KR102194074B1

KR102194074B1 - 블록체인 기반 데이터 처리 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102194074B1
Application number: KR1020197018893A
Authority: KR
Inventors: 홍린 치우
Original assignee: 어드밴스드 뉴 테크놀로지스 씨오., 엘티디.
Priority date: 2017-03-28
Filing date: 2018-03-26
Publication date: 2020-12-23
Also published as: US10762056B2; EP3547168A1; US11036689B2; JP6793838B2; WO2018177250A1; CN113282659A; US20200026691A1; ZA201904231B; CA3048740C; AU2018246770B2; US10909085B2; CN107391526B; RU2728820C1; EP3547168A4; PH12019501505A1; TW201837754A; TWI691855B; MX2019007810A; US20210042272A1; BR112019013394B1

Abstract

본원은 블록체인 기반 데이터 처리 방법 및 디바이스를 개시한다. 상이한 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터가 처리될 수 있고, 시간에만 기초한 서비스 데이터 처리의 기존 기술의 규칙이 깨어질 수 있고, 상대적으로 높은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 낮은 처리 효율이라는 기존 기술의 이슈가 완화될 수 있도록, 방법은, 처리 레벨에 기초하여 상이한 데이터 처리 큐에 상이한 서비스 데이터를 저장하는 단계, 및 블록에 데이터를 저장할 때 미리 결정된 조건에 기초하여 상이한 데이터 처리 큐로부터 미리 결정된 양의 서비스 데이터를 읽어내는 단계를 포함한다. 본원의 구현예에서 제공되는 해결수단은 높은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 서비스 데이터의 처리 효율을 보장할 뿐만 아니라, 낮은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 서비스 데이터의 처리 효율을 보장한다. 서비스 처리 우선순위가 만족되면, 블록체인에서 서비스 데이터를 처리하는 융통성이 증가되고 서비스 애플리케이션 분야에서의 블록체인의 사용 가치도 향상된다.

Description

블록체인 기반 데이터 처리 방법 및 장치

본원은 인터넷 정보 처리 기술 분야 및 컴퓨터 기술 분야에 관한 것으로, 특히 블록체인 기반의 데이터 처리 방법 및 디바이스에 관한 것이다.

블록체인 기술은 분산 원장 기술(distributed ledger technology)이라고도 지칭된다. 분산 인터넷 데이터베이스 기술로서, 블록체인 기술은 탈중앙화, 투명성, 위조방지 및 신뢰성의 특징을 갖는다. 블록체인 기술을 기반으로 구축된 네트워크는 블록체인 네트워크라고 지칭될 수 있다. 블록체인 네트워크는 네트워크 노드를 포함한다(네트워크 노드는 블록체인 노드로도 지칭될 수 있다). 각 네트워크 노드는 적어도 하나의 블록체인에 대응하며, 각 블록체인은 적어도 하나의 블록을 포함한다.

저장될 데이터를 수신할 때, 네트워크 노드는 저장될 데이터를 블록체인 네트워크 내의 다른 네트워크 노드로 브로드캐스팅한다. 따라서 블록체인 네트워크 내의 각 네트워크 노드는 블록체인 네트워크의 전체 데이터를 저장하며, 하나의 네트워크 노드에 저장된 데이터는 다른 노드에 저장된 것과 일치한다.

데이터는 일반적으로 두 스테이지로 블록체인 네트워크에 저장된다: 제1 스테이지에서는 블록체인 네트워크가 저장될 데이터를 수신하고, 블록체인 네트워크 전체에 데이터를 브로드캐스팅한다. 이에 따라, 블록체인 네트워크 내의 각 노드는 저장될 데이터를 수신한다. 이 경우 블록체인 네트워크 내의 각 네트워크 노드는 저장될 데이터를 캐시에 쓴다(write). 제2 스테이지에서, 저장될 데이터를 저장할 권한(permission)을 얻은 블록체인 네트워크 내의 네트워크 노드는 기록 권한을 획득할 때 저장될 데이터를 블록에 쓰고, 그 블록을 기존의 블록체인에 추가한다. 비동기식 쓰기 정책을 사용하여 데이터가 블록체인 네트워크에 저장되는 것임을 알 수 있다.

그러나, 실제 서비스 시나리오에서, 비동기식 쓰기 정책을 사용하여 서비스 데이터가 블록체인 네트워크에 저장될 때, 일반적으로 제1 스테이지에서 데이터 처리 큐(queue)가 유지되며, 저장될 데이터의 타임스탬프에 기초하여 저장될 데이터가 데이터 처리 큐에 순차적으로 쓰여진다. 이에 따라, 제2 스테이지에서, 데이터 처리 큐 내의 저장될 데이터가 선입선출(first in first out) 원칙에 기초하여 블록에 쓰여진다.

연구에 따르면, 이전의 방법에서는, 블록체인 네트워크에서 데이터를 저장하는 데 있어 다음의 문제가 존재한다: 상대적으로 높은 서비스 우선순위를 갖는 서비스에 있어, 서비스 데이터의 처리 효율이 상대적으로 낮고, 결과적으로 이러한 서비스의 처리 효율이 상대적으로 낮다.

위의 관점에서, 본원의 구현예는 상대적으로 높은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 서비스 데이터 처리(processing)의 낮은 효율이라는 기존 기술의 문제를 완화하기 위한 블록체인 기반 데이터 처리 방법 및 디바이스를 제공한다.

본원의 일 구현예는 블록체인 기반의 데이터 처리 방법를 제공하며, 이 방법은 블록체인 네트워크 내의 노드에 의해, 미리 결정된 기간에서 생성된 적어도 한 개의 서비스 데이터를 획득하는 단계 - 서비스 데이터는 서비스 데이터를 생성하는 서비스의 처리 제1 처리 레벨을 포함함 -; 노드에 의해, 처리 레벨과 매칭되는 데이터 처리 큐에 서비스 데이터를 저장하는 단계; 노드에 의해, 새로운 블록이 생성될 때 상이한 데이터 처리 큐로부터 미리 결정된 조건을 만족하는 서비스 데이터를 개별적으로 읽어내는 단계; 및 블록에 읽어낸 서비스 데이터를 저장하는 단계를 포함한다.

또한, 본원의 일 구현예는 블록체인 기반의 데이터 처리 디바이스를 제공하며, 이 디바이스는 미리 결정된 기간에서 생성된 적어도 한 개의 서비스 데이터를 획득하도록 구성된 취득부 - 서비스 데이터는 서비스 데이터를 생성하는 서비스의 처리 레벨을 포함함 -; 처리 레벨과 매칭되는 데이터 처리 큐에 서비스 데이터를 저장하도록 구성된 저장부; 및 새로운 블록이 생성될 때 상이한 데이터 처리 큐로부터 미리 결정된 조건을 만족하는 서비스 데이터를 개별적으로 읽어내고, 블록에 읽어낸 서비스 데이터를 저장하도록 구성된 처리부를 포함한다.

본원의 구현예에서 사용되는 전술한 기술적 해결수단 중 적어도 하나는 다음의 유익한 효과를 달성할 수 있다:

상이한 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터가 처리될 수 있고, 시간에만 기초한 서비스 데이터 처리의 기존 기술의 규칙이 깨어질 수 있고, 상대적으로 높은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 낮은 처리 효율이라는 기존 기술의 이슈가 완화될 수 있도록, 처리 레벨에 기초하여 상이한 데이터 처리 큐에 상이한 서비스 데이터가 저장되고, 블록에 데이터를 저장할 때 미리 결정된 조건에 기초하여 상이한 데이터 처리 큐로부터 미리 결정된 양의 서비스 데이터가 읽혀진다. 본원의 구현예에서 제공되는 해결수단은 높은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 서비스 데이터의 처리 효율을 보장할 뿐만 아니라, 낮은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 서비스 데이터의 처리 효율을 보장한다. 서비스 처리 우선순위가 만족되면, 블록체인에서 서비스 데이터를 처리하는 융통성이 증가되고 서비스 애플리케이션 분야에서의 블록체인의 사용 가치도 향상된다.

여기에 기술된 첨부 도면은 본원의 추가적인 이해를 제공하는 것으로 의도된 것이며, 본원의 일부를 구성한다. 본원의 예시적인 구현예 및 그 설명은 본원을 설명하는 것으로 의도된 것이며, 본원에 대한 제한을 구성하지 않는다. 첨부 도면에서:
도 1은 본원의 일 구현예에 따른 블록체인 기반 데이터 처리 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 2a는 본원의 일 구현예에 따른 상이한 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터에 대응하는 데이터 처리 큐를 도시하는 도면이다.
도 2b는 본원의 일 구현예에 따른 상이한 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터에 대응하는 데이터 처리 큐를 도시하는 도면이다.
도 3은 본원의 일 구현예에 따른 블록체인 기반 데이터 처리 방법의 시나리오를 도시하는 도면이다.
도 4는 본원의 일 구현예에 따른 블록체인 기반 데이터 처리 디바이스의 구조의 예를 도시하는 도면이다.

본원의 목적, 기술적 해결수단 및 이점을 보다 명확히 하기 위해, 다음은 본원의 특정 구현예 및 첨부 도면을 참조하여 본원의 기술적 해결수단을 명확하고 포괄적으로 설명한다. 명백하게, 설명된 구현예는 본원의 구현예의 전부이기보다는 단지 일부일 뿐이다. 본원의 구현예에 기초하여 당업자에 의해 창의적 노력 없이 획득되는 다른 모든 구현예는 본원의 보호 범위 내에 있다.

본원의 구현예에서 제공되는 기술적 해결수단은 첨부 도면을 참조하여 아래에서 상세히 설명된다.

도 1은 본원의 일 구현예에 따른 블록체인 기반 데이터 처리 방법을 도시하는 개략적인 흐름도이다. 이 방법은 다음과 같이 설명될 수 있다. 본원의 본 구현예에서의 실행 바디는 블록체인 네트워크 내의 임의의 서비스 노드(블록체인 노드로도 지칭될 수 있고, 이하에서 간단히 노드로 지칭된다)일 수 있으며, 여기에 한정되지 않는다. 본원의 본 구현예에서, 실행 바디가 노드인 예가 상세한 설명을 위해 사용된다.

단계 101: 블록체인 네트워크 내의 노드는 미리 결정된 기간(predetermined time period)에서 생성된 적어도 한 개(one piece)의 서비스 데이터를 획득한다.

서비스 데이터는, 서비스 데이터를 생성하는 서비스의 처리 레벨을 포함한다.

본원의 본 구현예에서, 우선, 상이한 서비스에 대해 서비스 우선순위가 결정된다. 여기서, 서비스 우선순위는 서비스 데이터의 처리 레벨에 대응한다: 즉 더 높은 서비스 우선순위는 서비스에 대해 생성된 서비스 데이터의 더 높은 처리 레벨을 표시한다. 그런 다음, 서비스 데이터가 생성되는 서비스의 서비스 우선순위(또는 처리 레벨)를 나타내는 필드가 서비스 데이터에 추가된다. 이에 따라, 노드는, 서비스 데이터를 수신한 후, 필드를 사용하여 서비스 데이터의 처리 레벨을 결정할 수 있다.

보통, 서비스 데이터 내의 필드는 해시 값, 버전 번호, 공개 키, 서명, 서비스 데이터가 속하는 블록의 해시 값, 타임 스탬프(즉, 노드가 서비스 데이터를 처리할 때의 시간) 등을 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 이 경우, 본원의 본 구현예에서 설명된 서비스 데이터에 포함된 필드는 표 1에 보인 것들을 포함하나 이에 한정되지 않는다. 필드의 몇가지 속성이 표 1에 설명되어 있다.

필드명	속성 설명
해시 값	각 서비스 데이터의 고유의 식별자를 표시함
버전 번호	서비스 데이터 생성 메커니즘의 버전 식별자를 표시함
공개 키	트랜잭션 개시 당사자(party)의 공개 키를 표시함
서명	개인 키로 서명함으로써 서비스 개시 당사자에 의해 획득된 정보를 표시함, 서명이 공개 키에 의해 검증된다면, 서비스가 유효함을 표시함
서비스 정보	트랜잭션 개시 당사자에의해 쓰여진(written) 펀드 흐름 및 자본 소유권의 변경과 같은, 서비스 데이터에 대응하는 특정 서비스 정보를 표시함
서비스 데이터가 속한 블록의 해시	서비스 데이터가 합의(consensus)에 포함된 경우 서비스 데이터가 속한 블록의 해시 값을 표시하고; 서비스 데이터가 합의에 포함되지 않은 경우 널(null)을 표시함
타임스탬프	서비스 데이터가 노드에 의해 처리될 의 시간(밀리초(milliseconds)의 정확도로 결정됨)을 표시함
...	...

바람직하게는, 본원의 본 구현예에서, 결정된 서비스 우선순위에 기초하여 상이한 서비스 우선순위에 대해 데이터 처리 큐가 추가로 구성될 수 있다. 이에 따라, 서비스 데이터를 수신할 때, 서비스 데이터는 서비스 우선순위에 기초하여 분리하여(separately) 저장될 수 있다.

본원의 본 구현예에서, "높은" 서비스 우선순위와 "낮은" 서비스 우선순위로 나눠지는 서비스 우선순위가 후속 설명을 위한 예로서 사용된다. 서비스 우선순위가 "높은" 서비스 우선순위와 "낮은" 서비스 우선순위로 나뉘면 그에 따라 처리 레벨도 "높은" 처리 레벨과 "낮은" 처리 레벨로 나뉘어진다.

블록체인 내의 2개의 인접한 블록들 사이에 시간 간격이 있기 때문에, 이 시간 간격이 본원의 본 구현예에서 기간을 설정하기 위한 참조 조건으로서 사용될 수 있다는 것에 유의할 가치가 있다. 구현예는 여기에 제한되지 않는다.

단계 102 : 노드는 처리 레벨과 매칭되는 데이터 처리 큐에 서비스 데이터를 저장한다.

본원의 본 구현예에서, 상이한 데이터 처리 큐가 서비스의 서비스 우선순위(또는 서비스의 처리 레벨)에 기초하여 미리 생성될 수 있기 때문에, 처리 레벨과 데이터 처리 큐의 식별자 간의 맵핑 관계가 미리 확립될 수 있다.

서비스 데이터를 수신할 때, 노드는 서비스 데이터의 처리 레벨을 추출하고(그러한 추출은, 서비스 데이터 내의 처리 레벨 필드를 읽어내고 처리 레벨 필드에 기초하여 서비스 데이터의 처리 레벨을 결정하는 것을 포함할 수 있음), 처리 레벨과 데이터 처리 큐의 식별자 간의 미리 확립된 맵핑 관계에 기초하여 서비스 데이터에 포함된 처리 레벨에 대응하는 데이터 처리 큐를 결정하며, 결정된 데이터 처리 큐에 서비스 데이터를 저장한다.

도 2a는 본원의 일 구현예에 따른 상이한 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터에 대응하는 데이터 처리 큐를 도시하는 개략도이다. 도 2a로부터 두 개의 데이터 처리 큐가 포함되어 있음을 알 수 있다. 하나의 데이터 처리 큐는 높은 처리 레벨에 대응한다: 즉, 이 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터는 높은 서비스 우선순위(또는 높은 서비스 처리 레벨)를 갖는 서비스에 대해 생성된 것이다. 다른 데이터 처리 큐는 낮은 처리 레벨에 대응한다: 즉, 이 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터는 낮은 서비스 우선순위(또는 낮은 서비스 처리 레벨)를 갖는 서비스에 대해 생성된 것이다.

데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터는 서비스 데이터의 처리 시간에 기초하여 배열될 수 있거나 또는 서비스 데이터에 포함된 서비스 속성에 기초하여 배열될 수 있거나, 또는 큐 원칙(선입선출 원칙)에 기초하여 배열될 수 있다는 것에 유의할 가치가 있다. 구현예는 여기에 제한되지 않는다.

단계 103: 노드는, 새로운 블록이 생성될 때, 상이한 데이터 처리 큐로부터 미리 결정된 조건을 만족하는 서비스 데이터를 개별적으로 읽어내고, 읽어낸 서비스 데이터를 블록에 저장한다.

본원의 본 구현예에서, 블록체인 네트워크의 각 노드는 두 스테이지로 서비스 데이터를 처리한다. 제1 스테이지는 본원의 본 구현예에서 단계 101 및 단계 102에 대응할 수있다. 제2 스테이지는 본원의 본 구현예에서 단계 103, 즉 블록에 서비스 데이터를 저장하는 단계에 대응할 수 있다. 본원의 본 구현예에서 설명된 해결수단은, 블록에 저장되기 위해 상이한 데이터 프로세싱 큐로부터 읽혀지는 특정 서비스 데이터를 설명하는 것에 초점을 맞추고 있고, 따라서 본원의 본 구현예에서 검증(verification), 합의(consensus) 등은 간략화를 위해 생략된다는 점에 유의할 가치가 있다. 그러한 처리 방법은 기존 기술을 기반으로 수행될 수 있다.

바람직하게는, 본원의 본 구현예에서 설명되는 미리 결정된 조건은 블록의 저장 용량(storage capacity) 및 상이한 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 미리 결정된 처리 비율(processing ratio)에 기초하여 결정될 수 있거나, 또는 상이한 서비스 처리 레벨의 서비스 데이터가 블록에 고르게(evenly) 쓰여질 수 있는 것이 보장되는 한 다른 방식으로 결정될 수 있다.

이하, 노드가 상이한 데이터 처리 큐로부터 미리 결정된 조건을 만족하는 서비스 데이터를 어떻게 개별적으로(separately) 읽어내는지를 상세히 설명한다.

노드는 상이한 데이터 처리 큐에 대해 다음의 동작을 개별적으로 수행한다: 제1 데이터 처리 큐에 대응하는 처리 레벨을 결정하는 동작; 처리 레벨이 제1 처리 레벨이면, 제2 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 미리 결정된 처리 비율을 결정하는 동작 - 제1 처리 레벨은 제2 처리 레벨 보다 높은 것임 -; 결정된 처리 비율 및 블록의 저장 용량에 기초하여, 제1 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 제1 처리량(processing quantity)을 결정하는 동작; 및 제1 처리량에 기초하여 제1 데이터 처리 큐로부터 제1 처리량을 만족하는 서비스 데이터를 순차적으로 읽어내는 동작.

본원의 본 구현예에서 설명된 "제1 데이터 처리 큐" 및 "제2 데이터 처리 큐"에 포함된 "제1" 및 "제2"는 특별한 의미를 가지지 않고 단순히 상이한 데이터 처리 큐를 나타냄에 유의할 가치가 있다.

본원의 본 구현예에서 설명된 "제1 처리 레벨" 및 "제2 처리 레벨"에 포함된 "제1" 및 "제2"는 특별한 의미를 가지지 않고 단순히 2개의 상이한 처리 레벨을 나타낸다. 본원의 본 구현예에서, 제1 처리 레벨이 제2 처리 레벨보다 높다고 가정한다.

본원의 본 구현예에서 설명된 "제1 처리량"(processing quantity) 및 "제2처리량"에 포함된 "제1" 및 "제2"는 특별한 의미를 가지지 않고 단순히 상이한 양을 나타냄에 유의할 가치가 있다.

제1 데이터 처리 큐가 리서치 대상으로 사용된다.

단계 1: 제1 데이터 처리 큐에 대응하는 처리 레벨을 결정한다.

단계 2: 처리 레벨이 제1 처리 레벨인지 제2 처리 레벨인지 여부를 결정하고, 처리 레벨이 제1 처리 레벨이면 단계 3을 수행하고 처리 레벨이 제2 처리 레벨이면 단계 4를 수행한다.

단계 3: 제2 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 미리 결정된 처리 비율을 결정하고, 결정된 처리 비율 및 블록의 저장 용량에 기초하여 제1 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 제1 처리량을 결정하며; 제1 처리량을 만족하는 서비스 데이터를 제1 처리량에 기초하여 제1 데이터 처리 큐로부터 순차적으로 읽어낸다.

단계 4: 제2 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 미리 결정된 처리 비율을 결정하고, 결정된 처리 비율 및 블록의 저장 용량에 기초하여 제2 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 제2 처리량을 결정하며; 제2 처리량을 만족하는 서비스 데이터를 제2 처리량에 기초하여 제1 데이터 처리 큐로부터 순차적으로 읽어낸다.

본원의 본 구현예에서, "제2 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 미리 결정된 처리 비율"은 본원의 본 구현예에서 상대적으로 낮은 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 최소 비율, 즉 이번에 데이터가 블록에 저장될 때, 블록의 저장 용량에 대한, 저장될 필요가 있는 상대적으로 낮은 처리 레벨을 갖는 최소량의 서비스 데이터가 차지하는 용량의 비율로서 이해될 수 있다는 점에 유의할 가치가 있다. 여기서 처리 비율은 실제 수요에 기초하여 조정될 수 있다. 구현예는 여기에 제한되지 않는다.

제2 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 미리 결정된 처리 비율이 p, 블록의 저장 용량(블록이 지닐 수 있는 서비스 데이터의 상한량으로도 이해될 수 있음)이 x라고 가정한다. 이 경우, 제1 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 제1 처리량이 (1-p)×x로 나타내질 수 있고, 제2 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 제2 처리량이 px로 나타내질 수 있음이 결정된다.

본원의 본 구현예에서 또 다른 경우, 즉, 제1 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터의 처리량이 제1 처리량보다 적은 경우가 존재하며, 이는 제1 처리량이 결정된 후, 제1 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터가 제1 처리량의 요건을 만족시킬 수 없다는 것을 의미한다. 리소스의 적정한 사용을 구현하기 위해, 이 경우에, 제1 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터의 처리량에 기초하여, 제1 데이터 처리 큐로부터 순차적으로 서비스 데이터가 읽혀진다. 즉, 제1 데이터 처리 큐에 저장된 모든 서비스 데이터가 읽혀진다.

이 경우, 제1 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터의 처리량 및 블록의 저장 용량에 기초하여 제2 데이터 처리 큐로부터 일 처리량(a processing quantity)의 서비스 데이터가 읽혀지고, 제2 데이터 처리 큐로부터 읽혀진 서비스 데이터의 결정된 처리량에 기초하여 제2 데이터 처리 큐로부터 서비스 데이터가 순차적으로 읽혀진다.

앞에서 설명한 표현식(expression)은 여기서도 예로서 사용된다. 제1 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터의 처리량을 m이라고 가정한다. (1-p)×x에 해당하는 값이 m보다 크기 때문에, 제1 처리량은 m이어야 한다. 이에 따라, 결정된 제2 처리량은 (x-m)이어야 한다. 즉, 상대적으로 높은 서비스 우선순위를 갖는 서비스 데이터의 양이 상대적으로 적을 때, 상대적으로 높은 서비스 우선순위를 갖는 서비스 데이터가 우선적으로(preferentially) 처리될 수 있고, 상대적으로 낮은 서비스 우선순위를 갖는 서비스 데이터가 가능한 한 많이 처리될 수 있다.

본원의 본 구현예에서, 제1 처리량을 만족하는 서비스 데이터를 제1 데이터 처리 큐로부터 순차적으로 읽어내는 것은, 제1 처리량을 만족하는 서비스 데이터를, 서비스 데이터의 대응하는 처리 시간의 순서에 기초하여 제1 데이터 처리 큐로부터 순차적으로 읽어내는 것을 포함한다.

유사하게, 제2 처리량을 만족하는 서비스 데이터는, 서비스 데이터의 대응하는 처리 시간의 순서에 기초하여 제2 데이터 처리 큐로부터 순차적으로 읽혀질 수 있다.

본원의 구현예에서, 읽혀진 서비스 데이터를 블록에 저장하는 것은, 서비스 데이터의 대응하는 처리 시간의 순서에 기초하여, 읽혀진 서비스 데이터를 순차적으로 블록에 저장하는 것을 포함한다.

예를 들어, 도 2b는 본원의 일 구현예에 따른 상이한 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터에 대응하는 데이터 처리 큐를 도시하는 개략도이다. 도 2b로부터, 상이한 양의 서비스 데이터가 단계 103에서 설명된 방식으로 2개의 데이터 처리 큐로부터 순차적으로 읽혀짐을 알 수 있다.

블록 내에 상대적으로 낮은 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터를 저장하는 미리 결정된 처리 비율이 매회 30%이고, 블록의 저장 용량이 10, 즉 10개의 서비스 데이터가 저장될 수 있다고 가정한다. 높은 처리 레벨을 갖는 데이터 처리 큐에는 4개의 서비스 데이터가 저장되어 있고, 낮은 처리 레벨을 갖는 데이터 처리 큐에는 8개의 서비스 데이터가 저장되어 있다. 선택될 필요가 있는 높은 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 처리 양은 시스템 구성 정책에 따라 (1-30%)×10=7로 결정된다. 명백히 4는 7보다 작다. 따라서, 높은 처리 레벨을 갖는 데이터 처리 큐에 저장된 4개의 서비스 데이터 모두가 리트리빙(retrieve)되고, 낮은 처리 레벨을 갖는 데이터 처리 큐로부터 6개의 서비스 데이터가 리트리빙된다. 얻어진 10개의 서비스 데이터는 서비스 데이터의 처리 시간에 기초하여 블록에 저장된다.

블록 내에 상대적으로 낮은 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터를 저장하는 미리 결정된 처리 비율이 매회 30%이고, 블록의 저장 용량이 10, 즉 10개의 서비스 데이터가 저장될 수 있다고 가정한다. 높은 처리 레벨을 갖는 데이터 처리 큐에 8개의 서비스 데이터가 저장되어 있고, 낮은 처리 레벨을 갖는 데이터 처리 큐에 8개의 서비스 데이터가 저장되어 있다. 선택될 필요가 있는 높은 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 처리 양은 시스템 구성 정책에 따라 (1-30%)×10=7로 결정된다. 명백히, 8은 7보다 크다. 따라서, 높은 처리 레벨을 갖는 데이터 처리 큐로부터 7개의 서비스 데이터가 리트리빙되고, 낮은 처리 레벨을 갖는 데이터 처리 큐로부터 3개의 서비스 데이터가 리트리빙된다. 얻어진 10개의 서비스 데이터는 서비스 데이터의 처리 시간에 기초하여 블록에 저장된다.

본원의 본 구현예에서, 노드는 또한, 상이한 데이터 처리 큐로부터, 미리 결정된 조건을 만족하는 서비스 데이터를 다음의 방법으로 개별적으로 읽어낸다: 노드에 의해, 상이한 데이터 처리 큐에 대해 다음의 동작을 개별적으로 수행하는 것: 제1 데이터 처리 큐에 대응하는 처리 레벨을 결정하는 동작, 및 처리 레벨에 대응하는 미리 결정된 처리 비율을 획득하는 동작; 및 결정된 처리 비율 및 블록의 저장 용량에 기초하여 처리량(processing quantity)을 결정하는 동작, 및 제1 데이터 처리 큐로부터 처리량을 만족하는 서비스 데이터를 순차적으로 읽어내는 동작.

각 데이터 처리 큐에 대해, 데이터 처리 큐에 대응하는 처리 레벨이 결정되고, 또한 처리 레벨에 대응하는 미리 결정된 처리 비율에 기초하여 데이터 처리 큐에 대응하는 처리 비율이 결정된다. 결정된 처리 비율 및 블록의 저장 용량에 기초하여 처리량이 결정되고, 처리량을 만족하는 서비스 데이터가 데이터 처리 큐로부터 순차적으로 읽혀진다.

예를 들어, n개의 데이터 처리 큐가 포함되고, n개의 데이터 처리 큐는 n개의 처리 레벨에 대응한다. 상이한 처리 레벨에 대응하는 처리 비율(processing ratio)은 a_i로 표현 될 수 있다: 즉, 제1 처리 레벨에 대응하는 처리 비율은 a₁이고, i번째 처리 레벨에 대응하는 처리 비율은 a_i이고, n번째 처리 레벨에 대응하는 처리 비율은 a_n이고, (a₁ + a₂ + ... + a_i + ... + a_n) = 1이다. 각 데이터 처리 큐에 대해, 블록의 저장 용량(storage capacity)이 X라면, 제1 처리 레벨을 갖는 데이터 처리 큐에 대응하는 처리량(prcessing quantity)은 a₁ × X이고, i번째 처리 레벨을 갖는 데이터 처리 큐에 대응하는 처리량은 a_i × X이고, n번째 처리 레벨을 갖는 데이터 처리 큐에 대응하는 처리량은 a_n × X이다.

본원의 본 구현예에서 제공되는 기술적 해결책에 따르면, 상이한 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터가 처리될 수 있고, 시간에만 기초한 서비스 데이터 처리의 기존 기술의 규칙이 깨어질 수 있고, 상대적으로 높은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 낮은 처리 효율이라는 기존 기술의 이슈가 완화될 수 있도록, 처리 레벨에 기초하여 상이한 데이터 처리 큐에 상이한 서비스 데이터가 저장되고, 블록에 데이터를 저장할 때 미리 결정된 조건에 기초하여 상이한 데이터 처리 큐로부터 미리 결정된 양의 서비스 데이터가 읽혀진다. 본원의 구현예에서 제공되는 해결수단은 높은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 서비스 데이터의 처리 효율을 보장할 뿐만 아니라, 낮은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 서비스 데이터의 처리 효율을 보장한다. 서비스 처리 우선순위가 만족되면, 블록체인에서 서비스 데이터를 처리하는 융통성이 증가되고 서비스 애플리케이션 분야에서의 블록체인의 사용 가치도 향상된다.

도 3은 본원의 일 구현예에 따른 블록체인 기반 데이터 처리 방법의 시나리오를 도시하는 도면이다. 도 3으로부터, 서비스 데이터를 수신할 때, 블록체인 네트워크 내의 노드는 서비스 데이터의 처리 레벨에 기초하여 서비스 데이터에 대한 데이터 처리 큐를 선택할 수 있고, 그 데이터 처리 큐에 서비스 데이터를 쓸 수 있다(write). 새로운 블록이 생성될 때, 노드는 서비스 데이터 선택 정책(즉, 전술 한 구현예의 단계 103에서 설명된 방식)에 기초하여 상이한 데이터 처리 큐로부터 서비스 데이터를 선택하고, 선택된 서비스 데이터를 블록에 저장한다.

구현예 2

이하, 도 4는 본원의 일 구현예에 따른 블록체인 기반 데이터 처리 디바이스를 도시하는 개략적인 구조도이다. 데이터 처리 디바이스는 취득부(acquisition unit)(401), 저장부(storage unit)(402) 및 처리부(processing unit)(403)를 포함한다.

취득부(401)는 미리 결정된 기간에서 생성된 적어도 한 개(one piece)의 서비스 데이터를 획득하도록 구성되고, 여기서 서비스 데이터는 서비스 데이터를 생성하는 서비스의 처리 레벨을 포함한다.

저장부(402)는 처리 레벨과 매칭되는 데이터 처리 큐에 서비스 데이터를 저장하도록 구성된다.

처리부(403)는 새로운 블록이 생성될 때 상이한 데이터 처리 큐로부터 미리 결정된 조건을 만족하는 서비스 데이터를 개별적으로 읽어내고 읽혀진 서비스 데이터를 블록에 저장하도록 구성된다.

본원의 다른 실시예에서, 미리 결정된 조건은 블록의 저장 용량 및 상이한 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 미리 결정된 처리 비율에 기초하여 결정된다.

본원의 다른 실시예에서, 처리부(403)는 미리 결정된 조건을 만족하는 서비스 데이터를 상이한 데이터 처리 큐로부터 개별적으로 읽어내며, 이는 다음을 포함한다: 상이한 데이터 처리 큐에 대해 다음의 동작을 개별적으로 수행하는 것: 제1 데이터 처리 큐에 대응하는 처리 레벨을 결정하는 동작; 처리 레벨이 제1 처리 레벨이라는 결정에 응답하여, 제2 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 미리 결정된 처리 비율을 결정하는 동작 - 제1 처리 레벨은 제2 처리 레벨 보다 높은 것임 -; 결정된 처리 비율 및 블록의 저장 용량에 기초하여, 제1 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 제1 처리량(processing quantity)을 결정하는 동작; 및 제1 처리량에 기초하여 제1 데이터 처리 큐로부터 제1 처리량을 만족하는 서비스 데이터를 순차적으로 읽어내는 동작.

본원의 다른 실시예에서, 처리부(403)는 제1 처리량을 만족하는 서비스 데이터를, 제1 처리량에 기초하여 제1 데이터 처리 큐로부터 순차적으로 읽어내며, 이는 다음을 포함한다: 제1 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터의 처리량이 제1 처리량 보다 적을 때, 제1 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터의 처리량에 기초하여 제1 데이터 처리 큐로부터 서비스 데이터를 순차적으로 읽어내는 것.

본원의 다른 구현예에서, 데이터 처리 디바이스는 결정부(determining unit)(404)를 더 포함한다.

결정부(404)는 제1 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터의 처리량 및 블록의 저장 용량에 기초하여 제2 데이터 처리 큐로부터 읽혀진 서비스 데이터의 처리량을 결정하고; 제2 데이터 처리 큐로부터 읽어낸 서비스 데이터의 결정된 처리량에 기초하여 제2 데이터 처리 큐로부터 서비스 데이터를 순차적으로 읽어낸다.

본원의 다른 구현예에서, 처리부(403)는 또한 처리 레벨이 제2 처리 레벨인 경우, 제2 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 미리 결정된 처리 비율을 결정하고; 결정된 처리 비율 및 블록의 저장 용량에 기초하여, 제2 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터의 제2 처리량을 결정하며; 제2 처리량에 기초하여, 제1 데이터 처리 큐로부터 제2 처리량을 만족하는 서비스 데이터를 순차적으로 읽어낸다.

본원의 다른 실시예에서, 처리부(403)는 제1 처리량을 만족하는 서비스 데이터를 제1 데이터 처리 큐로부터 순차적으로 읽어내며, 이는 다음을 포함한다: 서비스 데이터의 대응하는 처리 시간의 순서에 기초하여, 제1 데이터 처리 큐로부터 제1 처리량을 만족하는 서비스 데이터를 순차적으로 읽어내는 것.

본원의 다른 실시예에서, 처리부(403)는 읽어낸 서비스 데이터를 블록에 저장하며, 이는 다음을 포함한다: 서비스 데이터의 대응하는 처리 시간의 순서에 기초하여 블록에 읽어낸 서비스 데이터를 순차적으로 저장하는 것.

본원의 다른 구현예에서, 데이터 처리 디바이스는 생성부(creating unit)(405)를 더 포함한다.

생성부(405)는 서비스의 처리 레벨에 기초하여 미리 상이한 데이터 처리 큐를 생성한다.

저장부(402)는 처리 레벨에 매칭되는 데이터 처리 큐에 서비스 데이터를 저장하며, 이는 다음을 포함한다: 처리 레벨과 데이터 처리 큐 간의 맵핑 관계에 기초하여, 서비스 데이터에 포함된 처리 레벨에 대응하는 데이터 처리 큐를 결정하고; 결정된 데이터 처리 큐에 서비스 데이터를 저장하는 것.

본원의 다른 실시예에서, 처리부(403)는 미리 결정된 조건을 만족하는 서비스 데이터를 상이한 데이터 처리 큐로부터 개별적으로 읽어내며, 이는 다음을 포함한다: 상이한 데이터 처리 큐에 대해 다음의 동작을 개별적으로 수행하는 것: 제1 데이터 처리 큐에 대응하는 처리 레벨을 결정하는 동작, 및 처리 레벨에 대응하는 미리 결정된 처리 비율을 획득하는 동작; 및 미리 결정된 처리 비율 및 블록의 저장 용량에 기초하여 처리량을 결정하는 동작; 및 제1 데이터 처리 큐로부터 처리량을 만족하는 서비스 데이터를 순차적으로 읽어내는 동작.

본원의 본 구현예에서 제공되는 데이터 처리 디바이스는 소프트웨어 또는 하드웨어를 사용하여 구현될 수 있음을 유의할 가치가 있다. 구현예는 여기에 제한되지 않는다. 상이한 처리 레벨을 갖는 서비스 데이터가 처리될 수 있고, 시간에만 기초한 서비스 데이터 처리의 기존 기술의 규칙이 깨어질 수 있고, 상대적으로 높은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 낮은 처리 효율이라는 기존 기술의 이슈가 완화될 수 있도록, 데이터 처리 디바이스는 처리 레벨에 기초하여 상이한 데이터 처리 큐에 상이한 서비스 데이터를 저장하고, 블록에 데이터를 저장할 때 미리 결정된 조건에 기초하여 상이한 데이터 처리 큐로부터 미리 결정된 양의 서비스 데이터를 읽어낸다. 본원의 구현예에서 제공되는 해결수단은 높은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 서비스 데이터의 처리 효율을 보장할 뿐만 아니라, 낮은 서비스 우선순위를 갖는 서비스의 서비스 데이터의 처리 효율을 보장한다. 서비스 처리 우선순위가 만족되면, 블록체인에서 서비스 데이터를 처리하는 융통성이 증가되고 서비스 애플리케이션 분야에서의 블록체인의 사용 가치도 향상된다.

1990년대에, 기술적 개선이 하드웨어 개선(예컨대, 다이오드, 트랜지스터, 또는 스위치와 같은 회로 구조에 대한 개선)인지 또는 소프트웨어 개선(방법 절차에 대한 개선)인지의 여부가 명확히 구분될 수 있다. 그러나, 기술이 발전함에 따라서, 여러 방법 절차에 대한 현재의 개선은 하드웨어 회로 구조에 대한 직접적인 개선인 것으로 간주될 수 있다. 일반적으로 설계자는 개선된 방법 절차를 하드웨어 회로에 프로그래밍하여, 대응하는 하드웨어 회로 구조를 획득한다. 따라서, 하드웨어 엔티티 모듈을 사용함으로써 방법 절차가 개선될 수 있다. 예컨대, 프로그래밍가능 논리 디바이스(PLD, programmable logic device)(예컨대, 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA, field programmable gate array))는 그러한 집적 회로이며, PLD의 논리적 기능은 디바이스 프로그래밍을 통해 사용자에 의해 결정된다. 애플리케이션-특유 집적 회로 칩을 설계 및 생산할 것을 칩 제조자에게 요청하지 않고서 디지털 시스템을 PLD에 "집적"시키기 위해, 설계자는 프로그래밍을 수행한다. 또한, 현재, 집적 회로 칩을 수동으로 제조하는 대신 "논리 컴파일러" 소프트웨어를 사용함으로써 그러한 프로그래밍이 주로 구현된다. 논리 컴파일러 소프트웨어는, 프로그램을 개발 및 작성하기 위해 사용되는 소프트웨어 컴파일러와 유사하다. 원본 코드는 컴파일링을 위해 특정한 프로그래밍 언어로 작성되어야 한다. 이러한 언어는, 하드웨어 기술 언어(HDL, hardware description language)로서 지칭된다. ABEL(Advanced Boolean Expression Language), AHDL(Altera Hardware Description Language), Confluence, CUPL(Cornell University Programming Language), HDCal, JHDL(Java Hardware Description Language), Lava, Lola, MyHDL, PALASM, 및 RHDL(Ruby Hardware Description Language)와 같은 여러 HDL이 존재한다. VHDL(very-high-speed integrated circuit hardware description language) 및 Verilog가 가장 일반적으로 사용된다. 당업자는 또한, 논리적 방법 절차를 구현하는 하드웨어 회로가, 여러 기술된 하드웨어 기술 언어를 사용함으로써 본 방법 절차가 논리적으로 프로그램되고 집적 회로에 프로그래밍된 후에, 수월하게 획득될 수 있다는 것을 이해해야 한다.

컨트롤러는 임의의 적절한 방법을 사용함으로써 구현될 수 있다. 예컨대, 컨트롤러는 마이크로프로세서 또는 프로세서이거나, 마이크로프로세서 또는 프로세서, 논리 게이트, 스위치, ASIC(application-specific integrated circuit), 프로그래밍가능 논리 컨트롤러, 또는 내장형 마이크로프로세서에 의해 실행될 수 있는 (소프트웨어 또는 펌웨어와 같은) 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 저장한 컴퓨터 판독가능 매체일 수 있다. 컨트롤러의 예는 ARC 625D, Atmel AT91SAM, Microchip PIC18F26K20, 및 Silicone Labs C8051F320을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다. 메모리 컨트롤러는 메모리의 제어 로직의 일부로서도 구현될 수 있다. 당업자는, 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 사용함으로써 컨트롤러를 구현하는 것에 더하여, 컨트롤러가 동일한 기능을 논리 게이트, 스위치, 애플리케이션-특유 집적 회로, 프로그래밍가능 논리 컨트롤러, 및 내장형 마이크로컨트롤러의 형태로 구현하도록 방법 단계에 대해 논리 프로그래밍이 수행될 수 있다는 것 또한 알고 있다. 따라서, 컨트롤러는 하드웨어 컴포넌트인 것으로 간주될 수 있고, 컨트롤러에 다양한 기능을 구현하도록 구성된 장치 또한 하드웨어 컴포넌트 내의 구조로서 간주될 수 있다. 또는, 다양한 기능을 구현하도록 구성된 장치는, 방법을 구현하는 소프트웨어 모듈 및 하드웨어 컴포넌트 내의 구조 둘 다로서도 간주될 수 있다.

전술한 구현예에서 예시된 시스템, 장치, 모듈, 또는 유닛은, 컴퓨터 칩 또는 엔티티를 사용함으로써 구현될 수 있거나, 특정한 기능을 갖는 제품을 사용함으로써 구현될 수 있다. 일반적인 구현 디바이스는 컴퓨터이다. 컴퓨터는, 예컨대, 개인용 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 셀룰러 전화, 카메라 전화, 스마트폰, 개인용 디지털 보조기구, 미디어 플레이어, 내비게이션 디바이스, 이메일 디바이스, 게임 콘솔, 태블릿 컴퓨터, 또는 웨어러블 디바이스이거나, 이들 디바이스 중 임의의 디바이스의 조합일 수 있다.

설명을 용이하기 하기 위해, 위의 장치는 다양한 유닛으로 기능을 분할함으로써 설명되었다. 물론, 본원이 구현될 때, 각 유닛의 기능은 하나 이상의 소프트웨어 및/또는 하드웨어로 구현될 수 있다.

당업자는, 본 개시의 구현예가 방법, 시스템, 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 제공될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 따라서, 본 개시는, 하드웨어만으로 이루어진 구현예, 소프트웨어만으로 이루어진 구현예, 또는 소프트웨어와 하드웨어의 조합을 갖는 구현예의 형태를 사용할 수 있다. 또한, 본 개시는, 컴퓨터-사용가능 프로그램 코드를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터-사용가능 저장 매체(디스크 메모리, CD-ROM, 광학식 메모리 등을 포함하지만 이들로 제한되지는 않음) 상에 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 사용할 수 있다.

본 개시는 본 개시의 구현예에 기초하여 방법, 디바이스(시스템), 및 컴퓨터 프로그램 제품의 흐름도 및/또는 블록도를 참조하여 설명되었다. 컴퓨터 프로그램 명령어는 흐름도 및/또는 블록도 내의 각 프로세스 및/또는 각 블록, 및 흐름도 및/또는 블록도 내의 프로세스 및/또는 블록의 조합을 구현하기 위해 사용될 수 있다는 것을 언급할 만하다. 컴퓨터 또는 또 다른 프로그래밍가능 데이터 처리 디바이스의 프로세서에 의해 실행되는 명령어가, 흐름도 내의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도 내의 하나 이상의 블록에서의 특정한 기능을 구현하기 위한 장치를 생성하도록 하기 위하여, 이들 컴퓨터 프로그램 명령어는 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터, 임베디드 프로세서, 또는 또 다른 프로그래밍가능 데이터 처리 디바이스의 프로세서가 머신을 생성하도록 하기 위해 제공될 수 있다.

컴퓨터 판독가능 메모리 내에 저장된 명령어가, 명령 장치를 포함하는 아티펙트를 생성하도록 하기 위하여, 이들 컴퓨터 프로그램 명령어는, 컴퓨터 또는 또 다른 프로그래밍가능 데이터 처리 디바이스가 특정한 방식으로 작업하도록 명령할 수 있는 컴퓨터 판독가능 메모리 내에 저장될 수 있다. 명령 장치는 흐름도 내의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도 내의 하나 이상의 블록 내에서의 특정한 기능을 구현한다.

컴퓨터 또는 또 다른 프로그래밍가능 디바이스 상에서 일련의 동작과 동작 및 단계가 수행되도록, 이들 컴퓨터 프로그램 명령어는 컴퓨터 또는 또 다른 프로그래밍가능 데이터 처리 디바이스 상에 로딩될 수 있으며, 이에 의해 컴퓨터-구현 프로세싱(computer-implemented processing)을 생성한다. 따라서, 컴퓨터 또는 또 다른 프로그래밍가능 디바이스 상에서 실행되는 명령어는 흐름도 내의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도 내의 하나 이상의 블록에서의 특정한 기능을 구현하기 위한 단계를 제공한다.

일반적인 구성에서, 계산 디바이스는 하나 이상의 프로세서(CPU), 하나 이상의 입력/출력 인터페이스, 하나 이상의 네트워크 인터페이스, 및 하나 이상의 메모리를 포함한다.

메모리는 비영구적 메모리, RAM(random access memory), 비휘발성 메모리, 및/또는 컴퓨터 판독가능 매체 내에 있는 또 다른 형태, 예컨대, ROM(read-only memory) 또는 플래시 메모리(플래시 RAM)를 포함할 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독가능 매체의 한 예이다.

컴퓨터 판독가능 매체는, 임의의 방법 또는 기술을 사용함으로써 정보를 저장할 수 있는 영구적, 비영구적, 이동식, 및 비이동식 매체를 포함한다. 정보는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 다른 데이터일 수 있다. 컴퓨터 저장 매체의 예는 PRAM(parameter random access memory), SRAM(static random access memory), DRAM(dynamic random access memory), 또 다른 유형의 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), 플래시 메모리 또는 또 다른 메모리 기술, CD-ROM(compact disc read-only memory), DVD(digital versatile disc) 또는 또 다른 광학식 저장소, 카세트 자기 테이프, 자기 테이프/자기 디스크 저장소 또는 또 다른 자기 저장 디바이스를 포함하지만, 이들로 제한되지는 않는다. 컴퓨터 저장 매체는, 계산 디바이스에 의해 액세스가능한 정보를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 본 명세서에서의 정의에 기초하여, 컴퓨터 판독가능 매체는, 변조된 데이터 신호 및 반송파와 같은, 일시적(transitory) 컴퓨터 판독가능 매체(일시적 매체)를 포함하지 않는다.

"포함한다"라는 용어, "구비한다"라는 용어, 또는 이들의 임의의 다른 변형어는, 일 목록의 요소를 포함하는 프로세스, 방법, 제품, 또는 디바이스가, 이들 요소를 포함할 뿐만 아니라, 명시적으로 나열되지 않은 다른 요소도 포함하도록, 또는 그러한 프로세스, 방법, 제품, 또는 디바이스에 내재된(inherent) 요소를 더 포함하도록, 비배타적인 포함을 커버하도록 의도된다는 것 또한 언급할 만하다. 추가적인 제약 없이, "...을(를) 포함한다" 앞에 오는 요소는, 해당 요소를 포함하는 프로세스, 방법, 제품, 또는 디바이스 내에 있는 추가적인 동일한 요소의 존재를 배제하지 않는다.

본원은, 컴퓨터, 예컨대, 프로그램 모듈에 의해 실행되는 컴퓨터 실행가능 명령어의 일반적인 맥락에서 설명될 수 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈은, 특정한 작업을 실행하거나 특정한 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 객체, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포함한다. 본원은 분산 컴퓨팅 환경에서도 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 작업은, 통신 네트워크를 통해 연결된 원격 처리 디바이스에 의해 수행된다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은, 저장 디바이스를 비롯한 로컬 및 원격 컴퓨터 저장 매체 둘 다에 위치지정될 수 있다.

본 명세서에서의 구현예는 점진적인 방식으로 설명되었다. 구현예의 동일한 또는 유사한 부분에 대해서는, 해당 구현예를 참조할 수 있다. 각 구현예는 다른 구현예로부터의 차이에 초점을 둔다. 특히, 시스템 구현예는 기본적으로 방법 구현예와 유사하며, 따라서, 간략하게 설명되었다. 관련된 부분에 대해서는, 방법 구현예 내의 관련된 설명을 참조한다.

전술한 구현예는 본원의 구현예이며, 본원을 제한하도록 의도되지 않는다. 당업자는 본원에 대해 다양한 수정 및 변경을 실행할 수 있다. 본원의 사상 및 원리로부터 벗어나지 않고 이루어지는 임의의 수정, 등가적 대체, 또는 개선은 본원의 청구범위 내에 속해야 한다.

Claims

방법에 있어서,
블록체인 네트워크 내의 노드에 의해, 제1 서비스에 의해 생성된 서비스 데이터를 수신하는 단계 ― 상기 서비스 데이터는 필드를 갖는 데이터 구조를 포함하며, 상기 필드의 값은 상기 제1 서비스가 제1 처리 레벨과 연관됨을 표시함 ― ;
상기 필드의 값에 기초하여, 상기 노드에 의해, 복수의 데이터 처리 큐로부터 선택된 제1 데이터 처리 큐에 상기 서비스 데이터를 저장하는 단계 ― 상기 제1 데이터 처리 큐는 상기 제1 처리 레벨에 대응하고, 상기 복수의 데이터 처리 큐 각각은 상이한 처리 레벨에 대응함 ― ;
상기 제1 데이터 처리 큐로부터 읽어낼 제1 양의 서비스 데이터를 결정하는 단계;
상기 복수의 데이터 처리 큐 중 제2 데이터 처리 큐로부터 읽어낼 제2 양의 서비스 데이터를 결정하는 단계; 및
상기 노드에 의해, 상기 제1 데이터 처리 큐로부터의 상기 제1 양의 서비스 데이터 및 상기 제2 데이터 처리 큐로부터의 상기 제2 양의 서비스 데이터를 저장하는 새로운 블록을 생성하는 단계
를 포함하며,
상기 복수의 데이터 처리 큐 중 하나 이상의 데이터 처리 큐 각각으로부터 읽어낸 서비스 데이터의 양은 상기 새로운 블록 내의 상기 복수의 데이터 처리 큐로부터의 컨텐츠 저장의 우선순위화를 위한 조건에 따라 결정되는 것인, 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터의 총량이 상기 서비스 데이터의 제1 양 미만인 것으로 결정하는 단계;
상기 제1 데이터 처리 큐로부터의 상기 총량의 서비스 데이터를 상기 새로운 블록에 저장하는 단계; 및
상기 새로운 블록에, 상기 복수의 데이터 처리 큐 중 하나 이상의 데이터 처리 큐로부터 읽어낸 제3 양의 서비스 데이터를 저장하는 단계 ― 상기 제3 양은 상기 제1 데이터 처리 큐에 저장된 상기 서비스 데이터의 총량과 상기 제1 양 간의 차이를 나타냄 ―
를 포함하는, 방법.
제2항에 있어서,
상기 제3 양의 서비스 데이터의 적어도 일부는 상기 제2 데이터 처리 큐로부터 읽혀지는 것인, 방법.
제1항에 있어서,
상이한 서비스에 대한 서비스 우선순위를 결정하는 단계를 더 포함하고,
서비스 우선순위는 대응 서비스에 의해 생성된 서비스 데이터의 처리 레벨에 대응하는 것인, 방법.
제4항에 있어서,
저장될 서비스 데이터를 생성하는 상이한 서비스에 대한 서비스 우선순위에 기초하여 상기 복수의 데이터 처리 큐를 미리 생성하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 데이터 처리 큐에서 저장된 서비스 데이터를, 상기 저장된 서비스 데이터의 처리 시간에 기초하여 또는 상기 저장된 서비스 데이터에 포함된 서비스 속성에 기초하여 배열하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 데이터 처리 큐로부터의 상기 제1 양의 서비스 데이터를 저장하는 것은:
상기 서비스 데이터의 대응 처리 시간의 순서에 기초하여, 상기 제1 데이터 처리 큐로부터 상기 제1 양의 서비스 데이터를 읽어내는 것; 및
상기 서비스 데이터의 대응 처리 시간의 순서에 기초하여, 상기 새로운 블록에 상기 제1 양의 서비스 데이터를 저장하는 것
을 포함하는 것인, 방법.
동작을 수행하도록 컴퓨터 시스템에 의해 실행가능한 하나 이상의 명령어를 저장하는 컴퓨터 판독가능 비-일시적 매체에 있어서,
상기 동작은:
블록체인 네트워크 내의 노드에 의해, 제1 서비스에 의해 생성된 서비스 데이터를 수신하는 동작 ― 상기 서비스 데이터는 필드를 갖는 데이터 구조를 포함하며, 상기 필드의 값은 상기 제1 서비스가 제1 처리 레벨과 연관됨을 표시함 ― ;
상기 필드의 값에 기초하여, 상기 노드에 의해, 복수의 데이터 처리 큐로부터 선택된 제1 데이터 처리 큐에 상기 서비스 데이터를 저장하는 동작 ― 상기 제1 데이터 처리 큐는 상기 제1 처리 레벨에 대응하고, 상기 복수의 데이터 처리 큐 각각은 상이한 처리 레벨에 대응함 ― ;
상기 제1 데이터 처리 큐로부터 읽어낼 제1 양의 서비스 데이터를 결정하는 동작;
상기 복수의 데이터 처리 큐 중 제2 데이터 처리 큐로부터 읽어낼 제2 양의 서비스 데이터를 결정하는 동작; 및
상기 노드에 의해, 상기 제1 데이터 처리 큐로부터의 상기 제1 양의 서비스 데이터 및 상기 제2 데이터 처리 큐로부터의 상기 제2 양의 서비스 데이터를 저장하는 새로운 블록을 생성하는 동작
을 포함하며,
상기 복수의 데이터 처리 큐 중 하나 이상의 데이터 처리 큐 각각으로부터 읽어낸 서비스 데이터의 양은 상기 새로운 블록 내의 상기 복수의 데이터 처리 큐로부터의 컨텐츠 저장의 우선순위화를 위한 조건에 따라 결정되는 것인, 컴퓨터 판독가능 비-일시적 매체.
제8항에 있어서,
상기 동작은:
상기 제1 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터의 총량이 상기 서비스 데이터의 제1 양 미만인 것으로 결정하는 동작;
상기 제1 데이터 처리 큐로부터의 상기 총량의 서비스 데이터를 상기 새로운 블록에 저장하는 동작; 및
상기 새로운 블록에, 상기 복수의 데이터 처리 큐 중 하나 이상의 데이터 처리 큐로부터 읽어낸 제3 양의 서비스 데이터를 저장하는 동작 ― 상기 제3 양은 상기 제1 데이터 처리 큐에 저장된 상기 서비스 데이터의 총량과 상기 제1 양 간의 차이를 나타냄 ―
을 포함하는 것인, 컴퓨터 판독가능 비-일시적 매체.
제9항에 있어서,
상기 제3 양의 서비스 데이터의 적어도 일부는 상기 제2 데이터 처리 큐로부터 읽혀지는 것인, 컴퓨터 판독가능 비-일시적 매체.
제8항에 있어서,
상기 동작은:
상이한 서비스에 대한 서비스 우선순위를 결정하는 동작
을 더 포함하고, 서비스 우선순위는 대응 서비스에 의해 생성된 서비스 데이터의 처리 레벨에 대응하는 것인, 컴퓨터 판독가능 비-일시적 매체.
제11항에 있어서,
상기 동작은:
저장될 서비스 데이터를 생성하는 상이한 서비스에 대한 서비스 우선순위에 기초하여 상기 복수의 데이터 처리 큐를 미리 생성하는 동작
을 더 포함하는 것인, 컴퓨터 판독가능 비-일시적 매체.
제8항에 있어서,
상기 동작은:
상기 제1 데이터 처리 큐에서 저장된 서비스 데이터를, 상기 저장된 서비스 데이터의 처리 시간에 기초하여 또는 상기 저장된 서비스 데이터에 포함된 서비스 속성에 기초하여 배열하는 동작
을 더 포함하는 것인, 컴퓨터 판독가능 비-일시적 매체.
제8항에 있어서,
상기 제1 데이터 처리 큐로부터의 상기 제1 양의 서비스 데이터를 저장하는 것은:
상기 서비스 데이터의 대응 처리 시간의 순서에 기초하여, 상기 제1 데이터 처리 큐로부터 상기 제1 양의 서비스 데이터를 읽어내는 것; 및
상기 서비스 데이터의 대응 처리 시간의 순서에 기초하여, 상기 새로운 블록에 상기 제1 양의 서비스 데이터를 저장하는 것
을 포함하는 것인, 컴퓨터 판독가능 비-일시적 매체.
시스템에 있어서,
하나 이상의 컴퓨터; 및
상기 하나 이상의 컴퓨터와 상호 동작가능하게 결합되고, 상기 하나 이상의 컴퓨터에 의해 실행될 때 하나 이상의 동작을 수행하는 하나 이상의 명령어를 저장하는 유형적인(tangible) 기계 판독가능 비-일시적 매체를 갖는 하나 이상의 컴퓨터 메모리 디바이스
를 포함하며,
상기 하나 이상의 동작은:
블록체인 네트워크 내의 노드에 의해, 제1 서비스에 의해 생성된 서비스 데이터를 수신하는 동작 ― 상기 서비스 데이터는 필드를 갖는 데이터 구조를 포함하며, 상기 필드의 값은 상기 제1 서비스가 제1 처리 레벨과 연관됨을 표시함 ― ;
상기 필드의 값에 기초하여, 상기 노드에 의해, 복수의 데이터 처리 큐로부터 선택된 제1 데이터 처리 큐에 상기 서비스 데이터를 저장하는 동작 ― 상기 제1 데이터 처리 큐는 상기 제1 처리 레벨에 대응하고, 상기 복수의 데이터 처리 큐 각각은 상이한 처리 레벨에 대응함 ― ;
상기 제1 데이터 처리 큐로부터 읽어낼 제1 양의 서비스 데이터를 결정하는 동작;
상기 복수의 데이터 처리 큐 중 제2 데이터 처리 큐로부터 읽어낼 제2 양의 서비스 데이터를 결정하는 동작; 및
상기 노드에 의해, 상기 제1 데이터 처리 큐로부터의 상기 제1 양의 서비스 데이터 및 상기 제2 데이터 처리 큐로부터의 상기 제2 양의 서비스 데이터를 저장하는 새로운 블록을 생성하는 동작
을 포함하며,
상기 복수의 데이터 처리 큐 중 하나 이상의 데이터 처리 큐 각각으로부터 읽어낸 서비스 데이터의 양은 상기 새로운 블록 내의 상기 복수의 데이터 처리 큐로부터의 컨텐츠 저장의 우선순위화를 위한 조건에 따라 결정되는 것인, 시스템.
제15항에 있어서,
상기 하나 이상의 동작은:
상기 제1 데이터 처리 큐에 저장된 서비스 데이터의 총량이 상기 서비스 데이터의 제1 양 미만인 것으로 결정하는 동작;
상기 제1 데이터 처리 큐로부터의 상기 총량의 서비스 데이터를 상기 새로운 블록에 저장하는 동작; 및
상기 새로운 블록에, 상기 복수의 데이터 처리 큐 중 하나 이상의 데이터 처리 큐로부터 읽어낸 제3 양의 서비스 데이터를 저장하는 동작 ― 상기 제3 양은 상기 제1 데이터 처리 큐에 저장된 상기 서비스 데이터의 총량과 상기 제1 양 간의 차이를 나타냄 ―
을 포함하는 것인, 시스템.
제16항에 있어서,
상기 제3 양의 서비스 데이터의 적어도 일부는 상기 제2 데이터 처리 큐로부터 읽혀지는 것인, 시스템.
제15항에 있어서,
상기 하나 이상의 동작은:
상이한 서비스에 대한 서비스 우선순위를 결정하는 동작
을 더 포함하고, 서비스 우선순위는 대응 서비스에 의해 생성된 서비스 데이터의 처리 레벨에 대응하는 것인, 시스템.
제18항에 있어서,
상기 하나 이상의 동작은:
저장될 서비스 데이터를 생성하는 상이한 서비스에 대한 서비스 우선순위에 기초하여 상기 복수의 데이터 처리 큐를 미리 생성하는 동작
을 더 포함하는 것인, 시스템.
제15항에 있어서,
상기 하나 이상의 동작은:
상기 제1 데이터 처리 큐에서 저장된 서비스 데이터를, 상기 저장된 서비스 데이터의 처리 시간에 기초하여 또는 상기 저장된 서비스 데이터에 포함된 서비스 속성에 기초하여 배열하는 동작
을 더 포함하는 것인, 시스템.