CN113239325A - 基于区块链和雾运算的水利数据运算系统和方法 - Google Patents

基于区块链和雾运算的水利数据运算系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于区块链和雾运算的水利数据运算系统和方法,本发明的系统和方法能够将数据模型和计算去中心化或弱中心化,能够灵活利用一切可用的采集设备和通信设备自身的算力对水利水文数据进行运算和操作,同时加入区块链的手段来保证数据的安全和高可用。本发明的所有设备和服务实体都具备分组的链式的元素,将所有的链式元素通过自定义的规则和通信模式链在一个集群中,这是一个雾运算的集群。通过自定义的命令集进行数据的各种处理。这样的架构可以辅助实现服务之间的解耦合,辅助实现服务的高可用,实现弱集成中心化;改变中心大服务的高维护和高成本。

Description

基于区块链和雾运算的水利数据运算系统和方法
技术领域
本发明涉及水利数据处理的技术领域,尤其涉及一种基于区块链和雾运算的水利数据运算系统和方法。
背景技术
随着通信技术的发展和测量设备的自动化程度提高,现有的水利水文数据的采集基本上都改为自动化的设备值守进行采集,然后通过网络将水文数据传输至主站进行存储和后期的开发利用,水利水文数据采集的设备已经成为整个网络的一部分,有些采集设备还具备了远程控制的功能,采集设备自身成为一个简易的计算机终端,具备一定运算能力。
水利水文数据的特点是具有一定的实时性,以及必要的历史数据结合与整合计算,以及多元化的数据来源和丰富的数据属性,比如遥感数据和GIS数据,还有实时性要求高的气象数据。
水利水文数据的计算模型丰富多样,但主要建立在例如水位水量,雨量,以及水文日志数据的分析。
这类的数据可以是具有一定的时间范围及地理范围的,不一定需要海量的集中计算和分析,一般会有一定区域内的一定时间范围内的数据统计分析,因此结合采集设备本身的运算能力,有必要提出一种雾运算的系统和方法来实现数据的处理。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提出一种基于区块链和雾运算的水利数据运算系统和方法。
本发明的技术方案是:(同权利要求书)
本发明的有益技术效果是:
本发明的系统和方法能够将数据模型和计算去中心化或弱中心化,能够灵活利用一切可用的采集设备和通信设备自身的算力对水利水文数据进行运算和操作,同时加入区块链的手段来保证数据的安全和高可用。 本发明的所有设备和服务实体都具备分组的链式的元素,将所有的链式元素通过自定义的规则和通信模式链在一个集群中,这是一个雾运算的集群。通过自定义的命令集进行数据的各种处理。这样的架构可以辅助实现服务之间的解耦合,辅助实现服务的高可用,实现弱集成中心化;改变中心大服务的高维护和高成本。
附图说明
图1是基于区块链和雾运算的水利数据运算系统的基本组成框体;
图2是基于区块链和雾运算的水利数据运算系统具体组成原理图;
图3是分组链式架构的信息交互示意图;
图4是雾运算的运算过程示意图;
图5是基于区块链和雾运算的水利数据运算方法的简易流程图。
具体实施方式
实施例一,参见说明书附图1-5,一种基于区块链和雾运算的水利数据运算系统,该系统包括若干个雾运算链组和中心节点,所述的雾运算链组分别包括不同水文数据采集设备群组形成的不同雾运算链组、以及从外界抓取不同数据的服务模块形成的不同雾运算链组,参见图1;
各个雾运算链组负责将采集的水文数据、抓取数据进行统计运算和分析,并生成统一格式的运算结果;
中心节点负责管理各个雾运算链组,同时负责上述运算结果的存储;
该系统还包括若干个通过网络与中心节点连接的用户端。
所述的雾运算链组至少包括水位测量智能设备群组形成的雾运算链组甲、流量监控智能设备群组形成的雾运算链组乙、气象数据抓取模块形成的雾运算链组丙、遥感数据和GIS数据抓取服务模块形成的雾运算链组丁、历史水文数据抓取服务模块形成的雾运算链组戊。
所述的中心节点内至少设有若干个雾运算链组管理服务模块,分别对应管理前面所述不同的若干个雾运算链组,所述的雾运算链组通过自己本组的链来执行区块化,通过中心节点的管理服务模块进行跨链的信息交互。
下面结合附图对这个系统进行详细的介绍。
1. 雾运算分布式模式:
水利水文数据的特点是具有一定的实时性现场采集数据,以及必要的历史数据结合与整合计算,以及多元化的数据来源和丰富的数据属性,比如遥感数据和GIS数据,还有实时性要求高的气象数据。
水利水文数据的计算模型丰富多样,但主要建立在例如水位水量,雨量,以及水文日志数据的分析。
这类的数据可以是具有一定的时间范围及地理范围的,不一定需要海量的集中计算和分析,一般会有一定区域内的一定时间范围内的数据统计分析。
在这种情况下,将大体量的水利水文数据通过标签和索引整理后,推送到雾运算的集群设备中,同时实时数据可以通过雾运算的集群设备主动获取,利用这样的方式就可以实现脱离中心的方式进行数据统计运算和分析,生成统一格式的结果后在中心保存,从而实现弱中心化降低服务器成本,实现多源备份和高可用,以及为实现机器的高级智能化提供资源和准备。
具体参见图2。
2. 分组链式架构:
将多个设备或服务模块通过一定的特性或规则分组,所有组又组成一个链,这个组的链会在中心节点中用专门的服务模块来管理。
所有设备或服务模块通过自己本组的链来执行区块化,通过中心节点的链组服务进行跨链的信息交互。
例如参见图3:
黄河流域中某个水域段的100个智能水位测量设备为一个链组,其中一个设备去请求另一个水域段的某些设备的水位数据做统计运算处理。
3. 雾运算链式存储和计算:
这里的雾运算核心是基于各种统一通信协议的公网或子网端设备的集群。在这样的集群中所有的数据流向都可以是共享或者是线性的,一个端设备可以根据数据的敏感度决定把数据分发给集群中多个端或者只分发给可信任的端设备。
链式存储和计算在这样的集群中首先要起到数据的认证和加密作用,带有标签机制的数据会在整个区块链化的集群中根据用户自定义的规则被分享和保存,并在获取鉴权后在某一些端设备上定制计算。
计算模型和算法可以通过源码脚本文件传输共享,或系统远程升级的模式同步导入到每个端设备中,端设备接收到命令后进行分布式或独立式的计算。
链式存储必须根据中心或主节点的索引文件和索引规则,抓取或分享索引指向的数据内容,然后根据要求对数据进行加密或解密,或可以通过通信协议的封装保存成通信报文。
具体参见图4。
实际应用示例
在水利应用中,基础的水位,流量和降雨量数据,作为标识数据的位置信息数据,作为系统管理的设备信息数据,可以通过链式的存储,根据索引分布在所有物联网智能设备中。通过接收到中心的计算命令随时计算实时数据并通过通信报文返回。
链中的数据结构:
数据头部系统管理信息 数据标识 数据索引 本节点哈希值 组哈希值 头节点哈希值 数据块
数据头部系统管理信息:
包含设备的ID或服务器的MAC地址等标识信息,以及一些解释信息,定位信息和设备描述等。
数据标识:
数据的标识描述,比如“20210101000000水位数据”。
数据索引:
一个固定的由中心服务生成的索引值,可以用来定位出分布式的数据块。
本节点哈希值:
本设备节点的链中的哈希码。可以使用数据标识和数据索引加上头节点哈希值生成,在数据变化时哈希值会变化,并广播给链组中的所有节点。
组哈希值:
链组的哈希值,根据链组的名称和第一个节点生成,同时也要加入链组长度作为元素,变化时广播其他链组。靠中心节点维护。
头节点哈希值:
上一个链节点的哈希值。
数据块:
数据的本地描述。可以是SQL语句,库名+表名,文件路径或真实直接的数据,JSON格式。
数据脚本化处理:
脚本集群化和量化:
架构中的计算是通过单体的轻量级脚本,比如Python脚本来直接获取数据源的数据,每个脚本在中心节点被链化管理并且通过缓存池获取命令来安排计算任务。每个脚本都是量化的,轻量级的,容易执行的。
命令的数据结构体:
命令头(用户信息+权限信息+链信息) 命令标识(脚本文件索引或路径) 命令体(执行参数和方法描述)
实施例二:参见图5,一种基于区块链和雾运算的水利数据运算方法,该方法基于权利要求3所述的系统实现, 该方法包括如下步骤
1. 用户通过中心GUI界面下发运算命令,中心将命令结构发布到缓存池中等待数据处理服务模块提取。
2. 数据处理服务模块从缓存池中获取到命令后,找到相应的脚本并分配执行任务。
3. 数据处理服务模块的任务中心程序直接执行数据计算脚本并保存日志。

Claims (4)

1.一种基于区块链和雾运算的水利数据运算系统, 该系统包括若干个雾运算链组和中心节点,所述的雾运算链组分别包括不同水文数据采集设备群组形成的不同雾运算链组、以及从外界抓取不同数据的服务模块形成的不同雾运算链组,
各个雾运算链组负责将采集的水文数据、抓取数据进行统计运算和分析,并生成统一格式的运算结果;
中心节点负责管理各个雾运算链组,同时负责上述运算结果的存储;
该系统还包括若干个通过网络与中心节点连接的用户端。
2.根据权利要求1所述的基于区块链和雾运算的水利数据运算系统,其特征是:所述的雾运算链组至少包括水位测量智能设备群组形成的雾运算链组甲、流量监控智能设备群组形成的雾运算链组乙、气象数据抓取模块形成的雾运算链组丙、遥感数据和GIS数据抓取服务模块形成的雾运算链组丁、历史水文数据抓取服务模块形成的雾运算链组戊。
3.根据权利要求2所述的基于区块链和雾运算的水利数据运算系统,其特征是:所述的中心节点内至少设有若干个雾运算链组管理服务模块,分别对应管理前面所述不同的若干个雾运算链组,所述的雾运算链组通过自己本组的链来执行区块化,通过中心节点的管理服务模块进行跨链的信息交互。
4.一种基于区块链和雾运算的水利数据运算方法,该方法基于权利要求3所述的系统实现, 该方法包括如下步骤
①用户端通过下发运算命令给中心节点,
②中心节点中的数据管路服务模块得到命令后,找到相应的脚本并分配执行任务给相应的雾运算链组;
③数据管路服务模块的任务中心程序直接执行数据计算脚本并保存日志。
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