CN111818149B - 一种分布式系统验证方法 - Google Patents

一种分布式系统验证方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111818149B
CN111818149B CN202010625842.1A CN202010625842A CN111818149B CN 111818149 B CN111818149 B CN 111818149B CN 202010625842 A CN202010625842 A CN 202010625842A CN 111818149 B CN111818149 B CN 111818149B
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
nodes
interval
calculation
abnormal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010625842.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111818149A (zh
Inventor
董志英
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Juying Shuan Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Nanjing Juying Shuan Intelligent Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Juying Shuan Intelligent Technology Co ltd filed Critical Nanjing Juying Shuan Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202010625842.1A priority Critical patent/CN111818149B/zh
Publication of CN111818149A publication Critical patent/CN111818149A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111818149B publication Critical patent/CN111818149B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1097—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for distributed storage of data in networks, e.g. transport arrangements for network file system [NFS], storage area networks [SAN] or network attached storage [NAS]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L69/00—Network arrangements, protocols or services independent of the application payload and not provided for in the other groups of this subclass
    • H04L69/04—Protocols for data compression, e.g. ROHC

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)
  • Multi Processors (AREA)

Abstract

本发明公开了一种分布式系统验证方法，在分布式区间内的各个节点均被数字标记后，按照各个节点的标记，以水平方向标记为1‑100的节点为第一区间节点，以水平方向标记为100‑200的节点为第二区间节点，以水平方向标记为N1‑N2的节点为第N区间节点，本发明通过以区间的形式来处理问题，使得传统的分布式节点能够以区间集合的形式存在，进而在数据传输时，只需在区间内进行数据传输，然后将各个区间内的数据再进行传输即可，解决了传统分布式节点因数量增多而导致分布式节点故障概率、通信消耗和通信延迟增加的问题，保证了在大数据计算的情况下，各个区间节点依旧能够保持良好的计算速度和传输速度，提升了分布式系统的实际运行效率。

Description

一种分布式系统验证方法
技术领域
本发明涉及分布式系统技术领域，具体为一种分布式系统验证方法。
背景技术
分布式系统是建立在网络之上的软件系统，处理各项协助的任务，然后整合出结果，同时分布式系统是由一组通过网络进行通信，为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统，分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务，其目的是利用更多的机器，处理更多的数据；
但是现有的分布式系统由于需要增加系统的存储和计算能力，使得节点的数量和节点的间距也逐渐增加，因此导致节点发生故障的概率也随之增加，同时还增加了节点之间的通信消耗和通信延迟，以此不仅使分布式系统的应用性能降低，同时使分布式系统的维护管理成本也随之增大，进一步导致分布式系统对系统计算结果的验证难度也随之增大。
发明内容
本发明提供一种分布式系统验证方法，可以有效解决上述背景技术中提出现有的分布式系统由于需要增加系统的存储和计算能力，使得节点的数量和节点的间距也逐渐增加，因此导致节点发生故障的概率也随之增加，同时还增加了节点之间的通信消耗和通信延迟，以此不仅使分布式系统的应用性能降低，同时使分布式系统的维护管理成本也随之增大，进一步导致分布式系统对系统计算结果的验证难度也随之增大的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种分布式系统验证方法，包括以下步骤：
S1、节点标记；
S2、建立区间节点；
S3、确定区间内子计算节点；
S4、子计算节点计算；
S5、云计算系统验证；
S6、结果输出；
S7、异常结果处理。
基于上述技术方案，所述S1中，节点标记，按照分布式区间内各节点的水平方向为序，将分布式区间内的各个节点按照数字标号的方式标记为1、2、3、4……N；
所述S2中，建立区间节点，在分布式区间内的各个节点均被数字标记后，按照各个节点的标记，以水平方向标记为1-100的节点为第一区间节点，以水平方向标记为100-200的节点为第二区间节点，以水平方向标记为N1-N2的节点为第N区间节点，其中N2-N1＝100。
基于上述技术方案，所述S3中，确定区间节点内子计算节点，在区间节点建立后，在对应的区间节点内，将区间节点内标记相邻的节点确定为子计算节点，使各区间节点内，生成50个子计算节点，即50个子计算节点中，每个子计算节点在对应的区间节点内包括相邻标记的两个节点；
所述S4中，子计算节点计算，在确定50个子计算节点后，通过各区间节点内相邻标记的两个节点来对系统的计算任务问题进行计算，其中各个子计算节点所计算的任务问题均不相同，每个子计算节点内相邻标记的两个节点所计算的任务问题相同。
基于上述技术方案，所述S5中，云计算系统验证，在各个子计算节点计算后，对各个子计算节点内节点所计算的结果进行对比匹配，结果包括两种情况：子计算节点内两个节点的计算结果相同，则计算结果为50份，子计算节点内两个节点的计算结果不同，则计算结果小于50份，此处计算结果为相同的计算结果，两个相同的计算结果计为一份。
基于上述技术方案，所述S6中，结果输出，提取相邻标记的两个节点计算结果相同的结果数据信息，通过区域网将对应区间节点内的结果数据信息输送至计算机云系统库中，并将结果数据信息进行存储。
基于上述技术方案，所述S7中，异常结果处理，将子计算节点内两个节点的计算结果不同的结果数据信息通过区域网输出处理，具体包括以下处理步骤；
a、建立异常结果数据库；
b、确定异常计算节点；
c、节点计算对应的异常问题；
d、计算结果对比验证；
e、结果输出；
f、异常标记。
基于上述技术方案，所述a中，建立异常结果数据库，在分布式系统中，单独建立异常结果数据库，接收子计算节点内两个节点的计算结果不同的结果数据信息，并将不同的结果数据信息以子计算节点在对应区间节点内的顺序进行排列；
所述b中，确定异常计算节点，在分布式系统中，建立区别于常规区间节点的异常计算节点，异常计算节点与区间节点相同，按照水平方向顺序将异常计算节点内的各个节点以数字标号1、2、3……N的方式进行排序。
基于上述技术方案，所述c中，节点计算对应的异常问题，通过各个异常计算节点内的节点来按序计算异常结果数据库内结果异常的数据信息所对应的计算任务问题；
所述d中，计算结果对比验证，将各个异常计算节点内的节点所计算出的结果与S5中子计算节点内两个节点的计算结果进行对比验证，此处即为三种计算结果进行对比验证。
基于上述技术方案，所述e中，结果输出，经过对比验证，当三种计算结果中有两个计算结果相同时，提取计算结果相同的，并将相同的计算结果通过区域网输出到计算机云系统库，当三种计算结果均不相同，则将该三种计算结果的数据信息进行压缩打包；
所述f中，异常标记，当三种计算结果均不相同，并将三种计算结果的数据信息压缩打包形成压缩的信息包后，将该压缩的信息包标记为异常问题，以便后续系统进行查证识断。
基于上述技术方案，所述压缩的信息包被标记为异常问题，此时分布式系统通过建立数据库的方式来集中将异常问题进行获取和存储，最后，通过异常问题来判断该异常来源于计算节点还是问题本身，以便快速找寻分布式系统中潜在的问题。
与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明通过建立区间节点和确定区间节点内子计算节点的方式，能够在实际计算时，快速的对问题进行计算，且通过以区间的形式来处理问题，使得传统的分布式节点能够以区间集合的形式存在，进而在数据传输时，只需在区间内进行数据传输，然后将各个区间内的数据再进行传输即可，以此来解决了传统分布式节点因数量增多而导致分布式节点故障概率、通信消耗和通信延迟增加的问题，保证了在大数据计算的情况下，各个区间节点依旧能够保持良好的计算速度和传输速度，提升了分布式系统的实际运行效率；
通过以区间节点的方式来计算区间内相对应的问题，且通过子计算节点内两个相邻的节点来同时计算同一问题，以此使得计算问题的结果更加方便进行对比验证，且保证了计算结果的准确性，同时通过在子计算节点内进行对比验证，使得异常的计算结果能够快速的被筛选提出，进而方便工作人员对异常的验证结果进行提取和处理，提高了分布式系统对计算结果进行验证和查异的速度；
通过异常结果处理，使得对应区间节点内出现的异常计算结果能够以数据库存储的方式被快速的进行存储，同时结合异常计算节点来对异常结果数据库内的异常结果进行再次计算处理，使得异常结果在出现后，通过增加辅助计算验证的方式来对异常计算结果进行计算，异常使得异常结果的验证变得更加准确，且通过三选二的方式来重新获取计算结果，使得同一问题的计算结果可以快速得出，且在三种结果均不相同时，能够通过对异常结果进行标记的方式，来方便后续系统维护人员快速的对异常问题进行插针和识断，以此不仅方便对异常问题进行处理，同时能够为维护人员维护分布式节点时做出问题提示，以方便维护人员快速的查找发现该异常问题的所在原因，进而降低了维护人员的维护难度。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明的系统结构框图；
图2是本发明验证方法的步骤流程图；
图3是本发明异常结果处理的步骤流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：如图1-3所示，本发明提供一种技术方案，一种分布式系统验证方法，包括以下步骤：
S1、节点标记；
S2、建立区间节点；
S3、确定区间内子计算节点；
S4、子计算节点计算；
S5、云计算系统验证；
S6、结果输出；
S7、异常结果处理。
基于上述技术方案，S1中，节点标记，按照分布式区间内各节点的水平方向为序，将分布式区间内的各个节点按照数字标号的方式标记1、2、3、4……N；
S2中，建立区间节点，在分布式区间内的各个节点均被数字标记后，按照各个节点的标记，以水平方向标记为1-100的节点为第一区间节点，以水平方向标记为100-200的节点为第二区间节点，以水平方向标记为N1-N2的节点为第N区间节点，其中N2-N1＝100。
基于上述技术方案，S3中，确定区间节点内子计算节点，在区间节点建立后，在对应的区间节点内，将区间节点内标记相邻的节点确定为子计算节点，使各区间节点内，生成50个子计算节点，即50个子计算节点中，每个子计算节点在对应的区间节点内包括相邻标记的两个节点；
S4中，子计算节点计算，在确定50个子计算节点后，通过各区间节点内相邻标记的两个节点来对系统的计算任务问题进行计算，其中各个子计算节点所计算的任务问题均不相同，每个子计算节点内相邻标记的两个节点所计算的任务问题相同。
基于上述技术方案，S5中，云计算系统验证，在各个子计算节点计算后，对各个子计算节点内节点所计算的结果进行对比匹配，子计算节点内两个节点的计算结果相同，则计算结果为50份，此处计算结果为相同的计算结果，两个相同的计算结果计为一份。
基于上述技术方案，S6中，结果输出，提取相邻标记的两个节点计算结果相同的结果数据信息，通过区域网将对应区间节点内的结果数据信息输送至计算机云系统库中，并将结果数据信息进行存储。
实施例2：如图1-3所示，本发明提供一种技术方案，一种分布式系统验证方法，包括以下步骤：
S1、节点标记；
S2、建立区间节点；
S3、确定区间内子计算节点；
S4、子计算节点计算；
S5、云计算系统验证；
S6、结果输出；
S7、异常结果处理。
基于上述技术方案，S1中，节点标记，按照分布式区间内各节点的水平方向为序，将分布式区间内的各个节点按照数字标号的方式标记1、2、3、4……N；
S2中，建立区间节点，在分布式区间内的各个节点均被数字标记后，按照各个节点的标记，以水平方向标记为1-100的节点为第一区间节点，以水平方向标记为100-200的节点为第二区间节点，以水平方向标记为N1-N2的节点为第N区间节点，其中N2-N1＝100。
基于上述技术方案，S3中，确定区间节点内子计算节点，在区间节点建立后，在对应的区间节点内，将区间节点内标记相邻的节点确定为子计算节点，使各区间节点内，生成50个子计算节点，即50个子计算节点中，每个子计算节点在对应的区间节点内包括相邻标记的两个节点；
S4中，子计算节点计算，在确定50个子计算节点后，通过各区间节点内相邻标记的两个节点来对系统的计算任务问题进行计算，其中各个子计算节点所计算的任务问题均不相同，每个子计算节点内相邻标记的两个节点所计算的任务问题相同。
基于上述技术方案，S5中，云计算系统验证，在各个子计算节点计算后，对各个子计算节点内节点所计算的结果进行对比匹配，结果包括两种情况：子计算节点内两个节点的计算结果相同，则计算结果为50份，子计算节点内两个节点的计算结果不同，则计算结果小于50份，此处计算结果为相同的计算结果，两个相同的计算结果计为一份。
基于上述技术方案，S6中，结果输出，提取相邻标记的两个节点计算结果相同的结果数据信息，通过区域网将对应区间节点内的结果数据信息输送至计算机云系统库中，并将结果数据信息进行存储。
基于上述技术方案，S7中，异常结果处理，将子计算节点内两个节点的计算结果不同的结果数据信息通过区域网输出处理，具体包括以下处理步骤；
a、建立异常结果数据库；
b、确定异常计算节点；
c、节点计算对应的异常问题；
d、计算结果对比验证；
e、结果输出；
f、异常标记。
基于上述技术方案，a中，建立异常结果数据库，在分布式系统中，单独建立异常结果数据库，接收子计算节点内两个节点的计算结果不同的结果数据信息，并将不同的结果数据信息以子计算节点在对应区间节点内的顺序进行排列；
b中，确定异常计算节点，在分布式系统中，建立区别于常规区间节点的异常计算节点，异常计算节点与区间节点相同，按照水平方向顺序将异常计算节点内的各个节点以数字标号1、2、3……N的方式进行排序。
基于上述技术方案，c中，节点计算对应的异常问题，通过各个异常计算节点内的节点来按序计算异常结果数据库内结果异常的数据信息所对应的计算任务问题；
d中，计算结果对比验证，将各个异常计算节点内的节点所计算出的结果与S5中子计算节点内两个节点的计算结果进行对比验证，此处即为三种计算结果进行对比验证。
基于上述技术方案，e中，结果输出，经过对比验证，三种计算结果中有两个计算结果相同时，提取计算结果相同的，并将相同的计算结果通过区域网输出到计算机云系统库。
实施例3：如图1-3所示，本发明提供一种技术方案，一种分布式系统验证方法，包括以下步骤：
S1、节点标记；
S2、建立区间节点；
S3、确定区间内子计算节点；
S4、子计算节点计算；
S5、云计算系统验证；
S6、结果输出；
S7、异常结果处理。
基于上述技术方案，S1中，节点标记，按照分布式区间内各节点的水平方向为序，将分布式区间内的各个节点按照数字标号的方式标记1、2、3、4……N；
S2中，建立区间节点，在分布式区间内的各个节点均被数字标记后，按照各个节点的标记，以水平方向标记为1-100的节点为第一区间节点，以水平方向标记为100-200的节点为第二区间节点，以水平方向标记为N1-N2的节点为第N区间节点，其中N2-N1＝100。
基于上述技术方案，S3中，确定区间节点内子计算节点，在区间节点建立后，在对应的区间节点内，将区间节点内标记相邻的节点确定为子计算节点，使各区间节点内，生成50个子计算节点，即50个子计算节点中，每个子计算节点在对应的区间节点内包括相邻标记的两个节点；
S4中，子计算节点计算，在确定50个子计算节点后，通过各区间节点内相邻标记的两个节点来对系统的计算任务问题进行计算，其中各个子计算节点所计算的任务问题均不相同，每个子计算节点内相邻标记的两个节点所计算的任务问题相同。
基于上述技术方案，S5中，云计算系统验证，在各个子计算节点计算后，对各个子计算节点内节点所计算的结果进行对比匹配，结果包括两种情况：子计算节点内两个节点的计算结果相同，则计算结果为50份，子计算节点内两个节点的计算结果不同，则计算结果小于50份，此处计算结果为相同的计算结果，两个相同的计算结果计为一份。
基于上述技术方案，S6中，结果输出，提取相邻标记的两个节点计算结果相同的结果数据信息，通过区域网将对应区间节点内的结果数据信息输送至计算机云系统库中，并将结果数据信息进行存储。
基于上述技术方案，S7中，异常结果处理，将子计算节点内两个节点的计算结果不同的结果数据信息通过区域网输出处理，具体包括以下处理步骤；
a、建立异常结果数据库；
b、确定异常计算节点；
c、节点计算对应的异常问题；
d、计算结果对比验证；
e、结果输出；
f、异常标记。
基于上述技术方案，a中，建立异常结果数据库，在分布式系统中，单独建立异常结果数据库，接收子计算节点内两个节点的计算结果不同的结果数据信息，并将不同的结果数据信息以子计算节点在对应区间节点内的顺序进行排列；
b中，确定异常计算节点，在分布式系统中，建立区别于常规区间节点的异常计算节点，异常计算节点与区间节点相同，按照水平方向顺序将异常计算节点内的各个节点以数字标号1、2、3……N的方式进行排序。
基于上述技术方案，c中，节点计算对应的异常问题，通过各个异常计算节点内的节点来按序计算异常结果数据库内结果异常的数据信息所对应的计算任务问题；
d中，计算结果对比验证，将各个异常计算节点内的节点所计算出的结果与S5中子计算节点内两个节点的计算结果进行对比验证，此处即为三种计算结果进行对比验证。
基于上述技术方案，e中，结果输出，经过对比验证，三种计算结果均不相同，则将该三种计算结果的数据信息进行压缩打包；
f中，异常标记，当三种计算结果均不相同，并将三种计算结果的数据信息压缩打包形成压缩的信息包后，将该压缩的信息包标记为异常问题，以便后续系统进行查证识断。
基于上述技术方案，压缩的信息包被标记为异常问题，此时分布式系统通过建立数据库的方式来集中将异常问题进行获取和存储，最后，通过异常问题来判断该异常来源于计算节点还是问题本身，以便快速找寻分布式系统中潜在的问题。
本发明通过实施例1、实施例2和实施例3可以看出：本发明在实际计算问题和验证问题时，通过对不同计算结果进行处理，以此来提高本发明分布式系统对计算问题处理的效率和计算结果验证的速度，保证了分布式系统的实际运行效率，还能够为维护人员维护分布式节点时做出问题提示，以方便维护人员快速的查找发现该异常问题的所在原因，进而降低了维护人员的维护难度。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种分布式系统验证方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、节点标记；
S2、建立区间节点；
S3、确定区间内子计算节点；
S4、子计算节点计算；
S5、云计算系统验证；
S6、结果输出；
S7、异常结果处理；
所述S1中，节点标记，按照分布式区间内各节点的水平方向为序，将分布式区间内的各个节点按照数字标号的方式标记为1、2、3、4……N；
所述S2中，建立区间节点，在分布式区间内的各个节点均被数字标记后，按照各个节点的标记，以水平方向标记为1-100的节点为第一区间节点，以水平方向标记为100-200的节点为第二区间节点，以水平方向标记为N1-N2的节点为第N区间节点，其中N2-N1＝100；
所述S3中，确定区间节点内子计算节点，在区间节点建立后，在对应的区间节点内，将区间节点内标记相邻的节点确定为子计算节点，使各区间节点内，生成50个子计算节点，即50个子计算节点中，每个子计算节点在对应的区间节点内包括相邻标记的两个节点；
所述S4中，子计算节点计算，在确定50个子计算节点后，通过各区间节点内相邻标记的两个节点来对系统的计算任务问题进行计算，其中各个子计算节点所计算的任务问题均不相同，每个子计算节点内相邻标记的两个节点所计算的任务问题相同；
所述S5中，云计算系统验证，在各个子计算节点计算后，对各个子计算节点内节点所计算的结果进行对比匹配，结果包括两种情况：各个子计算节点内两个节点的计算结果相同，则计算结果为50份，任意一个子计算节点内两个节点的计算结果不同，则计算结果小于50份，此处计算结果为相同的计算结果，两个相同的计算结果计为一份；
所述S6中，结果输出，提取相邻标记的两个节点计算结果相同的结果数据信息，通过区域网将对应区间节点内的结果数据信息输送至计算机云系统库中，并将结果数据信息进行存储；
所述S7中，异常结果处理，将子计算节点内两个节点的计算结果不同的结果数据信息通过区域网输出处理，具体包括以下处理步骤；
a、建立异常结果数据库；
b、确定异常计算节点；
c、节点计算对应的异常问题；
d、计算结果对比验证；
e、结果输出；
f、异常标记；
所述a中，建立异常结果数据库，在分布式系统中，单独建立异常结果数据库，接收子计算节点内两个节点的计算结果不同的结果数据信息，并将不同的结果数据信息以子计算节点在对应区间节点内的顺序进行排列；
所述b中，确定异常计算节点，在分布式系统中，建立区别于常规区间节点的异常计算节点，异常计算节点与区间节点相同，按照水平方向顺序将异常计算节点内的各个节点以数字标号1、2、3……N的方式进行排序；
所述c中，节点计算对应的异常问题，通过各个异常计算节点内的节点来按序计算异常结果数据库内结果异常的数据信息所对应的计算任务问题；
所述d中，计算结果对比验证，将各个异常计算节点内的节点所计算出的结果与S5中子计算节点内两个节点的计算结果进行对比验证，此处即为三种计算结果进行对比验证；
所述e中，结果输出，经过对比验证，当三种计算结果中有两个计算结果相同时，提取计算结果相同的，并将相同的计算结果通过区域网输出到计算机云系统库，当三种计算结果均不相同，则将该三种计算结果的数据信息进行压缩打包；
所述f中，异常标记，当三种计算结果均不相同，并将三种计算结果的数据信息压缩打包形成压缩的信息包后，将该压缩的信息包标记为异常问题，以便后续系统进行查证识断。
2.根据权利要求1所述的一种分布式系统验证方法，其特征在于：所述压缩的信息包被标记为异常问题，此时分布式系统通过建立数据库的方式来集中将异常问题进行获取和存储，最后，通过异常问题来判断该异常来源于计算节点还是问题本身，以便快速找寻分布式系统中潜在的问题。
CN202010625842.1A 2020-07-02 2020-07-02 一种分布式系统验证方法 Active CN111818149B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010625842.1A CN111818149B (zh) 2020-07-02 2020-07-02 一种分布式系统验证方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010625842.1A CN111818149B (zh) 2020-07-02 2020-07-02 一种分布式系统验证方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111818149A CN111818149A (zh) 2020-10-23
CN111818149B true CN111818149B (zh) 2022-06-14

Family

ID=72856038

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010625842.1A Active CN111818149B (zh) 2020-07-02 2020-07-02 一种分布式系统验证方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111818149B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117075802B (zh) * 2023-08-04 2024-05-10 上海虹港数据信息有限公司 一种基于人工智能算力的分布式存储方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109189751A (zh) * 2018-09-18 2019-01-11 平安科技（深圳）有限公司 基于区块链的数据同步方法及终端设备

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9071535B2 (en) * 2013-01-03 2015-06-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Comparing node states to detect anomalies

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109189751A (zh) * 2018-09-18 2019-01-11 平安科技（深圳）有限公司 基于区块链的数据同步方法及终端设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN111818149A (zh) 2020-10-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111796955B (zh) 故障根源定位方法、系统、装置及存储介质
CN111818149B (zh) 一种分布式系统验证方法
CN111881164B (zh) 基于边缘计算和路径分析的数据处理方法及大数据云平台
WO2024067358A1 (zh) 仓库管理系统的效率分析方法、系统及计算机设备
CN110489317A (zh) 基于工作流的云系统任务运行故障诊断方法与系统
CN111913824A (zh) 确定数据链路故障原因的方法及相关设备
CN116245112A (zh) 一种物流信息的识别方法、装置和计算机设备
CN107548087A (zh) 一种告警关联分析的方法及装置
CN1829972B (zh) 提供基于以太网协议的级联连接、性能监控和保护体系结构的方法和装置
WO2015133026A1 (ja) 復旧時間予測システム
CN113094244A (zh) 一种用于数据中心的机房运行智能检测系统
CN112395298A (zh) 一种基于数据分层思想的数据一致性管理系统
KR20170123389A (ko) 원자력발전소의 인적오류확률 산출 시스템 및 그 방법
CN112488195B (zh) 派件员代派送识别方法、装置、设备以及存储介质
CN115908871A (zh) 可穿戴设备轨道设备数据检测方法、装置、设备及介质
CN111884927B (zh) 基于ospf链路数据库的链路开销获取方法和装置
CN109685453B (zh) 智能识别工作流有效路径的方法
CN112860520A (zh) 一种基于人工智能的信息数据格式化组件
CN116976605B (zh) 一种基于大数据的数据运营系统
CN114218971B (zh) 一种产品装配智能纠错方法及系统
CN116151806B (zh) 一种设备维修服务用管理系统及管理设备
CN112488337B (zh) 一种智能辅助的检修流程分析方法及系统
CN114117154B (zh) 多区域目标桩机送浆状态的监控方法及相关设备
CN107332709A (zh) 一种故障定位方法及装置
CN117729576A (zh) 告警监控方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant