在DeFi生态学中，借贷、衍生品甚至交易都离不开预测机器。没有预测机器，DeFi生态就无法维持。然而，目前，DeFi的普及使得Ethereum网络极度拥塞，这使得预测机的使用成本非常高，可用性持续下降。

原因是目前以太网上的主要预测机都采用链中数据聚合的方式，这使得用户在支付数据服务费用的同时也承担了大量的燃气费用。

上图显示了预测机器链中数据聚合的气体成本，每笔交易的处理费用高达13 ~ 25美元，严重影响了预测机器的可用性，减少了预测机器的应用空间。

为了解决这个问题，本文提出了一个解决方案。

从更高的层次来看，请求/响应预测机(网络)的工作过程如下：

-有链外数据需求的用户通过智能合同发送数据请求

-预言机(网络)在接收到数据请求后向外部数据源发送请求

-预测机器(网络)汇总数据结果

-最终将数据响应给用户的智能合同

针对这种情况，为了更好地释放智能契约的潜力，提出了一种基于VRF和BBFT的链下数据聚合方案。

工作流程

用户发送请求

当向预测机器网络发送请求时，用户需要部署标准模板智能契约。

合同将包括请求的数据类型、具体数据、报价、预测机器的抵押要求、所需预测机器的数量、数据汇总方案、请求时间和其他信息。

上述请求信息的哈希值将被用作请求标识，作为后续工作的证明。

共识委员会收到请求

预测网络在启动初期由42个节点组成，其中10个节点组成共识委员会，轮流领导数据共识；其他32个是公共预测器节点。预测网络中的普通节点和共识委员会节点是以分散方式生成的，具体机制可以单独设计。

预测网络的共识委员会将听取每个区块链发送给奇点网络的数据请求。

共识委员会根据VRF分配任务

共识委员会中的领导节点将根据用户的请求随机选择一定数量的预测节点(与用户要求的数量相比，可以考虑1.2倍的冗余)，并将数据请求分发给他们。在这个过程中，共识委员会的其他成员负责验证节点选择的随机性和领导者广播的内容，并在后续的共识过程中表达他们的意见。具体方案见以下章节。

共识委员会收集回应

接收到数据请求后，预测器节点查询数据源。在这里，可以建议预测器节点为相同的数据维护不同的数据源并提供相关的证明，这将提高它们自身的竞争力。

获得数据后，预测器节点将使用标准数据模板向所有共识委员会成员报告数据和RequestID。

共识委员会汇总数据并达成共识

领导节点将根据用户要求的汇总方案汇总收集到的响应，并领导共识委员会对汇总结果达成共识。

共识委员会的其他成员可以根据他们收集的数据进行自己的计算，验证汇总结果，并根据领导在前面步骤中的行为监督对最终汇总结果发表意见。

# # #奇点网络完成用户请求

最后，共识委员会将汇总的唯一数据结果提交给用户的请求合同(多重签名/阈值签名)，并分配该服务的报酬。

摘要

在整个工作流程中，共识委员会见证了从数据请求到数据汇总的全过程，每个委员会成员可以对最终的数据结果形成自己的判断。因此，只要不超过1/3的一致节点作恶，通过BBFT机制对数据聚合结果达成一致将是有效的。

该方案将大大降低区块链自身网络条件对语言和服务的影响，提高数据聚合的效率，同时降低数据聚合的成本。