在網路服務成功響應之後，Chainlink節點使用返回的資料呼叫Chainlink預言機合約，而後者呼叫dApp合約，從而觸發下游dApp特定業務邏輯的執行。這在下圖中有描述。
關於整合dApp的細節，可參閱谷歌雲的相關文件，可以透過Chainlink從BigQuery請求資料。可以透過日期和區塊編號檢視gas價格。
如何使用BigQuery Chainlink 預言機本節將闡述如何使用谷歌雲和Chainlink構建有用的應用。用例1:預測市場預測市場的參與者分配資金來預測未來事件。這個讓人感興趣的領域基本上由智慧合約平臺主導，因為作為網路生態系統，它們的價值將遵循冪律法則，也就是贏家通吃。關於哪個平臺會成功，如何量化成功，大家意見不一。透過使用加密公共資料集，甚至可以進行復雜的預測，例如最近關於以太坊未來狀態的50萬美元的押注可以在鏈上成功解決。透過檢索某個dApp1天、7天以及30天的活動，可以測量dApp利用率的種類、數量、新進度和頻率，這些都可以記錄下來。這些指標稱為每日、每週、每月活躍使用者，並且經常被網路分析和移動應用分析專業人員用於評估網站和應用的成功程度。用例2：針對區塊鏈平臺風險進行套期保值去中心化金融快速獲得了採用，這是由於它用區塊鏈環境對現有金融系統的成功改造，在技術層面，區塊鏈環境比現有系統更值得信賴和更加透明。像期貨和期權等金融合約最初是為了減少/對沖其至關重要的運營資源相關的風險。同樣，關於鏈上活動的資料，比如平均gas價格，這些資料可用於建立簡單的金融工具，當gas價格太高時，為持有者提供支付。區塊鏈網路的其他特性，例如區塊時間/礦工中心化，創造dApp開發者想避免的風險。透過將加密公共資料集的高質量資料提供給金融智慧合約，可以降低dApp開發者的風險敞口。最終結果是更多的創新和加速區塊鏈採用。我們記錄了以太坊智慧合約如何與BigQuery預言機互動，以檢索某一個特定時間的gas價格資料。我們還實施了智慧合約選項的存根，顯示瞭如何使用預言機來實施未來gas價格的抵押合約，這是dApp運作的關鍵輸入。用例3:使用“潛艇傳送”在以太坊中支援提交/顯示以太坊自身常見的一個限制是缺乏隱私交易，這可以讓對手利用鏈上資料洩漏，來利用常用智慧合約的使用者。這可以採取涉及DEX地址的搶先交易形式，如To Sink Frontrunners所述，在“潛艇傳送”中，由於交易是很多DeFi產品/應用的關鍵組成部分，因此，搶先交易的問題困擾了所有當前的DEX並延緩了DeFi的進展。透過使用“潛艇”傳送的方法，智慧合約使用者可以增加其交易的隱私，成功避免想要搶先交易的它們的對手，使得DEX更加直接有用。透過這種方法，可以阻止搶先交易等惡意行為，但它也有侷限性，如果它沒有預言機幫忙的話。在沒有預言機的情況下，執行“潛艇傳送”會導致區塊鏈的膨脹。具體來說，以太坊虛擬機器允許合約在鏈中上溯到最多256個區塊，或大約1個小時。這個最大範圍限制了“潛艇傳送”的實際用途，因為當它需要重新廣播資料時會產生不必要的非規範化。相反，透過使用預言機實現“潛艇傳送”，消除了區塊膨脹，因為操作範圍增加，以包括所有歷史的鏈資料。結論我們已經演示瞭如何使用Chainlink服務從BigQuery加密公共資料集提供鏈上資料。這種技術可用於減少低效率（如潛艇傳送的用例），並在某些情況下新增全新功能（如對沖風險的用例）到以太坊智慧合約，實現新的鏈上商業模式（如預測市場用例）。我們的方法的本質是平衡少量的延遲和交易開銷，以獲得潛在的大量經濟效用。作為具體的例子，普通的“潛艇傳送”需要鏈上儲存，該儲存用新增到區塊鏈的區塊來擴充套件O(n)，但如果呼叫合約等待額外的兩個區塊來呼叫BigQuery預言機，則可以減少到O(1)。我們預測這種互操作性技術會引導開發者建立混合應用，這樣可以充分利用智慧合約平臺和雲平臺提供的功能。我們尤其是對谷歌雲平臺的ML服務特別有興趣。透過允許引用超出鏈上範圍的資料，我們提高了智慧合約平臺的運營效率。在“潛艇傳送”的情況，儲存消耗以區塊高度擴充套件的O(n)減少到O(1)，這是透過與預言機合約互動折衷了額外交易延遲的成本。
