CN110784495B - 基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法 - Google Patents

基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，包括两大步骤：1）集群节点发现：集群代理模块自动收集集群节点信息，通过智能合约建模并保存到区块链，集群管理模块会自动从区块链获取并展示在管理界面；2）集群配置发布：管理员在管理界面选择处于正常状态的集群节点，并将需要更新的配置信息，通过智能合约建模并保存到区块链，集群代理模块会自动从区块链获取该配置信息并推送到集群。该方法使用区块链存储与分发配置信息，具有防止篡改、伪造、易追踪的优点；同时应用私钥签名进行管理员身份验证，确保了数据的安全可靠。

Description

基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法
技术领域
本发明属于区块链技术领域，具体涉及基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法。
背景技术
作为大数据系统，常常涉及多个服务器或者服务器集群，而这些服务器或者服务器集群之间的核心配置信息往往都是相同的。现有的解决方案，一个是系统管理员手动一个机器一个机器或者一个集群一个集群的配置，另一个是搭建一个配置服务（例如etcd/zookeeper），主动推送到服务器或者各个服务器被动拉取配置信息。
现有的两个方案，方案一需要花费大量的人力而且易出错，方案二虽然只需改一处，但是作为中心化的系统，核心信息易被篡改，且不易跟踪追查。
区块链具有去中心化、可追溯、不可篡改等特性。随着对区块链技术深入的研究，基于区块链的应用也不仅仅限于最初的电子货币，更多的是向着智能合约的方向发展，将智能合约技术应用到复杂的业务场景中，真正实现去中心化应用。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，以解决现有技术中存在的大数据集群系统的核心信息易被篡改，且不易跟踪追查的问题。
为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：
基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，包括以下步骤：
1）集群节点通过集群代理模块定期把集群节点信息发送到集群节点关联的区块链节点，并通过智能合约进行建模保存；
2）步骤1）保存的节点信息会通过P2P网络自动同步到集群管理节点关联的区块链节点；
3）集群管理节点定期从关联的区块链节点获取集群中各节点的信息，并展示在管理界面；
4）集群管理员通过集群管理模块查看集群中各个节点的服务信息，对节点进行配置更新，然后用管理员密钥签名并发送到区块链智能合约，智能合约验证发送方的身份，如果是管理员，则对数据进行建模并存储到区块链；否则，提示用户身份错误；
5）通过区块链的P2P网络将更新的集群节点配置信息同步到各个网段的集群节点所访问的区块链节点，各个网段均部署有区块链节点；
6）各个集群节点的集群代理模块，定期通过智能合约，从所在网段的区块链节点获取集群节点的配置信息，并与所属集群的配置信息进行对比，如果配置信息更新了，则发请求到集群服务的TCP端口，并把更新的配置信息推送到集群，完成热加载配置。
进一步的，集群管理模块实现系统启动后的集群节点部署，集群节点的状态监控与配置信息的更新；集群代理模块为各个集群节点服务器内嵌的代理，自动收集服务器的状态信息，并推送到区块链，同时，通过智能合约获取更新的配置信息；区块链由数据区块组成，用于存储节点的状态信息与配置信息；每个数据区块包括当前数据区块根散列值、前一数据区块根散列值、时间戳、数据记录；智能合约用于管理存储在链上的集群节点状态信息与配置信息，并对配置信息进行建模。
进一步的，对集群节点进行配置更新的操作时，先检查配置合法性，包括配置文件格式的正确性，配置文件版本的正确性，集群名的正确性。
进一步的，集群节点已发现，且非所有节点都处于宕机状态。
进一步的，集群节点的发现，包括以下步骤：
（1）集群代理模块启动后，自动以固定周期发送请求状态信息到集群节点互联TCP端口，集群节点通过TCP端口返回状态信息；如果连续3次未收到集群节点的应答，则默认集群节点宕机，并把状态信息发送到区块链，由智能合约统一建模存储；
（2）集群代理模块启动后，自动以固定周期获取服务器性能参数，并与步骤1）获得的集群节点状态信息共同建模成一个节点服务信息；
（3）集群代理模块以固定周期将步骤（2）的节点服务信息，发送到区块链，并通过智能合约统一建模并保存；
（4）集群节点服务信息会通过区块链的P2P网络进行全网广播，并会被集群管理模块连接的区块链节点获取；
（5）集群管理模块通过智能合约从所在网段的区块链节点获取各个集群节点的服务信息。
进一步的，节点服务信息包括集群名、节点名、节点的状态信息、服务器的性能参数，服务器的性能参数包括CPU利用率、内存使用率、IO吞吐率、服务吞吐率、客户连接数、相应时间。
进一步的，每个集群节点由集群名与节点名标识，同一集群的节点的集群名相同，节点名在同一集群中唯一。
进一步的，当集群节点处于宕机状态时，集群设置新的节点继续工作。
进一步的，区块链节点至少能够连接到一个邻近的网络节点，组成点对点的区块链网络；当达到智能合约的触发条件时，智能合约自动更新配置信息，并且向全网广播更新，全网的每个节点在收到广播消息后自动通过P2P协议从邻近的节点同步更新后的配置信息，完成对区块链的更新迭代。
进一步的，智能合约部署到区块链之前，需验证合约代码的逻辑安全性，避免调用有漏洞的合约，包括可重入攻击、交易顺序依赖、时间戳依赖、误操作异常。
有益效果：相比于现有技术，本发明的优点为：
1）本发明利用区块链的公开、公正、不可篡改的特征，将大数据系统的配置信息存储在区块链上，并通过区块链的P2P网络进行配置分发，可以做到防止篡改、伪造，以及易追踪的优点；
2）本发明基于智能合约构建与维护数据模型，方便数据的查询与应用；
3）本发明应用区块链的地址与私钥签名进行管理员身份验证，确保只有具有配置管理员私钥的配置管理员才可以发布信息，并利用智能合约进行自动验证，保证了数据的安全可靠。
附图说明
图1是本发明的基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息的系统架构图；
图2是本发明的基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法的配置发布流程图；
图3是本发明的基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法的集群节点的发现的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进一步进行描述。
实施例1
如图1-3所示，在以集群节点已经发现，且非所有节点都处于宕机状态的前提下，基于区块链的大数据集群系统的配置发布与管理方法，包括以下步骤：
1）集群节点通过集群代理模块定期把集群节点信息发送到集群节点关联的区块链节点，并通过智能合约进行建模保存；
2）步骤1）保存的节点信息会通过P2P网络自动同步到集群管理节点关联的区块链节点；
3）集群管理节点定期从关联的区块链节点获取集群中各节点的信息，并展示在管理界面；
4）集群管理员通过集群管理模块查看集群中各个节点的服务信息，对节点进行配置更新，然后用管理员密钥签名并发送到区块链智能合约，智能合约验证发送方的身份，如果是管理员，则对数据进行建模并存储到区块链；否则，提示用户身份错误；
5）通过区块链的P2P网络将更新的集群节点配置信息同步到各个网段的集群节点所访问的区块链节点，各个网段均部署有区块链节点；区块链节点至少能够连接到一个邻近的网络节点，组成点对点的区块链网络；当达到智能合约的触发条件时，智能合约自动更新配置信息，并且向全网广播更新，全网的每个节点在收到广播消息后自动通过P2P协议从邻近的节点同步更新后的配置信息，完成对区块链的更新迭代；
6）各个集群节点的集群代理模块，定期通过智能合约，从所在网段的区块链节点获取集群节点的配置信息，并与所属集群的配置信息进行对比，如果配置信息更新了，则发请求到集群服务的TCP端口，并把更新的配置信息推送到集群，完成热加载配置。
本方法主要涉及四大模块：集群管理模块、集群代理模块、区块链以及智能合约，各模块的主要功能如下：
集群管理模块：实现系统启动后的集群节点部署，集群节点的状态监控与配置信息的更新；允许管理员编辑某个或某些节点的配置信息；
集群代理模块：各个集群节点服务器内嵌的代理，自动收集本服务器的状态信息，并推送到区块链，同时，通过智能合约获取最新的配置信息；
区块链：由数据区块组成，用于存储节点的状态信息（例如节点在线、节点离线、节点动态加入、节点故障）与配置信息；每个数据区块包括当前数据区块根散列值、前一数据区块根散列值、时间戳、数据记录；
智能合约：用于管理存储在链上的集群节点状态信息与配置信息，并对配置信息进行建模，从而方便查询。
其中，集群节点的发现前提：每个集群节点由集群名与节点名标识，同一集群的节点的集群名必须相同，且节点名必须在集群内唯一；还包括一个与集群代理模块互联的TCP端口。
集群节点的发现，包括以下步骤：
（1）集群代理模块启动后，自动以固定周期发送请求状态信息到集群节点互联TCP端口，集群节点通过TCP端口返回状态信息；如果连续3次未收到集群节点的应答，则默认集群节点宕机，并把状态信息发送到区块链，由智能合约统一建模存储；同时当集群节点处于宕机状态时，集群设置新的节点继续工作；
（2）集群代理模块启动后，自动以固定周期获取服务器性能参数，并与步骤1）获得的集群节点状态信息共同建模成一个节点服务信息；
（3）集群代理模块以固定周期将步骤（2）的节点服务信息，发送到区块链，并通过智能合约统一建模并保存；
（4）集群节点服务信息会通过区块链的P2P网络进行全网广播，并会被集群管理模块连接的区块链节点获取；
（5）集群管理模块通过智能合约从所在网段的区块链节点获取各个集群节点的服务信息。
上述节点服务信息包括集群名、节点名、节点的状态信息、服务器的性能参数，服务器的性能参数包括CPU利用率、内存使用率、IO吞吐率、服务吞吐率、客户连接数、相应时间。
智能合约部署到区块链之前，需验证合约代码的逻辑安全性，避免调用有漏洞的合约，包括可重入攻击、交易顺序依赖、时间戳依赖、误操作异常。

Claims (10)

1.基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）集群节点通过集群代理模块定期把集群节点信息发送到集群节点关联的区块链节点，并通过智能合约进行建模保存；
2）步骤1）保存的节点信息会通过P2P网络自动同步到集群管理节点关联的区块链节点；
3）集群管理节点定期从关联的区块链节点获取集群中各节点的信息，并展示在管理界面；
4）集群管理员通过集群管理模块查看集群中各个节点的服务信息，对集群节点进行配置更新，然后用管理员密钥签名并发送到区块链智能合约，智能合约验证发送方的身份，如果是管理员，则对数据进行建模并存储到区块链；否则，提示用户身份错误；
5）通过区块链的P2P网络将更新的集群节点配置信息同步到各个网段的集群节点所访问的区块链节点，各个网段均部署有区块链节点；
6）各个集群节点的集群代理模块，定期通过智能合约，从所在网段的区块链节点获取集群节点的配置信息，并与所属集群的配置信息进行对比，如果配置信息更新了，则发请求到集群服务的TCP端口，并把更新的配置信息推送到集群，完成热加载配置。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，其特征在于，所述集群管理模块实现系统启动后的集群节点部署，集群节点的状态监控与配置信息的更新；所述集群代理模块为各个集群节点服务器内嵌的代理，自动收集服务器的状态信息，并推送到区块链，同时，通过智能合约获取更新的配置信息；所述区块链由数据区块组成，用于存储节点的状态信息与配置信息；每个数据区块包括当前数据区块根散列值、前一数据区块根散列值、时间戳、数据记录；所述智能合约用于管理存储在链上的集群节点状态信息与配置信息，并对配置信息进行建模。
3.根据权利要求1所述的基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，其特征在于，对集群节点进行配置更新的操作时，先检查配置合法性，包括配置文件格式的正确性，配置文件版本的正确性，集群名的正确性。
4.根据权利要求1所述的基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，其特征在于，所述集群节点已发现，且非所有节点都处于宕机状态。
5.根据权利要求4所述的基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，其特征在于，集群节点的发现，包括以下步骤：
（1）集群代理模块启动后，自动以固定周期发送请求状态信息到集群节点互联TCP端口，集群节点通过TCP端口返回状态信息；如果连续3次未收到集群节点的应答，则默认集群节点宕机，并把状态信息发送到区块链，由智能合约统一建模存储；
（2）集群代理模块启动后，自动以固定周期获取服务器性能参数，并与步骤（1）获得的集群节点状态信息共同建模成一个集群节点服务信息；
（3）集群代理模块以固定周期将步骤（2）的集群节点服务信息，发送到区块链，并通过智能合约统一建模并保存；
（4）集群节点服务信息会通过区块链的P2P网络进行全网广播，并会被集群管理模块连接的区块链节点获取；
（5）集群管理模块通过智能合约从所在网段的区块链节点获取各个集群节点服务信息。
6.根据权利要求5所述的基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，其特征在于，所述集群节点服务信息包括集群名、节点名、节点的状态信息、服务器的性能参数，所述服务器的性能参数包括CPU利用率、内存使用率、IO吞吐率、服务吞吐率、客户连接数、响应时间。
7.根据权利要求5所述的基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，其特征在于，每个集群节点由集群名与节点名标识，所述同一集群的节点的集群名相同，所述节点名在同一集群中唯一。
8.根据权利要求5所述的基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，其特征在于，当所述集群节点处于宕机状态时，集群设置新的节点继续工作。
9.根据权利要求1至8任一项所述的基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，其特征在于，所述区块链节点至少能够连接到一个邻近的网络节点，组成点对点的区块链网络；当达到智能合约的触发条件时，智能合约自动更新配置信息，并且向全网广播更新，全网的每个节点在收到广播消息后自动通过P2P协议从邻近的节点同步更新后的配置信息，完成对区块链的更新迭代。
10.根据权利要求1至8任一项所述的基于区块链的大数据集群系统的发现与配置信息管理方法，其特征在于，所述智能合约部署到区块链之前，需验证合约代码的逻辑安全性，避免调用有漏洞的合约，包括可重入攻击、交易顺序依赖、时间戳依赖、误操作异常。
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