الرسم البياني الموجه غير الدوري (DAG)

ما هو الرسم البياني الموجه غير الدوري (DAG)؟

الرسم البياني الموجه غير الدوري (DAG) هو بنية بيانات تربط المعلومات بروابط موجهة دون تكوين حلقات تعيد المسار إلى نقطة البداية. يمكن تشبيهه بسلسلة إنتاج حيث تشير كل مهمة إلى المهام التي تعتمد عليها، ويتقدم العمل دائماً للأمام دون الرجوع.

في Web3، تشير "البيانات" في DAG إلى معاملة أو كتلة أو حدث بث. تعني "موجه" أن لكل ارتباط ترتيباً محدداً، و"غير دوري" يضمن عدم وجود تبعيات دائرية أو ذاتية. هذه البنية توضح التبعيات وتتيح تقدم عدة مسارات بالتوازي، ما يزيد من سرعة المعالجة.

لماذا تعد الرسوم البيانية الموجهة غير الدورية مثالية لـ Web3؟

تُعد الرسوم البيانية الموجهة غير الدورية مثالية لـ Web3 لأنها تدعم المعالجة المتوازية مع الحفاظ على ترتيب التبعيات. هذا يخفف الازدحام والتأخير الناتج عن معالجة المعاملات بشكل تسلسلي في السلاسل التقليدية، ما يسمح باستيعاب وتأكيد عدد أكبر من المعاملات في الشبكة دفعة واحدة.

في سلاسل الكتل التقليدية، تتراكم المعاملات الواحدة تلو الأخرى مثل عبور جسر بمسار واحد. أما في DAG، فهو أشبه بمنحدر متعدد المسارات: مع وجود تقاطعات تفرض النظام، يمكن لعدة مركبات (معاملات) التقدم بالتوازي. تستخدم IOTA DAG حيث تشير المعاملات إلى بعضها البعض للتأكيد؛ وتستخدم Avalanche سلسلة X لتنظيم المعاملات المتوازية؛ وتوظف Hedera رسم أحداث DAG للتصويت الافتراضي؛ وتستخدم Fantom وKaspa وConflux رسوم DAG على مستوى الكتل لتعزيز السعة وتحمل الأخطاء. بحلول ديسمبر 2025، أصبحت البنى القائمة على DAG خياراً رئيسياً لتحسين أداء الشبكات.

كيف يعمل الرسم البياني الموجه غير الدوري (DAG)؟

يتكون DAG أساساً من "عقد" و"حواف". تمثل العقد سجلات مثل المعاملات، بينما تشير الحواف إلى مراجع موجهة تدل على أن معاملة ما تشير إلى سابقة لها. الخاصية غير الدورية تسمح بتنظيم البيانات وتنفيذها وفق ترتيب طوبولوجي، من التبعيات إلى النتائج.

في أنظمة مثل IOTA، تشير كل معاملة جديدة إلى طرفين غير مؤكدين، مما يدفع قائمة الانتظار للأمام. وفي رسوم DAG على مستوى الكتل، يمكن للكتل الجديدة الإشارة إلى عدة كتل حديثة، ما يدمج سلاسل السجلات المتوازية. وفي النهاية، تجمع قواعد الشبكة وآليات الإجماع هذه المسارات المتوازية في ترتيب متفق عليه.

كيف يُستخدم الرسم البياني الموجه غير الدوري في آليات الإجماع؟

تستخدم رسوم DAG في الإجماع لتحديد "ما حدث أولاً" و"ما حدث لاحقاً"، ما يشكل أساس التصويت أو أخذ العينات للوصول إلى اتفاق الشبكة—وتسمى هذه العملية الإجماع. يضمن الإجماع أن جميع المشاركين يتفقون على نفس نسخة السجل.

على سبيل المثال، في Avalanche، تقوم العقد بأخذ عينات عشوائية من الأقران لتحديد المعاملات الأكثر "تفضيلاً" في DAG، وتثبيت النتائج بعد عدة جولات. يسمح رسم أحداث DAG في Hedera للعقد بتسجيل انتشار الرسائل، ويستخدم التصويت الافتراضي لترتيب الأحداث دون تصويت مباشر على السلسلة. تحقق Fantom تحمل الأعطال البيزنطية غير المتزامن على DAG الخاص بها، ما يقلل زمن الاستجابة. وتختار GHOSTDAG في Kaspa وTree-Graph في Conflux مجموعات أساسية ضمن رسوم DAG على مستوى الكتل لتحديد السلسلة الرئيسية. تعتمد هذه الأساليب جميعها على بنى الرسوم البيانية للتوليد المتوازي ثم تطبيق القواعد لتسوية الترتيب النهائي.

كيف تُستخدم الرسوم البيانية الموجهة غير الدورية في التخزين؟

من أبرز تطبيقات DAG في التخزين هو Merkle-DAG. يشير "Merkle" إلى تعيين بصمات فريدة (تجزئات) للمحتوى، وترتبط العقد بهذه البصمات لتشكيل الرسم البياني. بفضل البصمة، يمكن تحديد المحتوى بدقة دون الاعتماد على خادم واحد.

تستخدم IPFS رسوم Merkle-DAG لتوجيه المحتوى: تُقسم الملفات إلى كتل، كل منها يحمل بصمة خاصة، وترتبط هذه الكتل عبر التجزئات لتشكيل DAG. يمكن لأي شخص يملك التجزئة الجذرية التحقق من المحتوى الكامل واسترجاعه. كما أن سجل الالتزامات في Git هو أيضاً Merkle-DAG: كل التزام يشير إلى التزامات سابقة وتجزئات الملفات، ما يضمن تاريخاً قابلاً للتحقق وغير قابل للتغيير. عند استخدام البورصات للرموز غير القابلة للاستبدال (NFT)، غالباً ما تُخزن الصور والبيانات التعريفية على IPFS باستخدام رسوم Merkle-DAG، مما يحسن التوفر ويستلزم الانتباه لاستمرارية العقد وخدمات التخزين الدائم.

كيف تقارن الرسوم البيانية الموجهة غير الدورية بسلاسل الكتل؟

تُعد سلاسل الكتل حالة خاصة من رسوم DAG، حيث تشكل مساراً رئيسياً واحداً ترتبط فيه جميع الكتل بشكل خطي. الفرق الأساسي أن رسوم DAG تسمح بوجود عدة فروع متوازية قبل دمجها في ترتيب تقبله الشبكة.

من منظور المفاضلات، توفر DAG مزايا في السعة وزمن الاستجابة لكنها أكثر تعقيداً في التنفيذ، وتتطلب آليات فرز وحماية متقدمة؛ بينما السلاسل الخطية أكثر بساطة وتملك أدوات ناضجة لكنها قد تصبح عنق زجاجة تحت الضغط العالي. تجمع العديد من البروتوكولات الحديثة بين "التوليد المتوازي على الرسم البياني" و"الترتيب النهائي الخطي" لتحقيق أداء متوازن ووضوح في النتائج.

كيف يمكنك تجربة المشاريع القائمة على DAG؟

لتجربة الشبكات القائمة على DAG عملياً، ابدأ بالمحافظ أو البورصات التي تدعم الأصول ذات الصلة. اختر شبكة تستخدم بنية DAG وابدأ بتحويلات صغيرة مع مراقبة عملية التأكيد.

1. ابحث عن أصول مثل IOTA، HBAR، AVAX، FTM، KAS، أو CFX على Gate، وتحقق من الشبكات المدعومة ومعايير الإيداع والسحب.
2. حمّل المحفظة المناسبة أو محفظة متعددة السلاسل للشبكة المختارة. احتفظ بنسخة احتياطية من عبارة الاسترداد، واختر الشبكة الصحيحة في الإعدادات (مثلاً X-Chain أو الشبكة الرئيسية لـ Avalanche).
3. اسحب مبلغاً صغيراً من Gate إلى محفظتك. انتبه لصيغ العناوين وأي حقول مذكرة أو علامات مطلوبة؛ سجل معرف معاملتك لتتبعها عبر مستكشف الكتل.
4. افتح مستكشف الكتل أو المعاملات الخاص بالشبكة لمراقبة موقع معاملتك والمراجع في DAG (مثلاً، تحقق من الأطراف أو الكتل التي تشير إليها).
5. جرّب إرسال الأموال مجدداً أو التحويل مع الأصدقاء لتجربة التأكيدات المتوازية والتحديثات الرسومية في المستكشف. ركز على الأمان: انقل مبالغ صغيرة فقط، تحقق من العناوين والشبكات، وتجنب فقدان الأصول بسبب اختيارات خاطئة.

ما هي المخاطر والاتجاهات المرتبطة بـ DAG؟

تشمل المخاطر عند استخدام DAG زيادة التعقيد في ترتيب السجلات بسبب التوازي، وقد تؤثر القواعد غير المحكمة على النهائية. في الشبكات منخفضة الحركة، قد يتطلب الأمر أوزاناً إضافية أو رسوماً لمنع هجمات Sybil أو الرسائل المزعجة. تختلف الأدوات والبنية التحتية بين المشاريع، فقد تتفاوت جودة التوافق بين السلاسل، والمستكشفات، والمؤشرات. عند إجراء المعاملات، تحقق دائماً من العناوين، واختيار الشبكة، ومتطلبات الحد الأدنى للتأكيد لتجنب الأخطاء.

اعتباراً من ديسمبر 2025، انتشرت رسوم DAG على مستوى الكتل والأحداث عبر السلاسل العامة وآليات الإجماع المبتكرة. تقدم المستكشفات واجهات رسومية متطورة، ويركز المطورون على الجمع بين "التوليد المتوازي للرسم البياني" و"التسوية الخطية النهائية" لتحقيق الأداء والوضوح. وفي مجال تخزين المحتوى، تواصل رسوم Merkle-DAG دعم توجيه محتوى NFT والتحقق اللامركزي للمواقع الإلكترونية.

كيف تربط الرسوم البيانية الموجهة غير الدورية المفاهيم الأساسية؟

تستخدم رسوم DAG بنية موجهة خالية من الحلقات لتمثيل التبعيات والترتيب، ما يسمح بتقدم المعاملات أو الكتل أو الأحداث بشكل متوازٍ قبل دمجها في تسلسل متسق عبر قواعد البروتوكول. وتجد تطبيقاً واسعاً في آليات الإجماع (للسعة وتحمل الأخطاء) وفي التخزين (لتوجيه المحتوى القابل للتحقق). مقارنة بالسلاسل الخطية، تبرز الرسوم البيانية الموجهة غير الدورية في التوازي والمرونة لكنها تضيف تعقيداً في التنفيذ والأمن. وللمبتدئين، يوفر التفاعل مع شبكة قائمة على DAG من خلال تجارب صغيرة ومتابعة الرسوم البيانية عبر المستكشفات مقدمة عملية سهلة الفهم.

الأسئلة الشائعة

هل يمكن لتقنية DAG أن تحل محل سلاسل الكتل؟

لكل من رسوم DAG وسلاسل الكتل مزاياها ولا يمكن لأي منهما أن يحل محل الآخر بالكامل. تتفوق DAG في السعة العالية وزمن الاستجابة المنخفض، بينما توفر سلاسل الكتل آليات إجماع لامركزية وضمانات أمنية أكثر رسوخاً. كلا التقنيتين مكملتان لبعضهما، ومناسبتان لحالات استخدام ومتطلبات مختلفة.

كيف يمكن للمبتدئين فهم خاصية "غير الدوري" في DAG؟

"غير دوري" تعني أن البيانات تتقدم فقط للأمام ولا تعود للخلف أبداً. تخيل سير عمل تنتقل فيه المهمة A إلى المهمة B ثم المهمة C، دون العودة إلى A أو B. هذا يضمن سير معالجة البيانات بشكل منطقي وتحقيق الاتساق النهائي.

ماذا تفعل إذا واجهت مشاكل في مشروع DAG نشط؟

إذا واجهتك مشاكل، ابدأ بمراجعة الوثائق الرسمية أو مناقشات المجتمع الخاصة بالمشروع. تمتلك معظم مشاريع DAG الرئيسية مجتمعات تقنية نشطة ومنتديات للمطورين؛ يمكنك العثور على معلومات دعم محدثة عبر أخبار Gate أو مواقع المشاريع. ابقَ مطلعاً على تحديثات المشاريع وإشعارات المخاطر مع تطور التقنية.

ما هي عوائق الدخول للمستخدمين العاديين للمشاركة في مشاريع DAG؟

عوائق المشاركة منخفضة نسبياً؛ يمكن لمعظم المستخدمين الانخراط بحيازة أو تخزين الرموز ضمن النظام البيئي. تختلف المتطلبات حسب المشروع، فبعضها يتطلب تشغيل عقد تحقق (وهو أكثر تقنية)، بينما يكتفي البعض الآخر بحيازة الرموز على منصات مثل Gate. اقرأ دائماً الورقة البيضاء للاطلاع على تفاصيل المشاركة.

ما هي عنق الزجاجة في أداء DAG في التطبيقات الواقعية؟

تشمل عنق الزجاجة الرئيسية تأخير مزامنة البيانات بين العقد، والعبء الحسابي الناتج عن طوبولوجيا الرسم البياني المعقدة، ومشاكل التوافق أثناء العمليات بين السلاسل. رغم أن DAG أكثر كفاءة من سلاسل الكتل عموماً، إلا أن النشر واسع النطاق يتطلب تحسين شبكات العقد وخوارزميات الإجماع.