إعادة توجيه العنوان الأصلي: فن التحليل الفني: لماذا يرتبط "EVM الموازي" بالصراع من أجل بقاء نظام البيئة EVM للإثريوم؟
قام استثمار Paradigm الرائد الأخير بمبلغ 225 مليون دولار في جولة تمويل Monad بإرسال صدمات عبر السوق، مشعلًا اندفاعًا من الاهتمام بـ "EVM موازية". ولكن ما هو بالضبط عنوان "EVM الموازي"؟ ما هي العقبات والتحديات الرئيسية في تطوير EVM الموازية؟ أعتقد أن "EVM الموازي" يمثل آخر معركة لسلسلة EVM ضد سلاسل الطبقة 1 عالية الأداء، معركة ستحدد بقاء نظام البيئة الأصلي لـ Ethereum EVM. لماذا؟ دعونا ننغمس في فهمي:
قد فرضت قدرة معالجة المعاملات الافتراضية 'التسلسلية' الخاصة بجهاز الـ EVM التابع لل Ethereum قيود أداء كبيرة على كل من سلاسل الطبقة 1 المتوافقة مع EVM وسلاسل الطبقة 2 المتوافقة مع EVM. ويعود ذلك إلى حقيقة أنها جميعًا تعتمد في الأساس على الإطار نفسه لمعالجة الحالة ونهاية المعاملة.
على النقيض من ذلك، تمتلك سلاسل الطبقة 1 ذات الأداء العالي مثل سولانا، سوي، وأبتوس مزايا معالجة متوازية متأصلة. في هذا السياق، يجب على سلاسل EVM القائمة على حلقة الطلب معالجة نقصها المتأصل في القدرات المتوازية للتنافس بفعالية مع هذه السلاسل العامة ذات الأداء العالي في الطبقة 1. دعونا نستكشف الطرق المختلفة لتنفيذ EVM متوازي، باستخدام مثال شبكة Artela، نجمة صاعدة في مجال EVM المتوازي:
1) يمثلها سلاسل مثل Monad و Artela و SEI، تعزز هذه السلاسل بشكل كبير TPS مع تمكين قدرات المعاملات المتوازية داخل بيئة EVM شبه. تمتلك هذه السلاسل المستقلة المتوازية طبقة 1 من EVM آليات توافق فريدة وخصائص تقنية، لكنها لا تزال تحتفظ بالهدف من التوافق والتوسع ضمن نظام البيئة EVM. في جوهرها، تعيد بناء سلاسل EVM عن طريق "تغيير نسبة دمها" لخدمة نظام البيئة EVM بشكل أفضل.
2) مثل سلاسل مثل Eclipse و MegaETH ، تستفيد هذه السلاسل من الاتفاقية المستقلة وقدرات "المعالجة المسبقة" للمعاملات في سلاسل الطبقة 2 لتصفية ومعالجة حالات المعاملات قبل تجميعها على الشبكة الرئيسية. يمكنهم أيضًا اختيار طبقة التنفيذ لأي سلسلة أخرى لاستكمال حالات المعاملات. يجري هذا النهج في الأساس تجريد EVM إلى وحدة تنفيذ يمكن توصيلها، مما يتيح اختيار أفضل "طبقة تنفيذ" استنادًا إلى الحاجة، وبالتالي تحقيق قدرات موازية. ومع ذلك، على الرغم من أن هذه الحلول يمكن أن تخدم EVM، إلا أنها تعمل خارج إطار EVM.
3) يتمثل الأمر في سلاسل مثل Polygon و BSC، حيث حققت هذه السلاسل درجة معينة من قدرة معالجة EVM المتوازية. ومع ذلك، تقتصر تحسيناتها على طبقة الخوارزمية، دون الانغماس في الطبقات الأعمق مثل طبقة الاتفاق والتخزين. ونتيجة لذلك، تعتبر قدراتها المتوازية شبيهة أكثر بميزة معينة بدلاً من حلا شاملًا لتحديات توازي EVM.
4) يتمثل ذلك في سلاسل مثل Aptos و Sui و Fuel، حيث أن هذه السلاسل ليست سلاسل EVM بشكل صارم. بدلاً من ذلك، فإنها تستفيد من قدراتها الفائقة في تنفيذ التناسب وتوظف تقنيات الوسيط أو تحليل الشفرات لتحقيق التوافق مع بيئة EVM. ويظهر ذلك في حالة Starknet، وهو حلاً من طبقة Ethereum 2. تتطلب التوافقية الخاصة لـ Starknet مع EVM وجود ممر خاص بسبب لغتها Cario وميزات التجريد الحسابي. هذه التحديات في التوافق تُعتبر مشكلة شائعة تواجه السلاسل غير EVM التي تحاول الجسر مع سلاسل EVM.
تتميز الطرق الأربع المذكورة أعلاه كلٌ منها بتركيزها الخاص. على سبيل المثال، يركز الطبقة 2 ذات القدرات المتوازية على مرونة التركيبات النمطية لسلاسل "طبقة التنفيذ"، بينما تسلط سلاسل EVM-Compatible الضوء على الميزات المخصصة لوظائف محددة. أما بالنسبة لغيرها من السلاسل غير EVM التي تحتوي على ميزات التوافق مع EVM، فإن هدفها الأساسي هو استغلال سيولة Ethereum بشكل أكبر. الهدف الحقيقي هو توحيد نظام البيئة EVM بشكل شامل، مما يترك فقط مسارًا واحدًا معززًا للطبقة 1 من EVM لتعزيز القدرات المتوازية.
إذاً، ما هي العوامل الرئيسية في تعزيز طبقة EVM موازية للشبكة العامة 1؟ كيف يمكننا إعادة بناء سلسلة EVM مع الاستمرار في خدمة نظام البيئة EVM؟ هناك نقطتان رئيسيتان:
القدرة على الوصول إلى قراءة وإخراج معلومات حالة الإدخال/الإخراج على القرص. نظرًا لأن قراءة وكتابة البيانات تستغرق وقتًا، فإن ببساطة ترتيب وجدولة المعاملات لا يمكن أن يحسن بشكل جوهري قدرات المعالجة الموازية. إنه يتطلب أيضًا إدخال تقنيات التخزين المؤقت، وتقسيم البيانات، وحتى تقنيات التخزين الموزع لتحقيق توازن بين سرعة القراءة وإمكانية حدوث صراعات الحالة من عملية تخزين الحالة الأساسية وقراءتها.
بفضل التواصل الشبكي الفعال، ومزامنة البيانات، وتحسين الخوارزميات، وتعزيز الجهاز الظاهري، وتحسينات مختلفة في طبقة آلية الاتفاق مثل فصل المهام الحسابية والإدخال/الإخراج، والتي تتطلب تحسينًا وتعزيزًا شاملًا من مختلف الجوانب بما في ذلك هندسة مكونات الطبقة السفلية والعمليات التعاونية. وهذا في النهاية يؤدي إلى القدرة على تنفيذ المعاملات المتوازية بسرعة، مع استهلاك حساب قابل للتحكم ودقة عالية.
بالنسبة لمشروع محدد لطبقة سلسلة EVM الموازية ذات المستوى 1 بحد ذاته، ما هي الابتكارات التكنولوجية وتحسينات الإطار اللازمة لتحقيق "EVM الموازي"؟
لتحقيق قدرات تنسيق الموارد وتحسينها بدقة ل "EVM المتوازي" من بنية الطبقة السفلية ، تقدم Artela الحوسبة المرنة ومساحة الكتلة المرنة. كيف نفهمهم؟ تسمح الحوسبة المرنة للشبكة بتخصيص موارد الحوسبة وضبطها ديناميكيا وفقا للطلب والحمل ، بينما تقوم مساحة الكتلة المرنة بضبط حجم الكتلة ديناميكيا بناء على عدد المعاملات وحجم البيانات في الشبكة. يعمل مبدأ التصميم المرن بالكامل بشكل مشابه للسلالم المتحركة في مراكز التسوق التي تستشعر تلقائيا تدفق المشاة ، وهو أمر منطقي تماما.
كما ذكرنا سابقًا، أداء قراءة حالة I/O للقرص مهم للغاية لـ EVM المتوازي. تحقق سلاسل EVM-Compatible مثل Polygon و BSC تحسينات كفاءة بنسبة 2-4 مرات من خلال التوازي الخوارزمي، ولكن هذا فقط تحسين على مستوى الخوارزمية. طبقة الاتفاق وطبقة التخزين لم تخضعا لتحسين عميق. كيف سيبدو التحسين العميق الحقيقي؟
ردًا على ذلك، تعتمد Artela على حلول تكنولوجيا قواعد البيانات، مما يحسن قراءة وكتابة الحالة على حد سواء. بالنسبة لكتابة الحالات، تقدم تقنية Write-Ahead Logging (WAL)، التي تسجل التغييرات قبل كتابتها على القرص. يتجنب هذا العملية الغير متزامنة الكتابة الفورية عند تغيير الحالة، مما يقلل من عمليات الإدخال/الإخراج على القرص. بالنسبة لقراءة الحالة، تعتمد في الأساس على عمليات غير متزامنة من خلال استراتيجيات التحميل المسبق لتحسين كفاءة القراءة. من خلال توقع الحالات التي ستكون مطلوبة بناءً على تاريخ تنفيذ العقود وتحميلها مسبقًا في الذاكرة، تعزز كفاءة طلبات إدخال/إخراج القرص.
باختصار، هذا خوارزمية تتداول وقت التنفيذ مقابل مساحة الذاكرة، مما يحسن بشكل أساسي قدرات المعالجة المتوازية لجهاز الكمبيوتر الظاهري EVM ويحسن مشكلة تضارب الحالة من الأساس.
بالإضافة إلى ذلك، تقدم Artela قدرات البرمجة الشجرية Aspect لإدارة التعقيد بشكل أفضل وتحسين كفاءة التطوير. من خلال إدخال تحليل الترميز WASM لتعزيز مرونة البرمجة وتوفير أذونات وصول واجهة برمجة التطبيقات على مستوى منخفض، تحقق عزل آمن لطبقة التنفيذ. يمكن لذلك المطورين تطوير وتصحيح ونشر العقود الذكية بكفاءة داخل بيئة Artela، مما ينشط قدرات التخصيص والتمديد لمجتمع المطورين. وعلى وجه الخصوص، سيتم تشجيع المطورين على تحسين كود عقودهم الذكية للتوازي، حيث أن تقليل احتمالية تعارض الحالة أمر حاسم لكل منطق وخوارزمية استدعاء عقد ذكي.
هذا كل شيء.
ليس من الصعب على الجميع أن يرى أن مفهوم "EVM الموازي" يقوم في الأساس بتحسين عملية تنفيذ حالة المعاملة.@monad_xyzيدعي أنه قادر على تحقيق 10،000 معاملة في الثانية، وأساسه التقني ليس أكثر من تحقيق معالجة موازية للمعاملات بمقياس كبير من خلال قواعد بيانات متخصصة، ودية المطور، والتأجيل في التوافق، وتكنولوجيا الخط الفائقة، وما إلى ذلك. هذا لا يختلف كثيرًا عن الحوسبة المرنة وعمليات الإدخال/الإخراج غير المتزامنة لـ Artela.
ما أريد فعليا التعبير عنه هو أن هذا النوع من سلسلة EVM متوازية عالية الأداء هو في الواقع نتيجة لدمج منتجات web2 وقدرات تقنية. إنه يعتمد بالفعل جوهر "التعامل التقني" تحت الحمل العالي من وقت لآخر في سوق التطبيقات الناضجة لـ web2.
إذا نظرت إلى المستقبل البعيد للاعتماد الجماعي، فإن "EVM الموازي" هو في الواقع البنية الأساسية لنظام EVM لمواجهة سوق أوسع من web2، ومن المعقول أن يكون سوق رأس المال متفائلاً لهذا الحد.
هذه المقالة مستنسخة من [ العرض على السلسلة], ينتمي حق الطبع إلى الكاتب الأصلي [هاو تيان], إذا كان لديك أي اعتراضات على إعادة الطبع، يرجى الاتصال بالبوابة تعلم ، وسيقوم الفريق بالتعامل معها في أقرب وقت ممكن وفقا للإجراءات ذات الصلة.
تنويه: تعبر الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة فقط عن آراء الكاتب الشخصية ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
تتم ترجمة النسخ الأخرى من المقالة بفريق Gate Learn ولا يتم ذكرها فيGate.io, قد لا يُسمح بتكرار الترجمة أو توزيعها أو ارتكاب الانتحال.
Partilhar
Conteúdos
إعادة توجيه العنوان الأصلي: فن التحليل الفني: لماذا يرتبط "EVM الموازي" بالصراع من أجل بقاء نظام البيئة EVM للإثريوم؟
قام استثمار Paradigm الرائد الأخير بمبلغ 225 مليون دولار في جولة تمويل Monad بإرسال صدمات عبر السوق، مشعلًا اندفاعًا من الاهتمام بـ "EVM موازية". ولكن ما هو بالضبط عنوان "EVM الموازي"؟ ما هي العقبات والتحديات الرئيسية في تطوير EVM الموازية؟ أعتقد أن "EVM الموازي" يمثل آخر معركة لسلسلة EVM ضد سلاسل الطبقة 1 عالية الأداء، معركة ستحدد بقاء نظام البيئة الأصلي لـ Ethereum EVM. لماذا؟ دعونا ننغمس في فهمي:
قد فرضت قدرة معالجة المعاملات الافتراضية 'التسلسلية' الخاصة بجهاز الـ EVM التابع لل Ethereum قيود أداء كبيرة على كل من سلاسل الطبقة 1 المتوافقة مع EVM وسلاسل الطبقة 2 المتوافقة مع EVM. ويعود ذلك إلى حقيقة أنها جميعًا تعتمد في الأساس على الإطار نفسه لمعالجة الحالة ونهاية المعاملة.
على النقيض من ذلك، تمتلك سلاسل الطبقة 1 ذات الأداء العالي مثل سولانا، سوي، وأبتوس مزايا معالجة متوازية متأصلة. في هذا السياق، يجب على سلاسل EVM القائمة على حلقة الطلب معالجة نقصها المتأصل في القدرات المتوازية للتنافس بفعالية مع هذه السلاسل العامة ذات الأداء العالي في الطبقة 1. دعونا نستكشف الطرق المختلفة لتنفيذ EVM متوازي، باستخدام مثال شبكة Artela، نجمة صاعدة في مجال EVM المتوازي:
1) يمثلها سلاسل مثل Monad و Artela و SEI، تعزز هذه السلاسل بشكل كبير TPS مع تمكين قدرات المعاملات المتوازية داخل بيئة EVM شبه. تمتلك هذه السلاسل المستقلة المتوازية طبقة 1 من EVM آليات توافق فريدة وخصائص تقنية، لكنها لا تزال تحتفظ بالهدف من التوافق والتوسع ضمن نظام البيئة EVM. في جوهرها، تعيد بناء سلاسل EVM عن طريق "تغيير نسبة دمها" لخدمة نظام البيئة EVM بشكل أفضل.
2) مثل سلاسل مثل Eclipse و MegaETH ، تستفيد هذه السلاسل من الاتفاقية المستقلة وقدرات "المعالجة المسبقة" للمعاملات في سلاسل الطبقة 2 لتصفية ومعالجة حالات المعاملات قبل تجميعها على الشبكة الرئيسية. يمكنهم أيضًا اختيار طبقة التنفيذ لأي سلسلة أخرى لاستكمال حالات المعاملات. يجري هذا النهج في الأساس تجريد EVM إلى وحدة تنفيذ يمكن توصيلها، مما يتيح اختيار أفضل "طبقة تنفيذ" استنادًا إلى الحاجة، وبالتالي تحقيق قدرات موازية. ومع ذلك، على الرغم من أن هذه الحلول يمكن أن تخدم EVM، إلا أنها تعمل خارج إطار EVM.
3) يتمثل الأمر في سلاسل مثل Polygon و BSC، حيث حققت هذه السلاسل درجة معينة من قدرة معالجة EVM المتوازية. ومع ذلك، تقتصر تحسيناتها على طبقة الخوارزمية، دون الانغماس في الطبقات الأعمق مثل طبقة الاتفاق والتخزين. ونتيجة لذلك، تعتبر قدراتها المتوازية شبيهة أكثر بميزة معينة بدلاً من حلا شاملًا لتحديات توازي EVM.
4) يتمثل ذلك في سلاسل مثل Aptos و Sui و Fuel، حيث أن هذه السلاسل ليست سلاسل EVM بشكل صارم. بدلاً من ذلك، فإنها تستفيد من قدراتها الفائقة في تنفيذ التناسب وتوظف تقنيات الوسيط أو تحليل الشفرات لتحقيق التوافق مع بيئة EVM. ويظهر ذلك في حالة Starknet، وهو حلاً من طبقة Ethereum 2. تتطلب التوافقية الخاصة لـ Starknet مع EVM وجود ممر خاص بسبب لغتها Cario وميزات التجريد الحسابي. هذه التحديات في التوافق تُعتبر مشكلة شائعة تواجه السلاسل غير EVM التي تحاول الجسر مع سلاسل EVM.
تتميز الطرق الأربع المذكورة أعلاه كلٌ منها بتركيزها الخاص. على سبيل المثال، يركز الطبقة 2 ذات القدرات المتوازية على مرونة التركيبات النمطية لسلاسل "طبقة التنفيذ"، بينما تسلط سلاسل EVM-Compatible الضوء على الميزات المخصصة لوظائف محددة. أما بالنسبة لغيرها من السلاسل غير EVM التي تحتوي على ميزات التوافق مع EVM، فإن هدفها الأساسي هو استغلال سيولة Ethereum بشكل أكبر. الهدف الحقيقي هو توحيد نظام البيئة EVM بشكل شامل، مما يترك فقط مسارًا واحدًا معززًا للطبقة 1 من EVM لتعزيز القدرات المتوازية.
إذاً، ما هي العوامل الرئيسية في تعزيز طبقة EVM موازية للشبكة العامة 1؟ كيف يمكننا إعادة بناء سلسلة EVM مع الاستمرار في خدمة نظام البيئة EVM؟ هناك نقطتان رئيسيتان:
القدرة على الوصول إلى قراءة وإخراج معلومات حالة الإدخال/الإخراج على القرص. نظرًا لأن قراءة وكتابة البيانات تستغرق وقتًا، فإن ببساطة ترتيب وجدولة المعاملات لا يمكن أن يحسن بشكل جوهري قدرات المعالجة الموازية. إنه يتطلب أيضًا إدخال تقنيات التخزين المؤقت، وتقسيم البيانات، وحتى تقنيات التخزين الموزع لتحقيق توازن بين سرعة القراءة وإمكانية حدوث صراعات الحالة من عملية تخزين الحالة الأساسية وقراءتها.
بفضل التواصل الشبكي الفعال، ومزامنة البيانات، وتحسين الخوارزميات، وتعزيز الجهاز الظاهري، وتحسينات مختلفة في طبقة آلية الاتفاق مثل فصل المهام الحسابية والإدخال/الإخراج، والتي تتطلب تحسينًا وتعزيزًا شاملًا من مختلف الجوانب بما في ذلك هندسة مكونات الطبقة السفلية والعمليات التعاونية. وهذا في النهاية يؤدي إلى القدرة على تنفيذ المعاملات المتوازية بسرعة، مع استهلاك حساب قابل للتحكم ودقة عالية.
بالنسبة لمشروع محدد لطبقة سلسلة EVM الموازية ذات المستوى 1 بحد ذاته، ما هي الابتكارات التكنولوجية وتحسينات الإطار اللازمة لتحقيق "EVM الموازي"؟
لتحقيق قدرات تنسيق الموارد وتحسينها بدقة ل "EVM المتوازي" من بنية الطبقة السفلية ، تقدم Artela الحوسبة المرنة ومساحة الكتلة المرنة. كيف نفهمهم؟ تسمح الحوسبة المرنة للشبكة بتخصيص موارد الحوسبة وضبطها ديناميكيا وفقا للطلب والحمل ، بينما تقوم مساحة الكتلة المرنة بضبط حجم الكتلة ديناميكيا بناء على عدد المعاملات وحجم البيانات في الشبكة. يعمل مبدأ التصميم المرن بالكامل بشكل مشابه للسلالم المتحركة في مراكز التسوق التي تستشعر تلقائيا تدفق المشاة ، وهو أمر منطقي تماما.
كما ذكرنا سابقًا، أداء قراءة حالة I/O للقرص مهم للغاية لـ EVM المتوازي. تحقق سلاسل EVM-Compatible مثل Polygon و BSC تحسينات كفاءة بنسبة 2-4 مرات من خلال التوازي الخوارزمي، ولكن هذا فقط تحسين على مستوى الخوارزمية. طبقة الاتفاق وطبقة التخزين لم تخضعا لتحسين عميق. كيف سيبدو التحسين العميق الحقيقي؟
ردًا على ذلك، تعتمد Artela على حلول تكنولوجيا قواعد البيانات، مما يحسن قراءة وكتابة الحالة على حد سواء. بالنسبة لكتابة الحالات، تقدم تقنية Write-Ahead Logging (WAL)، التي تسجل التغييرات قبل كتابتها على القرص. يتجنب هذا العملية الغير متزامنة الكتابة الفورية عند تغيير الحالة، مما يقلل من عمليات الإدخال/الإخراج على القرص. بالنسبة لقراءة الحالة، تعتمد في الأساس على عمليات غير متزامنة من خلال استراتيجيات التحميل المسبق لتحسين كفاءة القراءة. من خلال توقع الحالات التي ستكون مطلوبة بناءً على تاريخ تنفيذ العقود وتحميلها مسبقًا في الذاكرة، تعزز كفاءة طلبات إدخال/إخراج القرص.
باختصار، هذا خوارزمية تتداول وقت التنفيذ مقابل مساحة الذاكرة، مما يحسن بشكل أساسي قدرات المعالجة المتوازية لجهاز الكمبيوتر الظاهري EVM ويحسن مشكلة تضارب الحالة من الأساس.
بالإضافة إلى ذلك، تقدم Artela قدرات البرمجة الشجرية Aspect لإدارة التعقيد بشكل أفضل وتحسين كفاءة التطوير. من خلال إدخال تحليل الترميز WASM لتعزيز مرونة البرمجة وتوفير أذونات وصول واجهة برمجة التطبيقات على مستوى منخفض، تحقق عزل آمن لطبقة التنفيذ. يمكن لذلك المطورين تطوير وتصحيح ونشر العقود الذكية بكفاءة داخل بيئة Artela، مما ينشط قدرات التخصيص والتمديد لمجتمع المطورين. وعلى وجه الخصوص، سيتم تشجيع المطورين على تحسين كود عقودهم الذكية للتوازي، حيث أن تقليل احتمالية تعارض الحالة أمر حاسم لكل منطق وخوارزمية استدعاء عقد ذكي.
هذا كل شيء.
ليس من الصعب على الجميع أن يرى أن مفهوم "EVM الموازي" يقوم في الأساس بتحسين عملية تنفيذ حالة المعاملة.@monad_xyzيدعي أنه قادر على تحقيق 10،000 معاملة في الثانية، وأساسه التقني ليس أكثر من تحقيق معالجة موازية للمعاملات بمقياس كبير من خلال قواعد بيانات متخصصة، ودية المطور، والتأجيل في التوافق، وتكنولوجيا الخط الفائقة، وما إلى ذلك. هذا لا يختلف كثيرًا عن الحوسبة المرنة وعمليات الإدخال/الإخراج غير المتزامنة لـ Artela.
ما أريد فعليا التعبير عنه هو أن هذا النوع من سلسلة EVM متوازية عالية الأداء هو في الواقع نتيجة لدمج منتجات web2 وقدرات تقنية. إنه يعتمد بالفعل جوهر "التعامل التقني" تحت الحمل العالي من وقت لآخر في سوق التطبيقات الناضجة لـ web2.
إذا نظرت إلى المستقبل البعيد للاعتماد الجماعي، فإن "EVM الموازي" هو في الواقع البنية الأساسية لنظام EVM لمواجهة سوق أوسع من web2، ومن المعقول أن يكون سوق رأس المال متفائلاً لهذا الحد.
هذه المقالة مستنسخة من [ العرض على السلسلة], ينتمي حق الطبع إلى الكاتب الأصلي [هاو تيان], إذا كان لديك أي اعتراضات على إعادة الطبع، يرجى الاتصال بالبوابة تعلم ، وسيقوم الفريق بالتعامل معها في أقرب وقت ممكن وفقا للإجراءات ذات الصلة.
تنويه: تعبر الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة فقط عن آراء الكاتب الشخصية ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
تتم ترجمة النسخ الأخرى من المقالة بفريق Gate Learn ولا يتم ذكرها فيGate.io, قد لا يُسمح بتكرار الترجمة أو توزيعها أو ارتكاب الانتحال.