一种新型区块链网络架构构建的方法与流程

本发明涉及区块链技术领域，且更具体地涉及一种新型区块链网络架构构建的方法。

背景技术：

随着区块链技术的发展，区块链作为价值传输的使能技术，正在逐步构建去中心化、自组织、共享数据的可信基础设施，重塑现有互联网应用和传统产业。对于区块链基础设施而言，安全加密是维护整个系统安全的核心功能。因此，区块链作为一种去中心化的分布式账本技术，利用其去中心化、数据防篡改以及可追溯的性质可以为数据发布提供新的技术途径。区块链主要分为三种类型：公有链、联盟链和私有链，它们之间的特点有较大差异，其中联盟链和私有链是一种具有多中心化、不可篡改、公开透明、全程追溯、智能合约、密码学和多方共识等特性的分布式帐本系统。

虽然区块链技术具有诸多技术优点，但是常规技术中，往往应用到其多中心化、不可篡改、公开透明、全程追溯等技术优点，在各个行业中，都会造成大量的数字资产信息数据，这些数据在读取和应用时间，就非常困难，用户难以从海量数字资产信息数据中找到所需的数据。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明公开一种新型区块链网络架构构建的方法，有效地将大数据处理技术与区块链技术结合起来，既实现数据的安全传递与共享，又实现了大数据的处理，提高了用户使用数据的能力。

本发明采用以下技术方案：

一种新型区块链网络架构系统，所述系统包括：

设备层，其内设置有边缘设备、边缘服务器和所述边缘设备或边缘服务器连接的存储多种数据类型的数据库，所述数据库至少包括db2数据库、oracle数据库、informix数据库、sybase数据库、sqlserver数据库、postgresql数据库或者mysql数据库；所述边缘设备包括路由器、路由交换机、集成接入设备iad、多路复用器、各种城域网man和广域网wan接入设备，以提供网络、存储、计算或应用能力，达到更快的网络服务响应和更安全的本地数据传输；

计算层；其内设置有边缘计算模型，所述边缘计算模型设置有数据挖掘算法模型，所述数据挖掘算法模型包含分类算法模型、关联算法模型、故障处理算法模型、bp神经网络算法模型、knn算法模型、数据融合算法模型或者adaboost算法模型，其中所述边缘计算模型外部壳体设置有tcp/ip通信接口、zigbee无线通信接口、gprs通信接口、cdma通信接口、云通信接口或蓝牙通信接口，以实现与多种设备的数据通信；

网络层，其内设置有区块链平台、物联网网络和云端网络，用于接收处理后的数字资产处理信息，其中所述区块链平台为基于hyperledgerfabric的模块化区块链解决方案支撑平台，所述区块链平台包括区块链网络、区块链节点和节点服务器，其中所述区块链节点与节点服务器连接，所述区块链节点设置在所述区块链网络内；

节点层，其内除了设置有节点设备之外，还设置有有线通信模块或无线通信模块，用于接收并传递所述数据层中的数据信息；其中所述有线通信模块至少包括rs485通信模块或rs232通信模块，所述无线通信模块至少包括tcp/ip网络系统、zigbee无线网络、gprs通信模块、cdma无线通信、云通信模块或蓝牙通信模块；所述通信单元还包含物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层；其中所述tcp/ip网络系统至少包含有网卡、网线、集线器、中继器或调制解调器，所述数据链路层至少包括网桥或交换机；所述网络层至少包括路由器；所述通信层中还包含多种通信协议，所述通信协议至少包含有tcp/ip、udp、ipsec、modbus、modbus/tcp、opc、专有协议、profibus-dp、mpi、ppi、s7、fx系列编程口和串口协议、q系列串口4c协议和以太网3e协议、cc-link、a系列或欧姆龙hostlink协议，以实现不同通信设备的通信需求；

应用层，其内设置有区块链节点设备、计算机组件、集成于所述计算机组件内的数据库、监控单元和远程信息通信模块，以存储、使用或传递所述检测层处理后的数据；其中：

所述设备层的输出端与所述计算层的输入端连接，所述计算层的输出端与所述网络层的输入端连接，所述网络层的输出端与所述节点层的输入端连接，所述节点层的输出端与所述应用层的输入端连接。

本发明还采用以下技术方案：

一种应用上述技术方案进行工作的方法，其中所述方法包括以下步骤：

(1)数据获取：通过边缘设备获取的数据信息，并且通过数据筛选从数据库中获取各种与其他设备进行信息交互的数据信息；

(2)数据计算：利用数据挖掘算法模型对边缘设备获取的数据信息进行计算；

(3)数据传递、共享，通过区块链网络、区块链节点、节点服务器、云端网络或者物联网络实现数据的传递和共享；

(4)数据应用，通过节点设备获取边缘设备的数据信息。

进一步地，所述数据挖掘算法模型设置有tcp/ip网络接口、zigbee无线网络接口、gprs通信接口、cdma无线通信接口、云通信接口或蓝牙通信接口。

进一步地，所述数据挖掘算法模型包括改进型蚁群算法模型。

进一步地，所述改进型蚁群算法模型为融合量子搜索算法的数据模型，所述改进型蚁群算法模型的工作方法为：当蚁群算法模型在搜索过程中出现信息停滞或者已经达到了用户设置的最大迭代次数仍旧未检索到目标数据，则启动量子搜索算法，通过变换量子基态的概率幅，使求解结果对应的量子基态的概率幅达到最大，进而实现区块链网络内的数据在设定时间范围内达到最佳化搜索。

进一步地，所述改进型蚁群算法模型启动蚁群算法的方法为：

(1)初始化；将获取的边缘设备获取的数据信息进行初始化，所选取的不同区块链数据信息的初始化总群为y(t)，设y(t)＝ymax，令边缘设备获取的数据信息作为蚂蚁元素，初始时，蚂蚁元素矩阵的所有元素初始化为0，然后随机选择所述蚂蚁元素的起始位置；

其中寻找信息因子启发因子β∈[βmin,βmax]，寻找信息素浓度挥发因子ρ∈[ρmin,ρmax]；

(2)将m只蚂蚁元素随机放置在n个位置，设所述蚂蚁元素寻找路径的循环次数为nc，按nc+1的顺序进行循环；在进行数据更新时，存在以下公式：

(3)设定蚂蚁元素禁忌表索引号k＝1，通过k+1进行循环；

(4)根据以下公式的状态转移概率公式计算蚂蚁选择位置j的概率；则有：

其中，δ为能见度因数，所述能见度因数表示不同位置之间的距离的倒数，α为信息素浓度相对重要参数，β为能见度因数相对重要指数，node为与位置i直接相连并且蚂蚁元素尚未走过的位置的集合；

(5)选择具有最大状态转移概率的位置，将蚂蚁元素移动到所述具有最大状态转移概率的位置，并把所述位置记入到禁忌表中；

(6)判断，当访问完蚂蚁元素数据集合中的所有位置后，令k＜m，其中m为位置的个数，则通过k+1执行循环操作，如果未访问完蚂蚁元素数据集合中的所有位置，则重新更新每条路径上的信息量；

(7)检查终止条件，检查是否满足终止条件，所述终止条件为蚂蚁选择位置j的概率大于80％，如果满足所述终止条件，则进行下一步操作；

(8)判断是否形成新的群体，如果所述终止条件为：蚂蚁选择位置j的概率小于80％，则要形成新的群体，则重新对信息素矩阵进行更新，更新的方法是重新计算最小数据矩阵d；

(9)判断是否满足终止遗传条件，当满足终止遗传条件时，所述终止遗传条件为：所述蚂蚁选择位置j的概率大于等于80％，则输出计算结果。

进一步地，所述蚁群算法对信息素矩阵进行更新的次数介于5-10次之间。

进一步地，所述蚁群算法对信息素矩阵进行更新的关联性修正公式为：

rij(t+n)＝ρrij(t)+△rij(5)

其中：

在公式(7)中，ρ为数据信息残留系数，1-ρ为在(t,t+n)内的时间区间中蚂蚁寻找信息素的挥发程度，1-ρ用于抑制在寻找路径中，抑制蚂蚁信息素数量无法限制。

进一步地，所述改进型蚁群算法模型启动量子算法模型的方法为：

(1)初始化数据，对边缘设备数据库中的数据信息进行初始化训练，假设边缘设备的数据库类型为n，其中正常数据类型为m，数据搜索时间为m＊n的矩阵p，搜索数据库的执行时间为s；

(2)再对量子寄存器的工作状态进行初始化，将边缘设备数据库中正常数据为m＊n的矩阵记作为x,矩阵x对应的搜索时间为n＝m＊n秒，则将a表示为量子寄存器的数量，则n＝2^a；

(3)然后设置代价消耗函数为c(i)，张量积为

(4)取边缘设备数据库中的任一状态寄存器y作为初始值，通过量子grover搜索算法从n个数据状态中取m个状态寄存器y’，然后进行最小值搜索；

(5)当c(y’)<c(y)时，则令当前的状态寄存器y’为调度最优解的寄存器，以当前状态寄存器y’对应的调度状态矩阵为最优调度矩阵，如果c(y’)≥c(y)时，则将状态寄存器y对应的数据搜索时间矩阵为最优数据搜索时间矩阵；

(6)输出最优数据搜索时间矩阵。

进一步地，c(i)＝min(t检索时间+t相邻两次检索时间)。

积极有益效果：

1、通过构建设备层、计算层、网络层、节点层和应用层的区块链网络架构系统，在区块链技术融入大数据处理算法，提高了数据的应用能力，通过体系性构建，能够实现数据的远程、在线、实时采集、应用，使得用户不必亲临现场，即可实现数据库数据的应用、管理和监控。

2、本发明在区块链网络中接入了边缘设备，通过在区块链网络中接入诸如路由器、路由交换机、集成接入设备iad、多路复用器、各种城域网man和广域网wan接入设备等边缘设备，能够实现网络数据的即时采集、计算和应用，提高了数据处理能力，通过将边缘设备与区块链技术结合起来，提高了数据的处理能力。

3、本发明在区块链技术中融入了改进型蚁群算法，根据边缘特性和区块链节点交互的需要，在多个边缘设备采集的数据之间实现最佳化搜索，使得用户快速从区块链中的多种数据信息中查出适合应用的目标数据的最优值，大大提高了数据的检索能力。

4、本发明通过改进型蚁群算法，在数据搜索过程中，融入了量子算法模型，当当蚁群算法模型在搜索过程中出现信息停滞或者已经达到了用户设置的最大迭代次数仍旧未检索到目标数据，则启动量子搜索算法，通过变换量子基态的概率幅，使求解结果对应的量子基态的概率幅达到最大，进而实现区块链网络内的数据在设定时间范围内达到最佳化搜索。

附图说明

图1为本发明一种新型区块链网络架构系统的架构示意图；

图2为本发明一种新型区块链网络架构系统中区块头示意图；

图3为本发明一种新型区块链网络架构系统中数据架构示意图

图4为本发明一种新型区块链网络架构系统中fabric平台架构示意图；

图5为本发明一种新型区块链网络架构系统中区块链节点架构示意图；

图6为本发明一种新型区块链网络架构系统工作方法的流程示意图；

图7为本发明一种新型区块链网络架构系统工作方法中蚁群算法流程示意图；

图8为本发明一种新型区块链网络架构系统工作方法中量子算法模型工作的示意图。

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)系统

如图1所示，一种新型区块链网络架构系统，所述系统包括：

设备层，其内设置有边缘设备、边缘服务器和所述边缘设备或边缘服务器连接的存储多种数据类型的数据库，所述数据库至少包括db2数据库、oracle数据库、informix数据库、sybase数据库、sqlserver数据库、postgresql数据库或者mysql数据库；所述边缘设备包括路由器、路由交换机、集成接入设备iad、多路复用器、各种城域网man和广域网wan接入设备，以提供网络、存储、计算或应用能力，达到更快的网络服务响应和更安全的本地数据传输；

计算层；其内设置有边缘计算模型，所述边缘计算模型设置有数据挖掘算法模型，所述数据挖掘算法模型包含分类算法模型、关联算法模型、故障处理算法模型、bp神经网络算法模型、knn算法模型、数据融合算法模型或者adaboost算法模型，其中所述边缘计算模型外部壳体设置有tcp/ip通信接口、zigbee无线通信接口、gprs通信接口、cdma通信接口、云通信接口或蓝牙通信接口，以实现与多种设备的数据通信；

网络层，其内设置有区块链平台、物联网网络和云端网络，用于接收处理后的数字资产处理信息，其中所述区块链平台为基于hyperledgerfabric的模块化区块链解决方案支撑平台，所述区块链平台包括区块链网络、区块链节点和节点服务器，其中所述区块链节点与节点服务器连接，所述区块链节点设置在所述区块链网络内；

节点层，其内除了设置有节点设备之外，还设置有有线通信模块或无线通信模块，用于接收并传递所述数据层中的数据信息；其中所述有线通信模块至少包括rs485通信模块或rs232通信模块，所述无线通信模块至少包括tcp/ip网络系统、zigbee无线网络、gprs通信模块、cdma无线通信、云通信模块或蓝牙通信模块；所述通信单元还包含物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层；其中所述tcp/ip网络系统至少包含有网卡、网线、集线器、中继器或调制解调器，所述数据链路层至少包括网桥或交换机；所述网络层至少包括路由器；所述通信层中还包含多种通信协议，所述通信协议至少包含有tcp/ip、udp、ipsec、modbus、modbus/tcp、opc、专有协议、profibus-dp、mpi、ppi、s7、fx系列编程口和串口协议、q系列串口4c协议和以太网3e协议、cc-link、a系列或欧姆龙hostlink协议，以实现不同通信设备的通信需求；

应用层，其内设置有区块链节点设备、计算机组件、集成于所述计算机组件内的数据库、监控单元和远程信息通信模块，以存储、使用或传递所述检测层处理后的数据；其中：

所述设备层的输出端与所述计算层的输入端连接，所述计算层的输出端与所述网络层的输入端连接，所述网络层的输出端与所述节点层的输入端连接，所述节点层的输出端与所述应用层的输入端连接。

如图2所示，区块链被称为多方共同维护、去中心化、可追溯、不可篡改的分布式数据库，是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。能够将一定时期内的请求数据，通过密码学技术打包成一个数据区块(block)，并使用哈希指纹将其按照时间顺序连接成一种链式结构进行存储。数据区块通常由区块头和区块体两部分组成。其中，区块头通常存储着系统的版本号、上一区块的哈希值、merkle根和时间戳等数据，而区块体中则包含了详细的请求数据。

如图3所示，区块链通过采用软件平台为基于hyperledgerfabric的模块化区块链解决方案支撑平台，区块链采用的企业信息管理系统通常包括管理应用层、区块链网络、接入层和部门业务系统，通过所述区块链管理系统，实现上述处理数据后的传递和共享。

如图4所示，fabric平台是一种联盟链架构，支持智能合约技术，系统运行不依赖于代币，而且能够支持大约百笔每秒的交易吞吐量，基本满足联盟机构之间进行数字资产跨机构交易的需求。此外，fabric采用的是模块化架构，其中共识算法等都可以作为一个可插拔的模块供用户选择使用。同时它能够使用户根据自身需求对特定模块进行重新设计开发，因而本文选用fabric作为数字资产交易系统的区块链基础平台。fabric主要包含成员服务模块(membershipservices)、区块链服务模块(blockchainservices)和链代码服务模块(chaincodeservices)。其中成员服务模块主要提供成员注册、身份管理和交易审查等功能，通过注册证书颁发机构(eca)和交易认证中心(tca)进行机构注册认证和交易认证。区块链服务模块主要负责节点间的点对点通信、共识以及账本数据的存储等。链代码服务模块提供智能合约服务，提供安全的合约运行环境等。同时，该平台通过贯穿各个组件之间的事件流(eventstream)实现异步通信。

如图5所示，区块链网络节点中包括使各个行业通过区块链网络在区块链平台上进行信息交互的数据区块链节点，在区块链中还可以设置信息中转节点。而区块链节点呈链条式连接，区块链节点将企业数据区块链节点、银行数据区块链节点或金融数据区块链节点互相连接起来，使采用数字资产处理后的数据共享。

实施例(2)方法

如图6所示，一种应用上述技术方案进行工作的方法，其中所述方法包括以下步骤：

(1)数据获取：通过边缘设备获取的数据信息，并且通过数据筛选从数据库中获取各种与其他设备进行信息交互的数据信息；

(2)数据计算：利用数据挖掘算法模型对边缘设备获取的数据信息进行计算；

(3)数据传递、共享，通过区块链网络、区块链节点、节点服务器、云端网络或者物联网络实现数据的传递和共享；

(4)数据应用，通过节点设备获取边缘设备的数据信息。

进一步地，所述数据挖掘算法模型设置有tcp/ip网络接口、zigbee无线网络接口、gprs通信接口、cdma无线通信接口、云通信接口或蓝牙通信接口。

进一步地，所述数据挖掘算法模型包括改进型蚁群算法模型。

进一步地，所述改进型蚁群算法模型为融合量子搜索算法的数据模型，所述改进型蚁群算法模型的工作方法为：当蚁群算法模型在搜索过程中出现信息停滞或者已经达到了用户设置的最大迭代次数仍旧未检索到目标数据，则启动量子搜索算法，通过变换量子基态的概率幅，使求解结果对应的量子基态的概率幅达到最大，进而实现区块链网络内的数据在设定时间范围内达到最佳化搜索。

如图7所示，所述改进型蚁群算法模型启动蚁群算法的方法为：

(1)初始化；将获取的边缘设备获取的数据信息进行初始化，所选取的不同区块链数据信息的初始化总群为y(t)，设y(t)＝ymax，令边缘设备获取的数据信息作为蚂蚁元素，初始时，蚂蚁元素矩阵的所有元素初始化为0，然后随机选择所述蚂蚁元素的起始位置；其中寻找信息因子启发因子β∈[βmin,βmax]，寻找信息素浓度挥发因子ρ∈[ρmin,ρmax]；

(2)将m只蚂蚁元素随机放置在n个位置，设所述蚂蚁元素寻找路径的循环次数为nc，按nc+1的顺序进行循环；在进行数据更新时，存在以下公式：

(3)设定蚂蚁元素禁忌表索引号k＝1，通过k+1进行循环；

(4)根据以下公式的状态转移概率公式计算蚂蚁选择位置j的概率；则有：

其中，δ为能见度因数，所述能见度因数表示不同位置之间的距离的倒数，α为信息素浓度相对重要参数，β为能见度因数相对重要指数，node为与位置i直接相连并且蚂蚁元素尚未走过的位置的集合；

(5)选择具有最大状态转移概率的位置，将蚂蚁元素移动到所述具有最大状态转移概率的位置，并把所述位置记入到禁忌表中；

(6)判断，当访问完蚂蚁元素数据集合中的所有位置后，令k＜m，其中m为位置的个数，则通过k+1执行循环操作，如果未访问完蚂蚁元素数据集合中的所有位置，则重新更新每条路径上的信息量；

(7)检查终止条件，检查是否满足终止条件，所述终止条件为蚂蚁选择位置j的概率大于80％，如果满足所述终止条件，则进行下一步操作；

(8)判断是否形成新的群体，如果所述终止条件为：蚂蚁选择位置j的概率小于80％，则要形成新的群体，则重新对信息素矩阵进行更新，更新的方法是重新计算最小数据矩阵d；

(9)判断是否满足终止遗传条件，当满足终止遗传条件时，所述终止遗传条件为：所述蚂蚁选择位置j的概率大于等于80％，则输出计算结果。

进一步地，所述蚁群算法对信息素矩阵进行更新的次数介于5-10次之间。

进一步地，所述蚁群算法对信息素矩阵进行更新的关联性修正公式为：

rij(t+n)＝ρrij(t)+△rij(5)

其中：

在公式(7)中，ρ为数据信息残留系数，1-ρ为在(t,t+n)内的时间区间中蚂蚁寻找信息素的挥发程度，1-ρ用于抑制在寻找路径中，抑制蚂蚁信息素数量无法限制。

如图8所示，所述改进型蚁群算法模型启动量子算法模型的方法为：

(1)初始化数据，对边缘设备数据库中的数据信息进行初始化训练，假设边缘设备的数据库类型为n，其中正常数据类型为m，数据搜索时间为m＊n的矩阵p，搜索数据库的执行时间为s；

(2)再对量子寄存器的工作状态进行初始化，将边缘设备数据库中正常数据为m＊n的矩阵记作为x,矩阵x对应的搜索时间为n＝m＊n秒，则将a表示为量子寄存器的数量，则n＝2^a；

(3)然后设置代价消耗函数为c(i)，张量积为

(4)取边缘设备数据库中的任一状态寄存器y作为初始值，通过量子grover搜索算法从n个数据状态中取m个状态寄存器y’，然后进行最小值搜索；

(5)当c(y’)<c(y)时，则令当前的状态寄存器y’为调度最优解的寄存器，以当前状态寄存器y’对应的调度状态矩阵为最优调度矩阵，如果c(y’)≥c(y)时，则将状态寄存器y对应的数据搜索时间矩阵为最优数据搜索时间矩阵；

(6)输出最优数据搜索时间矩阵。

在上述实施例中，c(i)＝min(t检索时间+t相邻两次检索时间)。

通过上述实施，本发明具有以下技术效果：

1、通过构建设备层、计算层、网络层、节点层和应用层的区块链网络架构系统，在区块链技术融入大数据处理算法，提高了数据的应用能力，通过体系性构建，能够实现数据的远程、在线、实时采集、应用，使得用户不必亲临现场，即可实现数据库数据的应用、管理和监控。

2、本发明在区块链网络中接入了边缘设备，通过在区块链网络中接入诸如路由器、路由交换机、集成接入设备iad、多路复用器、各种城域网man和广域网wan接入设备等边缘设备，能够实现网络数据的即时采集、计算和应用，提高了数据处理能力，通过将边缘设备与区块链技术结合起来，提高了数据的处理能力。

3、本发明在区块链技术中融入了改进型蚁群算法，根据边缘特性和区块链节点交互的需要，在多个边缘设备采集的数据之间实现最佳化搜索，使得用户快速从区块链中的多种数据信息中查出适合应用的目标数据的最优值，大大提高了数据的检索能力。

4、本发明通过改进型蚁群算法，在数据搜索过程中，融入了量子算法模型，当当蚁群算法模型在搜索过程中出现信息停滞或者已经达到了用户设置的最大迭代次数仍旧未检索到目标数据，则启动量子搜索算法，通过变换量子基态的概率幅，使求解结果对应的量子基态的概率幅达到最大，进而实现区块链网络内的数据在设定时间范围内达到最佳化搜索。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。