-même sont tous hachés dans une chaîne majeure. Le script n’est exécuté qu’une seule fois, et si le résultat n’est pas celui attendu, l’utilisateur peut demander une preuve et Space and Time prouve cryptographiquement ce qui a été exécuté. L’équipe de développement construit actuellement une preuve ZK pour Python afin d’améliorer la sécurité en temps réel de Python Data for Jobs.
Tirer parti de l’IA pour une migration transparente des données
Semblable à l’interrogation de ChatGPT, Houston offrira aux entreprises une migration de données rapide et transparente. En tapant simplement ce que vous souhaitez que le chatbot IA fasse et en lui donnant accès à la base de données source, Houston utilisera le cadre d’invite vers SQL déjà construit pour récupérer des informations sur la base de données. Il s’agit d’une évolution cruciale pour les plateformes traitant de gros volumes de données telles que Truflation et dClimatautomatisant l’extraction et la transformation des données.
Python Data for Jobs introduit également des cas d’utilisation complexes pour les applications décentralisées dans l’espace DeFi. Le produit permet aux utilisateurs et aux développeurs d’intégrer des modèles financiers sophistiqués tels que la prévision des mouvements de prix ou l’évaluation des facteurs de risque, dans votre contrat intelligent avec une sécurité optimiste. Cela garantit que les données sont infalsifiables, ce qui aide les protocoles DeFi à étendre leur logique métier à des idées plus complexes, au-delà de ce qu’offre la preuve de SQL.