CN108616427B - 一种测速能力确定方法、装置及*** - Google Patents
一种测速能力确定方法、装置及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种测速能力确定方法、装置及***,包括:检测当前用户节点的可共享带宽;基于预设折扣策略对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。解决了区块链通证***中对用户节点的测速能力衡量不准确的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及区块链领域,尤其涉及一种测速能力确定方法、装置及***。
背景技术
共享计算、区块链是当下的热点和引领未来的趋势,而区块链+共享计算双核模式则让我们看到打破云计算同质化藩篱和解决区块链不可控痛点的未来可能性。区块链分公有链、联盟链、私有链。而共享计算是以共享模式和区块链技术收集海量的计算资源,将节点资源整合,开放给广大互联网企业,实现更高性价比,更易扩展,更环保的计算方式。在共享计算中,用户节点将计算、存储、带宽资源等闲置资源分享出去,用于创造价值,即可获得对应的奖励。而验证用户节点的贡献是其中非常重要的环节。
对用户节点的贡献能力的衡量涉及对用户节点本身的性能考虑,而用户节点的带宽能力是用户节点本身的性能中很重要的一项。然而,现有技术中对带宽能力的衡量包括测速能力和实速能力,其中,测速能力的衡量是以用户节点带宽,但在一个网络出中可能使用多个硬件设备,在这种情况下,导致对用户节点测试得到的带宽与该用户节点的实际带宽不符,导致对用户节点的测速能力衡量不准确。
发明内容
本发明实施例通过提供一种测速能力确定方法、装置及***,解决了现有技术中对用户节点的测速能力衡量不准确的技术问题。
第一方面,本发明实施例提供一种测速能力确定方法,包括:
检测所述当前用户节点的可共享带宽;
基于预设折扣策略对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述基于预设折扣策略对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,包括:
检测所述当前用户节点所在网络出口的设备数量;
以所述设备数量对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述以所述设备数量对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,包括:
以所述设备数量为针对所述当前用户节点的折扣系数值,对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第一折后带宽;
对所述第一折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述以所述设备数量对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,包括:
对所述设备数量进行平滑处理,得到针对所述当前用户节点的优化折扣系数值;
以所述优化折扣系数值对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第二折后带宽;
对所述第二折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述以所述优化折扣系数值对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第二折后带宽,对所述第二折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,具体为如下公式:
可选的,所述基于预设折扣策略对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,包括:
以预设固定打折值对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第三折后带宽;
对所述第三折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述检测所述当前用户节点的可共享带宽,包括:
按照预设时间间隔多次检测所述当前用户节点的用户最大带宽,将多次检测的用户最大带宽进行平均计算,得到所述当前用户节点的可共享带宽;或者
将当前次检测到的所述当前用户节点的用户最大带宽作为所述可共享带宽。
第二方面,本发明实施例提供了一种测速能力确定装置,包括:
带宽检测单元,用于检测所述当前用户节点的可共享带宽;
测速处理单元,用于基于预设折扣策略对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述测速处理单元,包括:
设备数量检测子单元,用于检测所述当前用户节点所在网络出口的设备数量;
第一测速处理子单元,用于以所述设备数量对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述第一测速处理子单元,具体用于:
以所述设备数量为针对所述当前用户节点的折扣系数值,对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第一折后带宽;
对所述第一折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述第一测速处理子单元,具体用于:
对所述设备数量进行平滑处理,得到针对所述当前用户节点的优化折扣系数值;
以所述优化折扣系数值对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第二折后带宽;
对所述第二折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述第一测速处理子单元,具体用于:执行如下公式获得所述当前用户节点的测速能力值:
可选的,所述测速处理单元,包括:
折扣处理单元,用于以预设固定打折值对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第三折后带宽;
第二测速处理子单元,用于对所述第三折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述带宽检测单元,具体用于:
按照预设时间间隔多次检测所述当前用户节点的用户最大带宽,将多次检测的用户最大带宽进行平均计算,得到所述当前用户节点的可共享带宽;或者
将当前次检测到的所述当前用户节点的用户最大带宽作为所述可共享带宽。
第三方面,本发明实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现第一方面中任一实施方式所述的步骤。
第四方面,本发明实施例提供一种中心节点,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现第一方面中任一实施方式所述的步骤。
第五方面,本发明实施例提供一种区块链***,包括权利要求8~14中任一所述的测速能力确定装置。
本发明实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
由于检测当前用户节点的可共享带宽,对可共享带宽进行测速处理,得到当前用户节点的测速能力值。由于不是将检测到的可共享带宽直接作为用户节点的测速能力,而是基于预设折扣策略对检测到的可共享带宽进行了测速处理,来得到用户节点的测速能力值,因此,能够兼顾到同一网络中有多台设备对测试能力的影响,因此,得到的测速能力更加准确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的区块链***的框架图;
图2为本发明实施例提供的测速能力确定方法的流程图;
图3为本发明实施例提供的区块链中奖励分配方法的流程图;
图4为本发明实施例提供的测速能力确定装置的程序模块图;
图5为本发明实施例提供的中心节点的结构图;
图6为本发明实施例提供的计算机存储介质的结构图。
具体实施方式
本发明实施例通过提供一种测速能力确定方法、装置及***,解决了现有技术中对用户节点的测速能力衡量不准确的技术问题,总体思路如下:
检测当前用户节点的可共享带宽,对可共享带宽进行测速处理,得到当前用户节点的测速能力值。
上述技术方案,由于不是将检测到的可共享带宽直接作为用户节点的测速能力,而是基于预设折扣策略对检测到的可共享带宽进行了测速处理,来得到用户节点的测速能力值,因此,能够兼顾到同一网络中有多台设备对测试能力的影响,因此,得到的测速能力更加准确。
为了更好的理解上述技术方案,下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
本发明实施例提供的一种测速能力确定方法,可以用于区块链中的中心节点104或者每个用户节点103,参考图1所示,该区块链包括中心节点104、奖励节点102、发布节点101以及多个用户节点103,发布节点101用于发布任务,每个用户节点103利用自身的资源完成发布节点101所发布的任务,而中心节点104用于对每个用户节点103所作贡献值进行统计,并且还可以为每个用户节点分配奖励,而奖励节点102用于向用户节点103下发奖励。
参考图2所示,本发明实施例提供一种测速能力确定方法,包括如下步骤:
S101:检测当前用户节点的可共享带宽。
在步骤S101中,检测当前用户节点的可共享带宽,可以是:按照预设时间间隔多次检测当前用户节点的用户最大带宽,将多次检测的用户最大带宽进行平均计算,得到当前用户节点的可共享带宽。
在步骤S101中,检测当前用户节点的可共享带宽,也可以是:将当前次检测到的当前用户节点的用户最大带宽作为所述可共享带宽。
具体的,可以按照预设时间间隔多次对当前用户节点的用户最大带宽进行检测,可以间隔几分钟检测一次当前用户节点的用户最大带宽,比如,间隔1~10分钟检测一次,一旦当前用户节点接入区块链上,则中心节点能够检测到当前用户节点的用户最大带宽。将多次检测的用户最大带宽进行平均计算,得到当前用户节点的可共享带宽。
在步骤S101之后,接着执行步骤S102:基于预设折扣策略对可共享带宽进行测速处理,得到当前用户节点的测速能力值。
需要说明的是,基于预设折扣策略对可共享带宽进行测速处理,得到当前用户节点的测速能力值可以是:基于预设固定打折值或者当前用户节点所在网络出口的设备数量对可共享带宽进行测速处理。下面,分别进行说明:
在基于设备数量对可共享带宽进行测速处理的实施方式中,具体实施过程为:检测当前用户节点所在网络出口的设备数量;以当前用户节点所在网络出口的设备数量对可共享带宽进行测速处理,得到当前用户节点的测速能力值。
需要说明的是,当前用户节点所在网络出口的设备数量,是指与当前用户节点属于同一IP出口的设备数量(包括当前用户节点),而同一IP出口是指各个用户节点公用此IP。举例来讲,与当前用户节点公用同一IP的用户设备一共有10台设备(包括当前用户节点),则当前用户节点所在网络出口的设备数量为10。
更具体来讲,以设备数量对可共享带宽进行测速处理,可以有多种实现方式,进行分别解释:
其中,一种实现方式为:以设备数量作为针对当前用户节点的折扣系数值,对可共享带宽进行折扣处理,得到第一折后带宽;对第一折后带宽进行对数函数处理,得到当前用户节点的测速能力值。
举例来讲,当前用户节点的可共享带宽为100兆,设备数量为5台,则对可共享带宽进行折扣处理,得到第一折后带宽为20兆。接着,对第一折后带宽进行对数函数处理:ptest=ln(1+20),得到当前用户节点的测速能力值为ln21。又比如:当前用户节点的可共享带宽为70兆,设备数量为10台,得到第一折后带宽为7兆,则对第一折后带宽进行对数函数处理:ptest=ln(1+7),得到当前用户节点的测速能力值为ln8。
通过这种方式能够简单、快速的得到当前用户节点的测速能力值。但是,为了进一步提高测速能力值的合理性,可以采用如下实施方式:
另一实施方式:对设备数量进行平滑处理,得到针对当前用户节点的优化折扣系数值;以优化折扣系数值对可共享带宽进行折扣处理,得到第二折后带宽;对第二折后带宽进行对数函数处理,得到当前用户节点的测速能力值。
在具体实施过程中,可以根据实际需求调节x的数值,从而调节对可共享带宽的打折程度。其中,对设备数量进行平滑处理的方式为:举例来讲,调节系数x为2,设备数量DEV为8台,则平滑处理后的优化折扣系数值为3。
下面,以优化折扣系数值对可共享带宽进行折扣处理,得到第二折后带宽具体为:举例来讲,调节系数x为2,设备数量DEV为8台,可共享带宽为100兆,则第二折后带宽为25兆,得到的测速能力值为ptest=ln(1+24)=ln25。
通过这种实现方式,能够使得计算的测速能力值更符合实际,更加准确。
基于预设固定打折值对可共享带宽进行测速处理,具体实施过程可以为:以预设固定打折值对可共享带宽进行折扣处理,得到第三折后带宽;对第三折后带宽进行对数函数处理,得到当前用户节点的测速能力值。具体来讲,预设固定打折值可以由中心节点指定,也可以由中心节点基于历史数据进行不断修正。具体的,还可以基于大数据***统计得到的用户最大带宽与实际带宽之间的差异不断对预设固定打折值进行修正,以适应网络的不断提升。
进一步的,基于前述测速能力确定方法实施例,本发明实施例还提供一种区块链中奖励分配方法,在区块链中奖励分配方法中包括前述测速能力确定方法实施例中的任一种实施方式,具体的,该区块链中奖励分配方法包括如下步骤:
步骤S201:获取区块链中所有用户节点在预设时间段内的总贡献值,以及当前用户节点在预设时间段内的贡献值,其中,每个用户节点的贡献值与该用户节点的性能相关。
具体的,预设时间段根据实际需求设置。比如,可以设置为一天、一周、或者一个月等等。
其中,获取区块链中所有用户节点在预设时间段内的总贡献值,具体为:获取区块链中每个用户节点在预设时间段内的贡献值,对区块链中所有用户节点在预设时间段内的贡献值进行求和计算,得到总贡献值。
需要说明的是,当前用户节点的贡献值包含在总贡献值之中,而区块链中每个用户节点在预设时间段内的贡献值的获取方式均相同或者相似,下面以获取当前用户节点在预设时间段内的贡献值为例,对获取每个用户节点在预设时间段内的贡献值的过程进行描述:
具体的,获取当前用户节点在预设时间段内的贡献值,包括如下步骤S2011~S2013:
S2011:获取当前用户节点的N种设备分数,N为大于1的整数。每种设备分数与用户节点的性能参数相关。
在具体实施过程中,获取当前用户节点的N种设备分数,具体过程为:获取当前用户节点的算力分数、带宽分数以及存储分数中的一种或者多种。当然,也可以根据实际需求增加所获取的设备分数的类型。
下面,分别对算力分数、带宽分数以及存储分数的获取过程进行详细描述:
一、算力分数的获取过程:
步骤a1:检测当前用户节点的CPU有效性能值。
在步骤a1中,按照预设时间间隔检测接入当前用户节点的CPU性能。可以间隔几分钟检测一次,比如,间隔1~10分钟检测一次,一旦当前用户节点接入区块链上,则中心节点能够检测到当前用户节点的CPU性能参数值。
在具体实施过程中,CPU性能包括主频、外频、倍频、内存等等中的一种或多种。
更具体来讲,可以是:在预设时间段内多次检测当前用户节点的CPU性能,获得两个以上的CPU性能参数值;根据两个以上的CPU性能参数值,确定当前用户节点的CPU有效性能值。
比如,将检测得到的两个以上的CPU性能参数值进行平均计算,平均计算结果作为当前用户节点的CPU有效性能值。如果有多种类型的CPU性能参数值,则将同类型的CPU性能参数值进行平均计算,得到多个类型的CPU有效性能值。
当然,也可以是仅仅将当前次检测的CPU性能参数值作为CPU有效性能值。
在步骤a1之后,执行步骤a2:将CPU有效性能值对应的预设CPU折算价值,确定为当前用户节点的算力分数。
具体的,预先建立有CPU有效性能值与预设CPU折算价值之间的对应关系列表或者对应函数,根据该对应关系列表或者对应函数确定与当前用户节点的CPU有效性能值对应一个预设CPU折算价值,并以此作为当前用户节点的算力分数。CPU有效性能值越大,则算力分数越大。
二、存储分数的获取过程:
步骤b1:检测当前用户节点的有效存储空间。
具体的,在预设时间段内多次检测当前用户节点的存储空间,可以间隔几分钟检测一次。比如,间隔1~10分钟检测一次,一旦当前用户节点接入区块链上,则中心节点能够检测到当前用户节点的存储空间。将多次检测的存储空间进行平均计算,得到当前用户节点的有效存储空间。需要说明的是,当前用户节点的存储位置包括内置硬盘、外接U盘、外接硬盘等。
具体的,也可以将当前次检测到的存储空间作为当前用户节点的有效存储空间。
步骤b2:根据有效存储空间,确定当前用户节点的存储分数。
具体来讲,将与有效存储空间对应的预设存储数值作为当前用户节点的存储分数。
在具体实施过程中,在中心节点中预先建立有预设存储数值与存储空间之间一一对应的对应关系列表或者对应函数,根据该对应关系列表或者该对应函数,将当前用户节点的有效存储空间所对应的预设存储数值作为当前用户节点的存储分数。
举例来讲,有效存储空间为0~100G,对应的预设存储数值为0;有效存储空间为100~600G,对应的预设存储数值为5;有效存储空间为600G~2T,对应的预设存储数值为10。当然,在具体实施过程中,有效存储空间的范围、预设存储数值均可以根据实际需求调整,并不限于上述举例。
三、带宽分数的获取过程:
步骤c1:获取当前用户节点的带宽能力值。
具体的,带宽能力值可以通过如下过程获取:获得当前用户节点的测速能力值和当前用户节点的实速能力值;根据测速能力值和实速能力值确定当前用户节点的带宽能力值。
具体的,可以是:带宽能力值=测速能力值*测速权重+实速能力值*实速权重。其中,测速权重、实速权重可以是固定值,也可以是根据实际情况设置一个可以根据调整策略进行自动调整的可变值,则对于不同的用户节点,测速权重、实速权重可以不同,从而更符合实际需求。
步骤c2:根据预设带宽权重和当前用户节点的带宽能力值,确定当前用户节点的带宽分数。
下面,对步骤c1中实速能力值的获取过程进行详细描述:
步骤c11:从区块链上的奖励节点或者区块链中获得当前用户节点在预设时间段内的资源贡献量。
需要说明的是,当前用户节点在预设时间段内的资源贡献量通过奖励节点在预设时间段内的对账结果确定。由于奖励节点会将预设时间段内的资源贡献量写入区块链中,也可以从区块链中获取当前用户节点在预设时间段内的资源贡献量。也可以是奖励节点向中心节点上报预设时间段内的资源贡献量。在另一可选的实施方式中,当前用户节点在预设时间段内的资源贡献量可以为中心节点自身对账结果确定。
具体来讲,预设时间段内的资源贡献量,可以为:当前用户节点在预设时间段内完成发布节点所发布的全部流量型任务所耗费的流量资源。
步骤c12:根据预设时间段内的资源贡献量确定当前用户节点的实速能力值。
在步骤c12中,根据预设时间段内的资源贡献量确定当前用户节点的实速能力值,一种实施方式可以是:根据资源贡献量确定当前用户节点的实速流量;再对实速流量进行实速处理,得到当前用户节点的实速能力值。
具体的,根据资源贡献量确定当前用户节点的实速流量,可以是如下过程:
首先,根据该资源贡献量与预设时长确定当前用户节点的实速流量。具体来讲,直接是:当前用户节点在预设时间段内的资源贡献量除以预设时长,得到当前用户节点的实速流量。
在具体实施过程,预设时长根据预设时间段的大小设置。举例来讲,预设时间段为一天,则预设时长可以为小于或等于一天的时长值,可以为8小时~12个小时。比如,预设时长可以设置为8小时。举例来讲,预设时间段为两天,则预设时长可以为小于或等于两天的时长值,比如,16小时~24个小时。
举例来讲,当前用户节点在一天的资源贡献量为3GB,预设时长为8小时,则当前用户节点的实速流量为1.5Mbps。
接着,对实速流量进行实速处理,得到当前用户节点的实速能力值。具体来讲,对实速流量进行实速处理的方式可以是采用对数函数,在具体实施过程中,对实速流量进行实速处理可以采用如下对数函数的公式:pReal=ln(1+pMbps1);其中,pReal为实速能力值,pMbps1为实速流量,从而得到实速能力值。
通过上述实施方式能够有效获得当前用户节点的实速能力值。
下面,对步骤c1中测速能力值的获取过程进行详细描述:
步骤c11’:检测当前用户节点的可共享带宽。
具体的,可以按照预设时间间隔,多次对当前用户节点的带宽进行检测,可以间隔几分钟检测一次当前用户节点的带宽,比如,间隔1~10分钟检测一次,一旦当前用户节点接入区块链上,则中心节点能够检测到当前用户节点的带宽。将多次检测的带宽进行平均计算,得到当前用户节点的可共享带宽。需要说明的是,每次检测得到的带宽可以为:当前用户节点的用户最大带宽。
具体的,可共享带宽也可以将当前次检测到的用户最大带宽作为可共享带宽。
步骤c12’:对可共享带宽进行测速处理,得到当前用户节点的测速能力值。
在具体实施过程中,对可共享带宽进行测速处理的方式可以是:基于当前用户节点所在网络出口的设备数量,也可以是基于预设固定打折值。下面,分别进行说明:
在基于设备数量的实施方式中,具体实施过程为:检测当前用户节点所在网络出口的设备数量;以设备数量对可共享带宽进行测速处理,得到当前用户节点的测速能力值。
需要说明的是,当前用户节点所在网络出口的设备数量,是指与当前用户节点属于同一IP出口的设备数量(包括当前用户节点),而同一IP出口是指各个用户节点公用此IP。举例来讲,与当前用户节点公用同一IP的用户设备一共有10台设备(包括当前用户节点),则当前用户节点所在网络出口的设备数量为10。
更具体来讲,以设备数量对可共享带宽进行测速处理,又可以有多种实现方式,进行分别解释:
其中,一种实现方式为:以设备数量作为针对当前用户节点的折扣系数值,对可共享带宽进行折扣处理,得到第一折后带宽;对第一折后带宽进行对数函数处理,得到当前用户节点的测速能力值。
举例来讲,当前用户节点的可共享带宽为100兆,设备数量为5台,则对可共享带宽进行折扣处理,得到的第一折后带宽为20兆。接着,对第一折后带宽进行对数函数处理:ptest=ln(1+20),得到当前用户节点的测速能力值为ln21。又比如:当前用户节点的可共享带宽为70兆,设备数量为10台,得到的第一折后带宽为7兆,则对第一折后带宽进行对数函数处理:ptest=ln(1+7),得到当前用户节点的测速能力值为ln8。
通过这种方式能够简单、快速的得到当前用户节点的测速能力值。但是,为了进一步提高测速能力值的合理性,可以采用如下实施方式:
另一实施方式:对设备数量进行平滑处理,得到针对当前用户节点的优化折扣系数值;以优化折扣系数值对可共享带宽进行折扣处理,得到第二折后带宽;对第二折后带宽进行对数函数处理,得到当前用户节点的测速能力值。
在具体实施过程中,可以根据实际需求调节x的数值,从而调节对可共享带宽的打折程度。其中,对设备数量进行平滑处理的方式为:举例来讲,调节系数x为2,设备数量DEV为8台,则基于设备数量进行平滑处理后的优化折扣系数值为3。
下面,以优化折扣系数值对可共享带宽进行折扣处理,得到第二折后带宽具体为:举例来讲,调节系数x为2,设备数量DEV为8台,则可共享带宽为100兆,则第二折后带宽为25兆,得到的测速能力值为ptest=ln(1+24)=ln25。
通过这种实现方式,能够使得计算的测速能力值更符合实际,从而更加准确。
基于预设固定打折值对可共享带宽进行测速处理,具体实施过程可以为:以预设固定打折值对可共享带宽进行折扣处理,得到第三折后带宽;对第三折后带宽进行对数函数处理,得到当前用户节点的测速能力值。具体来讲,预设固定打折值可以由中心节点指定,也可以由中心节点基于大数据***统计得到的用户最大带宽与实际带宽之间的差异不断对预设固定打折值进行修正,以适应网络的不断提升。
步骤S2012:获取当前用户节点对应的硬件系数。
具体的,在步骤S2012中,硬件系数可以根据实际情况进行调整,从而对每个用户节点的贡献值进行调整。需要说明的是,硬件系数与当前用户节点的设备本身相关,以当前用户节点为某款型号的硬件而言,硬件系数可以为1.0.而当前用户节点为其他款的硬件时,则硬件系数可以基于1.0进行调整。
步骤S2013:获取当前用户节点在预设时间段内的在链时间比。
需要说明的是,由中心节点检测当前用户节点的在链时间,具体为:中心节点检测当前用户节点与中心节点之间是否保持心跳,如果超过预设心跳周期,则确定当前用户节点不在线,从而得到当前用户节点的各个在链时间;接着,统计当前用户节点在预设时间段内的各个在链时间之和,确定为预设时间段内的总在链时长。将总在链时长除以预设时间段的结果作为在链时间比。以预设时间段为一天(24小时)为例,假如总在链时长为8小时,则在链时间比=8小时/24小时=1/3。以预设时间段为两天(48小时)为例,假如总在链时长为24小时,则在链时间比=24小时/48小时=0.5。
需要说明的是,步骤S2011、步骤S2012、步骤S2013可以为不分先后顺序的同时执行,也可以为按照任意的先后顺序执行。
在完成步骤S2011~S2013之后,接着,执行步骤S2014:根据硬件系数、在链时间比和N种设备分数,共同确定当前用户节点的贡献值。
具体的,步骤S2014的计算过程可以是:首先,计算N种设备分数之和,接着,将N种设备分数之和与硬件系数、在链时间比进行三者相乘,得到当前用户节点的贡献值。以设备分数包括算力分数、带宽分数以及存储分数为例,则当前用户节点的贡献值=硬件系数Х(算力分数+带宽分数+存储分数)Х在链时间比。
在具体实施过程,可以为每种设备分数设置权重值,以调节每种设备分数对计算当前用户节点的贡献值的影响。比如,在完成存储任务的应用场景,可以调高存储分数的权重。比如,在完成计算任务的应用场景,可以调高算力分数的权重。在完成搜索任务的应用场景,可以调高带宽分数的权重。
执行步骤S202:获取区块链在预设时间段内的待分配奖励总量。
需要说明的是,步骤S201与步骤S202可以同时执行,也可以分先后顺序执行。
具体的,待分配奖励总量根据区块链中所设定的固定奖励总量确定。举例来讲,待分配奖励总量是按照另一时间间隔进行衰减的。比如,待分配奖励总量可以是逐年衰减的、也可以是逐月衰减的,则根据固定奖励总量和预设时间段所在的年数或者月数、以及衰减系数共同确定待分配奖励总量。
以逐年衰减为例,假如固定奖励总量为10亿,衰减系数为1/3。则第一年每天的待分配奖励总量为92万,下年衰减1/3,则第二年每天的待分配奖励总量为92/3万,依次类推。
在步骤S201和S202之后,接着执行步骤S203:根据总贡献值、待分配奖励总量以及当前用户节点在预设时间段内的贡献值,确定当前用户节点在预设时间段内的奖励量。
具体的,步骤S203中具体可以采用如下计算方式得到奖励量:当前用户节点在预设时间段内的贡献值除以总贡献值,得到当前用户节点的贡献比,将当前用户节点的贡献比乘以待分配奖励总量,得到当前用户节点在预设时间段内的奖励量。具体来讲,计算公式可以为:当前用户节点的奖励量=待分配奖励总量/总贡献值Х当前用户节点在预设时间段内的贡献值。
当然,在具体实施过程中,还可以考虑其他因素来调节当前用户节点的奖励量。比如,可以结合当前用户节点的上一预设时间段内的奖励量进行调整本次的预设时间段内的贡献值。比如,上一次的预设时间段内的奖励量为0,则不对本次的预设时间段内的奖励量进行调整,否则,根据上一次的预设时间段内的奖励量对本次的预设时间段内的奖励量进行调整,比如,可以是预设比例的提高或者预设比例的降低。
在执行步骤S203之后,还包括如下步骤:向当前用户节点下发奖励量对应的奖励。或者将当前用户节点的奖励量写入区块链,使得奖励节点从区块链中获取奖励量,并根据奖励量向当前用户节点下发奖励。具体的,下发的奖励可以为虚拟货币、虚拟物品、经验值等等。
通过获取区块链中所有用户节点在预设时间段内的总贡献值,以及当前用户节点在预设时间段内的贡献值,其中,每个用户节点的贡献值与该用户节点的性能相关;获取区块链在预设时间段内的待分配奖励总量;根据总贡献值、待分配奖励总量以及当前用户节点在预设时间段内的贡献值,确定当前用户节点在预设时间段内的奖励量,由于对用户节点的奖励量不是仅仅以用户节点所做任务量来衡量的,而是与该用户节点本身的性能相关,因为用户节点的性能越高,做任务的能力就大,因此,能够更合理的对区块链中作贡献的用户节点进行奖励衡量。
基于同一发明构思,本发明实施例提供一种测速能力确定装置,参考图3所示,包括:
带宽检测单元301,用于检测所述当前用户节点的可共享带宽;
测速处理单元302,用于基于预设折扣策略对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述测速处理单元301,包括:
设备数量检测子单元,用于检测所述当前用户节点所在网络出口的设备数量;
第一测速处理子单元302,用于以所述设备数量对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述第一测速处理子单元,具体用于:
以所述设备数量为针对所述当前用户节点的折扣系数值,对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第一折后带宽;
对所述第一折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述第一测速处理子单元,具体用于:
对所述设备数量进行平滑处理,得到针对所述当前用户节点的优化折扣系数值;
以所述优化折扣系数值对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第二折后带宽;
对所述第二折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述第一测速处理子单元,具体用于:执行如下公式获得所述当前用户节点的测速能力值:
可选的,所述测速处理单元302,包括:
折扣处理单元,用于以预设固定打折值对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第三折后带宽;
第二测速处理子单元,用于对所述第三折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
可选的,所述带宽检测单元301,具体用于:
按照预设时间间隔多次检测所述当前用户节点的用户最大带宽,将多次检测的用户最大带宽进行平均计算,得到所述当前用户节点的可共享带宽;或者
将当前次检测到的所述当前用户节点的用户最大带宽作为所述可共享带宽。
基于同一发明构思,本实施例提供了一种中心节点,如图4所示,包括存储器410、处理器420及存储在存储器410上并可在处理器420上运行的计算机程序411,处理器420执行程序410时实现以下步骤:
检测所述当前用户节点的可共享带宽;基于预设折扣策略对可共享带宽进行测速处理,得到当前用户节点的测速能力值。
在具体实施过程中,处理器420执行计算机程序411时,可以实现测速能力确定方法实施例中的任一实施方式。
基于同一发明构思,本实施例提供了一种计算机可读存储介质,如图5所示,计算机可读存储介质上存储有计算机程序511,该程序被处理器511执行时实现以下步骤:
检测所述当前用户节点的可共享带宽;基于预设折扣策略对可共享带宽进行测速处理,得到当前用户节点的测速能力值。
在具体实施过程中,计算机程序511被处理器执行时,可以实现测速能力确定方法实施例中的任一实施方式。
本发明实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
由于检测当前用户节点的可共享带宽,对可共享带宽进行测速处理,得到当前用户节点的测速能力值。由于不是将检测到的可共享带宽直接作为用户节点的测速能力,而是基于预设折扣策略对检测到的可共享带宽进行了测速处理,来得到用户节点的测速能力值,因此,能够兼顾到同一网络中有多台设备对测试能力的影响,因此,得到的测速能力更加准确。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (11)
1.一种测速能力确定方法,其特征在于,包括:
检测当前用户节点的可共享带宽,按照预设时间间隔多次对当前用户节点的用户最大带宽进行检测,将多次检测的用户最大带宽进行平均计算,得到当前用户节点的可共享带宽;
基于预设折扣策略对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,包括:
检测所述当前用户节点所在网络出口的设备数量;
以所述设备数量对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,包括:
对所述设备数量进行平滑处理,得到针对所述当前用户节点的优化折扣系数值;
以所述优化折扣系数值对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第二折后带宽;
对所述第二折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,具体为如下公式:
2.如权利要求1所述的测速能力确定方法,其特征在于,所述以所述设备数量对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,包括:
以所述设备数量为针对所述当前用户节点的折扣系数值,对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第一折后带宽;
对所述第一折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
3.如权利要求1所述的测速能力确定方法,其特征在于,所述基于预设折扣策略对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,包括:
以预设固定打折值对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第三折后带宽;
对所述第三折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
4.如权利要求1所述的测速能力确定方法,其特征在于,所述检测所述当前用户节点的可共享带宽,包括:
或者
将当前次检测到的所述当前用户节点的用户最大带宽作为所述可共享带宽。
5.一种测速能力确定装置,其特征在于,包括:
带宽检测单元,用于检测当前用户节点的可共享带宽,其中,按照预设时间间隔多次对当前用户节点的用户最大带宽进行检测,将多次检测的用户最大带宽进行平均计算,得到当前用户节点的可共享带宽;
测速处理单元,用于基于预设折扣策略对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,或者包括:
设备数量检测子单元,用于检测所述当前用户节点所在网络出口的设备数量;
第一测速处理子单元,用于以所述设备数量对所述可共享带宽进行测速处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,具体用于:
对所述设备数量进行平滑处理,得到针对所述当前用户节点的优化折扣系数值;
以所述优化折扣系数值对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第二折后带宽;
对所述第二折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值,执行如下公式获得所述当前用户节点的测速能力值:
6.如权利要求5所述的测速能力确定装置,其特征在于,所述第一测速处理子单元,具体用于:
以所述设备数量为针对所述当前用户节点的折扣系数值,对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第一折后带宽;
对所述第一折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
7.如权利要求5所述的测速能力确定装置,其特征在于,所述测速处理单元,包括:
折扣处理单元,用于以预设固定打折值对所述可共享带宽进行折扣处理,得到第三折后带宽;
第二测速处理子单元,用于对所述第三折后带宽进行对数函数处理,得到所述当前用户节点的测速能力值。
8.如权利要求5所述的测速能力确定装置,其特征在于,所述带宽检测单元,还可以具体用于:
将当前次检测到的所述当前用户节点的用户最大带宽作为所述可共享带宽。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-4中任一项所述的步骤。
10.一种中心节点,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-4中任一项所述的步骤。
11.一种区块链***,其特征在于,包括如权利要求5~8中任一所述的测速能力确定装置。
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