本發(fā)明屬于分布式運算機運算技術領域，具體涉及一種基于區(qū)塊鏈技術的分布式高性能計算系統(tǒng)及其運算方法。

背景技術：

在大數(shù)據(jù)應用、科學運算和云運算平臺中，可靠并且穩(wěn)定的運算系統(tǒng)對系統(tǒng)性能有著至關重要的作用。隨著數(shù)據(jù)量增大(PB級別)，系統(tǒng)的運算分布策略必須保證性能和穩(wěn)定性。

目前，現(xiàn)有技術中的計算系統(tǒng)采用的多為集群化控制系統(tǒng)和運算方法，即上級運算節(jié)點對其所有該運算節(jié)點以下與之相連的運算節(jié)點進行數(shù)據(jù)分配、指令發(fā)送和數(shù)據(jù)傳輸，當與之相連的運算節(jié)點數(shù)量較多時，會對上級運算節(jié)點的運算能力、負載能力和數(shù)據(jù)傳輸能力要求極高，所以這樣的集群化控制系統(tǒng)會導致上級運算節(jié)點的帶寬要求和硬件配置極高，同時這樣的設計也會導致下一級運算節(jié)點的硬件資源不能得到很好的利用和配置。

區(qū)塊鏈是一種新型去中心化協(xié)議，能安全地存儲數(shù)字貨幣交易或其它數(shù)據(jù)，信息不可偽造和篡改，可以自動執(zhí)行智能合約，無需任何中心化機構的審核。區(qū)塊鏈技術解決了拜占庭將軍問題，大大降低了現(xiàn)實經(jīng)濟的信任成本與會計成本，重新定義了互聯(lián)網(wǎng)時代的產(chǎn)權制度。區(qū)塊鏈(Blockchain)是由網(wǎng)絡運算節(jié)點參與的分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，它的特點是不可更改，不可偽造，也可以將其理解為賬簿系統(tǒng)(ledger)。時間戳服務器通過對以區(qū)塊(block)形式存在的一組數(shù)據(jù)，實施隨機散列而加上時間戳，并將該隨機散列進行廣播，就像在新聞或世界性新聞組網(wǎng)絡(Usenet)的發(fā)帖一樣。顯然，該時間戳能夠證實特定數(shù)據(jù)必然于某特定時間是的確存在的，因為只有在該時刻存在了才能獲取相應的隨機散列值。每個時間戳應當將前一個時間戳納入其隨機散列值中，每一個隨后的時間戳都對之前的一個時間戳進行增強(reinforcing)，這樣就形成了一條鏈(Chain)。并以十分鐘新增一個區(qū)塊的速度無限擴展，這條主鏈在每增加一個區(qū)塊后，都會向全網(wǎng)廣播，從而使得每臺參與數(shù)字貨幣交易的電腦上都有一份拷貝。

技術實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術中的上述不足，本發(fā)明提供一種運算效率高且資源配置合理化并且信息傳輸更加穩(wěn)定安全的基于區(qū)塊鏈技術的分布式高性能計算系統(tǒng)及其運算方法。

為實現(xiàn)以上技術目的,本發(fā)明的技術方案是:一種基于區(qū)塊鏈技術的分布式高性能計算系統(tǒng)，包括上級運算節(jié)點、中級運算節(jié)點和下級運算節(jié)點，所述上級運算節(jié)點、中級運算節(jié)點和下級運算節(jié)點之間網(wǎng)絡連接，所述上級運算節(jié)點和中級運算節(jié)點構成區(qū)塊鏈單元，所述中級運算節(jié)點和下級運算節(jié)點構成區(qū)塊鏈單元。

作為優(yōu)選，所述上級運算節(jié)點、中級運算節(jié)點和下級運算節(jié)點可以為多個。

作為優(yōu)選，所述網(wǎng)絡連接可以為有線寬帶連接。

作為改進，所述網(wǎng)絡連接可以為無線網(wǎng)絡連接。

為實現(xiàn)以上技術目的,本發(fā)明的技術方案是:一種基于區(qū)塊鏈技術的分布式高性能計算系統(tǒng)的運算方法，包括如下步驟：

步驟一：將上級運算節(jié)點、中級運算節(jié)點和下級運算節(jié)點依次通過網(wǎng)絡連接；

步驟二：待上級運算節(jié)點、中級運算節(jié)點和下級運算節(jié)點中任意一運算節(jié)點接受運算處理任務后，會先下派任務數(shù)據(jù)包給與之連接的所屬該運算節(jié)點的下級運算節(jié)點，獲取該下級運算節(jié)點的運算能力；

步驟三：將運算處理任務進行分割、下派以及運算能力的動態(tài)獲取，運算處理任務分割數(shù)量根據(jù)與該運算節(jié)點連接的下級運算節(jié)點數(shù)量，每個數(shù)據(jù)分割的大小根據(jù)與之連接的下級運算節(jié)點的處理能力呈正比；同時在下級運算節(jié)點進行對下派任務進行運算的同時，上級運算節(jié)點仍對該下級運算節(jié)點的運算能力進行獲??；

步驟四；將分割后的數(shù)據(jù)，在各運算節(jié)點上進行運算，并同時將步驟三中上級運算節(jié)點中收到的下級運算節(jié)點的運算能力與步驟二中上級運算節(jié)點中收到的下級運算節(jié)點的運算能力進行比較；

步驟五：若步驟三中的運算能力大于步驟二中的運算能力，則增加下派任務數(shù)據(jù)包大小，若步驟三中的運算能力小于步驟二中的運算能力，則減少下派任務數(shù)據(jù)包大小，

步驟六：將運算后的各個結果反饋至接受數(shù)據(jù)運算任務的該數(shù)據(jù)運算節(jié)點，進行匯總并上報。

作為改進，所述上級運算節(jié)點、中級運算節(jié)點和下級運算節(jié)點內存儲的所述該節(jié)點的下級運算節(jié)點的硬件配置信息在某時間內會進行分派任務數(shù)據(jù)包的形式重新抓取。

從以上描述可以看出，本發(fā)明具備以下優(yōu)點：本發(fā)明的基于區(qū)塊鏈技術的分布式高性能計算系統(tǒng)及其運算方法采用區(qū)塊鏈技術對數(shù)據(jù)和運算能力進行分析處理，當數(shù)據(jù)分析處理任務安置在任何一個運算節(jié)點時，此運算節(jié)點都將該數(shù)據(jù)分析處理任務下派到與之連接的下級運算節(jié)點進行分析處理，而下級運算節(jié)點也同樣會對收到的數(shù)據(jù)分析處理任務繼續(xù)下派到與之連接的下級運算節(jié)點進行分析處理，依次類推，這樣的處理不再采用中心化和集群化的處理模式；一方面極大的提高了閑置運算節(jié)點的利用率，從而降低了運算節(jié)點的閑置率；另一方面是每個運算節(jié)點都對其他運算節(jié)點的運算效率，硬件配置等信息都有記錄，當收到運算數(shù)據(jù)時，會及時對運算數(shù)據(jù)進行分割，分析，將數(shù)據(jù)量大的運算任務調至運算能力強的運算節(jié)點，將數(shù)據(jù)量小的運算任務調至運算能力弱的運算節(jié)點，使得運算任務可以在盡可能短的時間內得到運算結果。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的基于區(qū)塊鏈技術的分布式高性能計算系統(tǒng)的結構示意圖。

圖2為本發(fā)明的基于區(qū)塊鏈技術的分布式高性能計算系統(tǒng)的運算方法的步驟示意圖。

具體實施方式

一種基于區(qū)塊鏈技術的分布式高性能計算系統(tǒng)，它包括上級運算節(jié)點1、中級運算節(jié)點2和下級運算節(jié)點3，所述上級運算節(jié)點1、中級運算節(jié)點2和下級運算節(jié)點3之間網(wǎng)絡連接，所述上級運算節(jié)點1和中級運算節(jié)點2構成區(qū)塊鏈單元，所述中級運算節(jié)點2和下級運算節(jié)點3構成區(qū)塊鏈單元。

本實施例僅以三個運算節(jié)點為例，在具體實施時，可以有無限個運算節(jié)點，在所述上級運算節(jié)點1和中級運算節(jié)點2構成區(qū)塊鏈單元中，中級運算節(jié)點2相對于上級運算節(jié)點1其實就是下級運算節(jié)點和上級運算節(jié)點的關系，同理，所述中級運算節(jié)點2和下級運算節(jié)點3構成區(qū)塊鏈單元中也是下級運算節(jié)點3相對于中級運算節(jié)點2其實就是下級運算節(jié)點和上級運算節(jié)點的關系；在每一個區(qū)塊鏈單元中只有上級運算單元和下級運算單元的關系，而每一個上級運算單元只需要對下級運算單元負責；所述上級運算節(jié)點1、中級運算節(jié)點2和下級運算節(jié)點3可以為若干也可以為無限多個；他們彼此之間的網(wǎng)絡連接可以為有線寬帶連接，也可以為無線網(wǎng)絡連接。

結合基于區(qū)塊鏈技術的分布式高性能計算系統(tǒng)提供了一種運算方法，包括如下步驟：

步驟一：將上級運算節(jié)點、中級運算節(jié)點和下級運算節(jié)點依次通過網(wǎng)絡連接；

步驟二：待上級運算節(jié)點、中級運算節(jié)點和下級運算節(jié)點中任意一運算節(jié)點接受運算處理任務后，會先下派任務數(shù)據(jù)包給與之連接的所屬該運算節(jié)點的下級運算節(jié)點，獲取該下級運算節(jié)點的運算能力；

步驟三：將運算處理任務進行分割、下派以及運算能力的動態(tài)獲取，運算處理任務分割數(shù)量根據(jù)與該運算節(jié)點連接的下級運算節(jié)點數(shù)量，每個數(shù)據(jù)分割的大小根據(jù)與之連接的下級運算節(jié)點的處理能力呈正比；同時在下級運算節(jié)點進行對下派任務進行運算的同時，上級運算節(jié)點仍對該下級運算節(jié)點的運算能力進行獲取；

步驟四；將分割后的數(shù)據(jù)，在各運算節(jié)點上進行運算，并同時將步驟三中上級運算節(jié)點中收到的下級運算節(jié)點的運算能力與步驟二中上級運算節(jié)點中收到的下級運算節(jié)點的運算能力進行比較；

步驟五：若步驟三中的運算能力大于步驟二中的運算能力且該情況連續(xù)多次出現(xiàn)，則增加下派任務數(shù)據(jù)包大小，若步驟三中的運算能力小于步驟二中的運算能力且該情況也連續(xù)多次出現(xiàn)，則減少下派任務數(shù)據(jù)包大小，

步驟六：將運算后的各個結果反饋至接受數(shù)據(jù)運算任務的該數(shù)據(jù)運算節(jié)點，進行匯總并上報。

同時，所述上級運算節(jié)點、中級運算節(jié)點和下級運算節(jié)點內存儲的所述該節(jié)點的下級運算節(jié)點的運算能力在某時間內仍會進行分派任務數(shù)據(jù)包的形式重新抓取。

該運算的方法不僅大大的提高了數(shù)據(jù)運算的效率，同時對于各個節(jié)點的運算能力，與之連接的上級節(jié)點都是在動態(tài)的獲取和比較之中，這樣的設計大大的提高了整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴展性。

再者，本發(fā)明的去中心化運算方法還可以采用離線模式，即便某運算節(jié)點不與其他運算節(jié)點連接時，仍可以對數(shù)據(jù)進行運算；運算人員將運算任務通過類似U盤的移動閃存將運算任務移至某運算節(jié)點，該運算節(jié)點對運算任務進行分析，若此時與該運算節(jié)點連接有其他下級運算節(jié)點，則將運算任務進行分割；分割數(shù)量根據(jù)與該運算節(jié)點連接的運算節(jié)點數(shù)量進行分割，每個數(shù)據(jù)分割的大小根據(jù)與之連接運算節(jié)點的處理能力呈正比。

本發(fā)明的基于區(qū)塊鏈技術的分布式高性能計算系統(tǒng)及其運算方法采用無中心化數(shù)據(jù)分析處理，當數(shù)據(jù)分析處理任務安置在任何一個運算節(jié)點時，此運算節(jié)點都會與其他相對該運算節(jié)點而言的下級運算節(jié)點進行分析處理，不再采用中心化的處理模式；一方面極大的提高了閑置運算節(jié)點的利用率，從而降低了運算節(jié)點的閑置率；另一方面是每個運算節(jié)點都對其他運算節(jié)點的運算能力信息都有記錄，當收到運算數(shù)據(jù)時，會及時對運算數(shù)據(jù)進行分割，分析，將數(shù)據(jù)量大的運算任務調至運算能力強的運算節(jié)點，將數(shù)據(jù)量小的運算任務調至運算能力弱的運算節(jié)點，使得運算任務可以在盡可能短的時間內得到運算結果。

以上對本發(fā)明及其實施方式進行了描述，該描述沒有限制性，附圖中所示的也只是本發(fā)明的實施方式之一，實際的結構并不局限于此?？偠灾绻绢I域的普通技術人員受其啟示，在不脫離本發(fā)明創(chuàng)造宗旨的情況下，不經(jīng)創(chuàng)造性的設計出與該技術方案相似的結構方式及實施例，均應屬于本發(fā)明的保護范圍。