今年3月，Artela推出了針對下一代EVM執行層的技術升級EVM++，其中包括可擴展性和可擴展性方面的提升。 Artela透過引入EVM++來提高EVM的擴充性和效能，支援開發者在WebAssembly下載創建鏈上自訂程序，提供客製化應用特定擴充功能。透過預測性樂觀執行、非同步預載技術、平行儲存以及彈性區塊空間等方式，Artela實現了高效的虛擬機器效能，支援更成熟的應用場景，如即時大數據處理和金融交易。 Artela的技術架構為區塊鏈網路帶來了更高的安全性和可擴展性。
今年3 月，可擴展性L1區塊鏈網路Artela 推出了EVM++，這是針對下一代EVM 執行層的技術升級。 EVM++ 中的第一個「+」代表了「Extensibility」，即透過Aspect 技術實現的可擴展性，這項技術支援開發者在WebAssembly（WASM）下載創建鏈上自訂程序，這些程式可以透過EVM 協作，為dApp 提供高效能的客製化應用程式特定擴充。第二個「+」則代表了「Scalability」，即透過除了執行技術和彈性區塊空間設計大幅提升網路處理能力和效率。
WebAssembly（WASM）是一種二進位程式碼格式，能夠在網頁瀏覽器實現本地執行速度的效能，特別適合處理運算密集任務，如人工智慧和大數據處理。
昨天，Artela 發佈白皮書，介紹了其如何透過開發區塊鏈和引入基於彈性運算的彈性區塊空間來增強區塊鏈的安全性。
每一個人
在傳統的以太坊虛擬機器（EVM）中，所有的智慧合約作業和狀態轉換都必須在全網範圍內結婚。我要求所有的節點都按照相同的順序執行相同的交易。因此，即使某些交易在現實中沒有依賴關係，它們也必須按照區塊中的順序接一個地執行，也就是串行處理。
其中包括處理多個處理器或多個計算核心同時執行多個計算任務或處理數據，提高處理效率並縮短運行時間，尤其是對於那些可以分解成多個獨立任務的複雜或大規模計算問題。 其中包括EVM 是傳統的以太坊虛擬機器的一個擴展或改進，能夠同時執行多個智慧合約或合約函數，提高整個網路的吞吐量和效率。 此外，它還可以優化單執行緒執行時的效率。 其中包括EVM 的優點是讓現有的去中心化應用，實現網路層級效能。
Artela 網路與EVM++
Artela 是透過引入EVM++ 來提高EVM 的擴展和效能的L1。 EVM++ 是EVM 執行層技術的升級，整合了EVM 的彈性和WASM 的高效能特性。這種增強版本的虛擬機支援不僅包括處理和高效存儲，而且還使得更複雜和對性能要求更高的應用能夠在Artela 上實現。 EVM++ 不僅支援傳統的智慧合約，還能在鏈上動態添加和運行高效能模組，例如AI 代理，這些代理可以作為鏈上處理器獨立運行，或直接參與到鏈上游戲，創造真正可編程的NPC 。
Artela透過其執行設計來確保網路節點的運算能力可以根據需求靈活擴展。此外，驗證器節點支援水平擴展，網路能夠根據當前的負載或需求自動調整計算節點的規模，這一過程透過彈性協議協調，確保共識重置的計算資源充足。透過彈性運算保證網路節點運算力的可擴展，最終實現彈性區塊空間，允許大型dApp根據特定需求申請卸載區塊空間，這不僅滿足了擴展公共區塊空間的需求，還確保了大型應用的效能和穩定性。
Artela 的建築細節
1. 預測性樂觀執行（Predictive Optimistic Execution）
預測性樂觀執行是Artela 的技術之一，也是Polygon 、Sei 、Monad 等一組EVM 用戶端。預測性樂觀執行指的是一種執行策略，假設初始階段的事務之間沒有衝突。在這種機制中，每個事務都保持一個私有的州版本，記錄修改但不限於最終確定。事務執行完畢後，進行一次驗證階段，檢查是否有與同時期其他事務所引起的全域狀態變化的衝突。一旦協商成功，就會重新執行事務。預測性樂觀透過特定的AI模型分析歷史交易數據，來預測即將執行的依賴關係，即哪些交易會存取相同的數據，並據此將交易分組安排它們的執行順序，從而減少執行衝突和重複執行。在預測方面，Sei 依賴開發者提前定義內核交易依賴關係的文件，而Monad 是採用編譯器層級的靜態分析交易依賴關係的文件，並且都缺乏Artela 基於動態預測模型的AI 自適應能力。
2. 非同步預載技術（Async Preloading）
非同步預載技術解決因狀態存取導致的輸入輸出（I/O）瓶頸，1.提高資料存取速度，減少事務時的等待時間。 Artela 在交易前，根據預測模型預先將所需的狀態資料從慢速儲存（如硬碟）載入到快速儲存（如記憶體）中。透過提前載入必要的數據，減少時的I/O等待時間。當資料預先被載入和多個處理器或執行緒可以同時訪問，進一步提高的進程數將不復存在。
3. 並行儲存（Parallel Storage）
摘要：隨著資料挖礦和人工智慧的發展,資料挖礦技術的應用越來越廣泛,資料挖礦作為資料挖礦的重要手段,在資料挖礦中應用越來越廣泛.資料挖礦技術的應用使得資料挖礦技術的應用越來越廣泛,但是,資料挖礦技術的應用還遠遠不夠,資料挖礦技術的應用還存在著一些問題. 本文從資料挖礦技術的應用角度分析了資料挖礦技術的應用前景. 文章對資料挖礦技術的應用前景進行了分析,並針對資料挖礦技術的應用特點,對資料挖礦技術的應用進行了探討. 文章透過對資料挖礦技術的應用前景進行分析,並針對資料挖礦技術的應用進行了探討.
除此之外，儲存系統主要針對兩大問題進行設計：一是實現儲存的除化處理，二是提高資料狀態的高效記錄到資料庫的能力。在資料過程中，常見的問題包括資料寫入時的膨脹和資料庫處理的壓力增加。為了有效地應對問題，Artela 採納了狀態承諾（State Commitment，SC）與狀態儲存（State Storage，SS）的分離策略。此策略將儲存任務分為兩部分：一部分負責快速處理的操作，以此節省資料結構並減少資料重複；另一部分則負責記錄所有詳盡的資料資訊。此外，為了在處理大量資料時不影響效能，Artela 資本將小塊資料合併成大塊的方法，在編譯時確保資料安全。
4.彈性區塊空間（EBS）
Artela 的彈性區塊空間（EBS）是基於彈性運算概念設計而成，能夠根據網路控制堵塞程度自動調整區塊容納量交易數量。
彈性運算是一種雲端運算服務模型，可讓系統自動調整運算資源的配置以適應變化的負載需求，主要1優化資源使用效率，確保在需求增加時迅速提供額外的運算能力。
EBS 根據dApp 的具體需求來動態調整區塊資源，為需求高的dApp 提供重建擴容區塊空間，旨在解決不同應用對區塊鏈效能需求顯著差異問題。 EBS 的優勢在於「可預測效能」，即能夠為dApp 提供可預測的TPS。因此，生態公共區塊空間是否能達到穩定的TPS，擁有獨立區塊空間的dApp 都會獲得穩定的TPS。此外，如果dApp 編寫的合約支援不存在，那麼可以進一步獲得更高的TPS。可以說，EBS 提供了相對於以太坊、Solana 等傳統區塊鏈平台更穩定的環境。這些傳統平台在網路不是很穩定時，如銘文熱潮期間或DeFi 活動高峰期間，常常導致dApp 效能下跌，Artela 透過客製化和優化的資源管理有效解決了創新問題。
總結來說，Artela 透過其中包括執行堆疊和彈性區塊空間實現了高度可擴展性和可預測的虛擬機器效能。這種執行堆疊透過AI模型估算交易依賴關係，運行容器運行時，大型應用能夠指定的效能和資源，並保證了即使網路高負載的情況下也能保持穩定的效能。因此，Artela 網路能夠支援更成熟的應用場景，如即時大數據處理和金融交易等。
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