基于區(qū)塊鏈的服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)智能采集方法

郭珍珍,趙振宇

(鄭州工商學(xué)院 信息工程學(xué)院,河南 鄭州 450000)

0 引言

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)在各行各業(yè)中扮演著越來越重要的角色。如何有效地采集、處理和利用這些數(shù)據(jù),成為提升企業(yè)運營效率和管理水平的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)采集方法通常依賴于中心化的數(shù)據(jù)中心,這種方式存在數(shù)據(jù)易丟失、易被篡改以及安全性和隱私保護不足等問題,且只能從一個或者少數(shù)幾個渠道獲取數(shù)據(jù),導(dǎo)致數(shù)據(jù)來源單一,無法全面地反映服務(wù)器運行狀況[1]。基于此,本文探討了基于區(qū)塊鏈技術(shù)的服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)智能采集方法,為以上數(shù)據(jù)采集問題提供了一種全新的解決思路。

1 服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)智能采集方法設(shè)計

1.1 數(shù)據(jù)采集工具及采集機制設(shè)計

在開展服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)智能采集工作之前,本文需要選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集工具,為后續(xù)數(shù)據(jù)智能采集工作的順利開展與進行提供有力的支持[2]。本文選擇Logstash作為服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)智能采集工具,并設(shè)定數(shù)據(jù)采集工具的規(guī)格參數(shù),如表1所示。在完成數(shù)據(jù)采集工具規(guī)格參數(shù)設(shè)定后,所提方法在實際環(huán)境中進行試點,測試工具在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。

表1 數(shù)據(jù)采集工具規(guī)格參數(shù)

1.2 服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)采集機制設(shè)計

在完成數(shù)據(jù)采集工具選擇后,本文設(shè)計服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)采集機制,如表2所示。根據(jù)表2設(shè)置的采集機制,在選擇服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)智能采集方式時,根據(jù)實際需求和場景進行評估和選擇。

表2 服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)采集機制

1.3 基于區(qū)塊鏈的監(jiān)控數(shù)據(jù)智能采集

在完成服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)采集機制的設(shè)計后,本文基于區(qū)塊鏈智能合約運行原理,設(shè)計數(shù)據(jù)智能采集業(yè)務(wù)的執(zhí)行邏輯,如圖1所示。

圖1 區(qū)塊鏈智能合約運行原理

區(qū)塊鏈智能合約主要由合約生成與合約執(zhí)行2個部分組成。在合約生成模塊中,該方法將編寫的智能合約代碼打包,將其部署到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的各個節(jié)點上。隨后,這些智能合約被實例化,準備執(zhí)行合約。在合約執(zhí)行模塊中,該方法驅(qū)動智能合約代碼運行,當相關(guān)的節(jié)點滿足區(qū)塊鏈智能合約觸發(fā)條件的任一信息時,數(shù)據(jù)采集工具將自動激活并執(zhí)行相關(guān)的智能采集業(yè)務(wù)邏輯[3]。當完成數(shù)據(jù)采集后,使用采集工具內(nèi)置過濾器完成數(shù)據(jù)過濾處理,其表達式為:

(1)

其中,Q表示過濾值,xi表示服務(wù)器監(jiān)控原始數(shù)據(jù)中的每一個值,n表示數(shù)據(jù)的數(shù)量。該方案通過計算采集的所有服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)的平均值得出過濾值,將高于或低于過濾值的原始數(shù)據(jù)視為異常值并將其過濾,進而完成數(shù)據(jù)智能采集工序流程。

2 實驗分析

2.1 實驗準備

首先,本文選取配置至少2核4 GB內(nèi)存50 GB硬盤空間的服務(wù)器,用于部署區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)和存儲監(jiān)控數(shù)據(jù)。根據(jù)智能采集方法的運行需求,搭建此次實驗的測試環(huán)境,實驗測試環(huán)境配置如表3所示。

表3 實驗測試環(huán)境配置

該實驗在服務(wù)器上安裝并配置區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,部署數(shù)據(jù)采集工具,配置監(jiān)控目標。本實驗根據(jù)實際需求編寫智能合約,將監(jiān)控數(shù)據(jù)寫入?yún)^(qū)塊鏈。應(yīng)用上述本文提出的服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)智能采集方法,本實驗在不同負載和數(shù)據(jù)采集頻率下進行數(shù)據(jù)采集和寫入?yún)^(qū)塊鏈的操作。

2.2 結(jié)果分析

在完成服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)智能采集實驗測試后,本文對實驗測試結(jié)果進行全方位的分析。在相同的實驗測試環(huán)境下,分別采用方銳等[2]、惠飛等[3]提出的常規(guī)監(jiān)控數(shù)據(jù)采集方法和本文所提基于區(qū)塊鏈的監(jiān)控數(shù)據(jù)智能采集方法進行對比驗證。本文選擇將服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)冗余度作為此次實驗的性能評價指標,該指標用于評估監(jiān)控數(shù)據(jù)冗余度。數(shù)據(jù)冗余度R的計算表達式為:

R=(Mc/M)×100%

(2)

其中,Mc表示重復(fù)采集的服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)量,M表示服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)的總數(shù)據(jù)量。利用MATLAB模擬分析軟件,本實驗分別模擬3種方法的采集過程,并在全覆蓋服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)數(shù)量逐漸增加的情況下,根據(jù)式(2)計算采集完畢后的數(shù)據(jù)冗余度,并將實驗結(jié)果進行對比,結(jié)果如表4所示。

表4 數(shù)據(jù)冗余度對比結(jié)果

通過表4的對比結(jié)果可以看出,本文所提基于區(qū)塊鏈的服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)智能采集方法在數(shù)據(jù)冗余度抑制方面具有明顯的優(yōu)勢,采集的服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)的冗余度始終小于另外2個對照組,冗余度最高不超過0.59%,具有較好的應(yīng)用效果。

3 結(jié)語

隨著數(shù)字化時代的到來,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)和組織的核心資產(chǎn)。如何有效管理和利用這些數(shù)據(jù)成為影響企業(yè)競爭力和發(fā)展的重要因素。區(qū)塊鏈技術(shù)的出現(xiàn)為解決這些問題提供了新的方向。因此,本文提出了一種基于區(qū)塊鏈的服務(wù)器監(jiān)控數(shù)據(jù)智能采集方法,并與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方法進行對比,充分展現(xiàn)了區(qū)塊鏈技術(shù)在數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的巨大潛力和應(yīng)用前景。結(jié)果表明所提方法能夠?qū)崿F(xiàn)更加高效、安全和可靠的數(shù)據(jù)采集目標。