[发明专利]一种基于流量的区块链动态伸缩方法有效
申请号: | 202211353625.7 | 申请日: | 2022-11-01 |
公开(公告)号: | CN115412464B | 公开(公告)日: | 2023-03-24 |
发明(设计)人: | 钟晓;杨国忠;朱俊领 | 申请(专利权)人: | 江苏荣泽信息科技股份有限公司 |
主分类号: | H04L43/0852 | 分类号: | H04L43/0852;H04L43/0876;H04L67/1095;H04L67/1097 |
代理公司: | 合肥锦辉利标专利代理事务所(普通合伙) 34210 | 代理人: | 陈捷 |
地址: | 210000 江苏省南京市江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 流量 区块 动态 伸缩 方法 | ||
1.一种基于流量的区块链动态伸缩方法,其特征在于,具体动态伸缩步骤如下:
步骤一、将区块内实时存储的数据划分为i个数据包,i为大于1的自然数,在区块内实时存储的数据以数据包的形式进行区分后,将各个数据包进行突发性分析;通过突发性分析将数据包分别标记为高突发性数据集合和低突发性数据集合,并将其标记为动态伸缩对象;
步骤二、对动态伸缩对象内数据设置k个数据传输节点,k为大于1的自然数,即动态伸缩对象作为数据源,通过数据源与数据传输节点进行通讯连接,以此进行数据传输;则数据源与数据传输节点之间的数据传输标记为业务流量;对其进行延迟预测,并根据延迟预测分析判断当前区块是否需要动态缩短,如当前区块无需进行动态缩短,进入步骤三;反之,则将对应区块进行动态缩短;
步骤三、将高突发性数据集合和低突发性数据集合作为动态延伸对象,将区块设置最大交易数量,并根据数据传输过程中实时交易数量与吞吐量分析判断当前区块是否需要进行动态延伸,如当前区块不需要动态延伸,则将对应动态延伸对象标记为正常传输数据包,反之则进行动态延伸;
步骤二中延迟预测的过程如下:
将当前动态伸缩对象内数据传输节点根据传输先后顺序进行排序,构建数据传输节点集合,采集数据传输节点集合内相邻数据传输节点对应传输量差值以及对应相邻数据传输节点的延迟差值,将数据传输节点内所有相邻数据传输节点进行数据采集,通过传输量差值与对应延迟差值一一对应,并根据对应延迟差值构建预测延迟浮动阈值范围;将实时进行数据传输的数据传输节点进行延迟预测,根据当前数据传输节点的需求传输量与上一数据传输节点的需求传输量进行比较,并根据当前传输量差值结合对应预测延迟浮动阈值范围,获取到当前数据传输节点的传输延迟值;
动态缩短的过程如下:
将需要进行区块链动态缩短的区块标记为动态缩短区块,根据动态缩短区块当前覆盖网络数据选择子网,即选择的子网与当前动态缩短区块的网络性能数据偏差处于预设偏差范围内;将动态缩短区块对应动态伸缩对象的数据包进行网络覆盖划分,将动态缩短区块内实时网络覆盖的数据包数量进行减少,且减少的数据包对应网络覆盖设置为子网覆盖,子网完成数据包覆盖后,子网覆盖数据包与实时网络覆盖可执行不同传输指令,在当前动态缩短区块内数据包的预测传输延迟值与实际传输延迟值的差值处于对应延迟差值阈值范围内,在判定当前时刻不需要进行区块链动态缩短,则对应区块内子网断开,子网覆盖的数据包继续由实时网络覆盖;
动态延伸的过程如下:
将需要进行区块链动态延伸的区块标记为动态延伸区块,将不需要进行区块链动态延伸和区块链动态缩短的区块标记为待选区块,对待选区块进行分析筛选,通过筛选获取到动态延伸区块的可融合区块,采集到待选区块内数据包类型占比以及待选区块内数据包数据需求传输量峰值的增加速度,并将其进行分析;
若待选区块内数据包类型占比与动态延伸区块内数据包类型占比差值未超过类型占比差值,且待选区块内数据包数据需求传输量峰值的增加速度未超过峰值增加速度阈值,则将对应待选区块标记为可融合区块;若待选区块内数据包类型占比与动态延伸区块内数据包类型占比差值超过类型占比差值,或者待选区块内数据包数据需求传输量峰值的增加速度超过峰值增加速度阈值,则将对应待选区块标记为非可融合区块;其中,数据包类型分为高突发性和低突发性;
将动态延伸区块与可融合区块进行同一子网覆盖,在同一子网覆盖下,动态延伸区块与可融合区块可同步进行数据传输,且在无动态延伸需求时,子网断开即对应可融合区块与动态延伸区块通讯断开。
2.根据权利要求1所述的一种基于流量的区块链动态伸缩方法,其特征在于,步骤一突发性分析的步骤如下:
采集到区块内各个数据包对应数据的更新周期浮动频率以及对应数据的更新周期最大浮动跨度,并将其分别与更新周期浮动频率阈值和更新周期浮动跨度阈值进行比较:
若区块内数据包对应数据的更新周期浮动频率超过更新周期浮动频率阈值,或者对应数据的更新周期最大浮动跨度超过更新周期浮动跨度阈值,则判定当前数据包内数据存在强突发性,将对应数据包标记为高突发性数据集合;若区块内数据包对应数据的更新周期浮动频率未超过更新周期浮动频率阈值,且对应数据的更新周期最大浮动跨度未超过更新周期浮动跨度阈值,则判定当前数据包内数据存在低突发性,将对应数据包标记为低突发性数据集合;将高突发性数据集合和低突发性数据集合作为动态伸缩对象;且高突发性数据集合动态伸缩分析优先于低突发性数据集合。
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