分布式设计与开发（二）------几种必须了解的分布式算法 分布式设计与开发中有些疑难问题必须借助一些算法才能解决，比如分布式环境一致性问题，感觉以下分布式算法是必须了解的（随着学习深入有待添加）： ?Paxos算法 ?一致性Hash算法 Paxos算法 1）问题描述 分布式中有这么一个疑难问题，客户端向一个分布式集群的服务端发出一系列更新数据的消息，由于分布式集群中的各个服务端节点是互为同步数据的，所以运行完客户端这系列消息指令后各服务端节点的数据应该是一致的，但由于网络或其他原因，各个服务端节点接收到消息的序列可能不一致，最后导致各节点的数据不一致。举一个实例来说明这个问题，下面是客户端与服务端的结构图： 当client1、client2、client3分别发出消息指令A、B、C时，Server1~4由于网络问题，接收到的消息序列就可能各不相同，这样就可能由于消息序列的不同导致Server1~4上的数据不一致。对于这么一个问题，在分布式环境中很难通过像单机里处理同步问题那么简单，而Paxos算法就是一种处理类似于以上数据不一致问题的方案。 2）算法本身 算法本身我就不进行完整的描述和推导，网上有大量的资料做了这个事情，但我学习以后感觉莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport，paxos算法的奠基人，此人现在在微软研究院）的Paxos Made Simple是学习paxos 最好的文档，它并没有像大多数算法文档那样搞一堆公式和数学符号在那里吓唬人，而是用人类语言让你搞清楚Paxos要解决什么问题，是如何解决的。这里也借机抨击一下那些学院派的研究者，要想让别人认可你的成果，首先要学会怎样让大多数人乐于阅读你的成果，而这个描述Paxos算法的文档就是我们学习的榜样。 言归正传，透过Paxos算法的各个步骤和约束，其实它就是一个分布式的选举算法，其目的就是要在一堆消息中通过选举，使得消息的接收者或者执行者能达成一致，按照一致的消息顺序来执行。其实，以最简单的想法来看，为了达到大伙执行相同序列的指令，完全可以通过串行来做，比如在分布式环境前加上一个FIFO 队列来接收所有指令，然后所有服务节点按照队列里的顺序来执行。这个方法当然可以解决一致性问题，但
图片简介: 本技术介绍了一种数据完整性的验证方法、设备及计算机可读存储介质，该方法包括步骤：数据终端发送验证待验证数据块完整性的完整性验证请求给云服务器，以供所述云服务器在接收到所述完整性验证请求后，发送所述待验证数据块对应的数据记录值给授权终端；接收所述授权终端发送的，根据所述数据记录值得到数据证明；根据所述数据证明验证所述云服务器中存储的所述待验证数据块的完整性。本技术通过数据证明来验证云服务器中存储数据的完整，且在验证数据完整性的过程中，不需要传输所需验证的数据的原始数据，避免了用户数据的泄露，提升了数据安全性，保护了用户的隐私。 技术要求 1.一种数据完整性的验证方法，其特征在于，所述数据完整性的验证方法包括以下步骤： 数据终端发送验证待验证数据块完整性的完整性验证请求给云服务器，以供所述云服务器在接收到所述完整性验证请 求后，发送所述待验证数据块对应的数据记录值给授权终端； 接收所述授权终端发送的，根据所述数据记录值得到数据证明； 根据所述数据证明验证所述云服务器中存储的所述待验证数据块的完整性。 2.如权利要求1所述的数据完整性的验证方法，其特征在于，所述接收所述授权终端发送的，根据所述数据记录值得到数据证明的步骤包括： 接收所述授权终端发送的，根据所述数据记录值得到的数据证明，其中，所述数据证明是由所述授权终端通过所述数 据记录值生成辅助多项式，并生成辅助参数，根据所述辅助多项式和所述辅助参数生成数据证明。 3.如权利要求1所述的数据完整性的验证方法，其特征在于，所述根据所述数据证明验证所述云服务器中存储的所述待验证数据块的完整性的步骤包括： 获取预存的验证公钥和多项式承诺； 基于双线性映射性质，根据所述验证公钥、所述多项式承诺和所述数据证明验证所述云服务器存储的所述待验证数据 块的完整性。 4.如权利要求1所述的数据完整性的验证方法，其特征在于，所述根据所述数据证明验证所述云服务器中存储的所述待验证数据块的完整性的步骤之后，还包括： 获取加密后的待更新数据块，将所述待更新数据块发送给云服务器，以供所述云服务器在接收到所述待更新数据块 后，更新所述待更新数据块对应的数据记录值。 5.如权利要求4所述的数据完整性的验证方法，其特征在于，所述获取加密后的待更新数据块的步骤之后，还包括：
２００７年第２４卷第１０期微电子学与计算机 １引言 分布式数据库系统在系统结构上的真正含义是指物理上分布、逻辑上集中的分布式数据库结构。数据在物理上分布后，由系统统一管理，用户看到的似乎不是一个分布式数据库，而是一个数据模式为全局数据模式的集中式数据库［１￣５］。 分布式数据库系统包括两个重要组成部分：分布式数据库和分布式数据库管理系统。分布式数据库系统具有位置透明性和复制透明性，使用户看到的系统如同一个集中式系统。分布式数据库系统分为三类：同构同质型ＤＤＢＳ、同构异质型ＤＤＢＳ和异构ＤＤＢＳ。同构同质型ＤＤＢＳ是指各个场地都采用同一类型的数据模型，并且是同一型号数据库管理系统；同构异质型ＤＤＢＳ是指各个场地都采用同一类型的数据模型，但是数据库管理系统是不同型号的；异构型ＤＤＢＳ是指各个场地的数据模型是不同的类型。 分布式结构是相对于集中式结构而言的。从数据处理的角度来说，典型的集中式结构是数据集中存放和处理，用户通过远程终端或通过网络连接来共享集中存放的数据。分布式结构则是将数据及其处理分散在不同场地，各场地各自管理一部分数据，同时又通过网络系统相互连接。各场地的用户除可以访问和处理本地数据外，也可以访问和处理别的场地的数据。分布式数据库是典型的分布式结构。它包括对数据的分布存储和对事务的分布处理。设计一个分布式数据库系统会遇到许多集中式数据库设计中所没有的问题，一致性是其中必须认真对待和解决的主要问题。 ２ＤＤＢＳ的体系结构 ２．１综合型体系结构 综合型体系结构是指在综合权衡用户需求之后，设计出分布的数据库，然后再设计出一个完整的ＤＢＭＳ，把ＤＢＭＳ的功能按照一定的决策分散配置在一个分布的环境中。每个结点的ＤＢＭＳ均熟知整个网络的情况，也了解其它结点的情况。从整体上，各结点组成一个完整的系统，它们之间是靠进程通讯的手段来维持互访连接，如图１所示。２．２联合型体系结构 联合型体系结构是指每个结点上先有ＤＢＭＳ，以此为基础，再建立分布式环境以实现互访连接。若各个结点的局部ＤＢＭＳ支持同一种数据模式和 分布式数据库系统及其一致性方法研究 刘萍芬，马瑞芳，王军 （西安交通大学电信学院，陕西西安７１００４９） 摘要：分布式数据库系统是数据库领域中的一个主要研究方向，数据一致性维护是分布式数据库系统中的一个非常关键的技术问题。在分析分布式数据库系统体系结构的基础上，讨论了两种一致性方法：两阶段提交和复制服务器，并提出一种具有复制服务器的分布式数据库系统的结构框架，它具有有效性和实用性。 关键词：分布式数据库系统；一致性；两阶段提交；复制服务器 中图分类号：ＴＰ３１文献标识码：Ａ文章编号：１０００－７１８０（２００７）１０－０１３７－０３ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＤａｔａｂａｓｅＳｙｓｔｅｍａｎｄＤａｔａＣｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ＬＩＵＰｉｎｇ－ｆｅｎ，ＭＡＲｕｉ－ｆａｎｇ，ＷＡＮＧＪｕｎ （ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｔｉｎｇ，Ｘｉ′ａｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ７１００４９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍｉｓａｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｆｉｅｌｄ．Ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｄａｔａｃｏｎｓｉｓ－ｔｅｎｃｙｉｓａｃｒｉｔｉｃａｌｔｅｃｈｎｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｉｎｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇｄａｔａｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙｂａｓｅｄｏｎａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈａｒｅ２ＰＣａｎｄｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒｖ－ｅｒ．Ｔｈｅｎｔｈｅｐａｐｅｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｗｈｉｃｈｈａｖｅｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒｖｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ａｎｄｉｔｉｓｅｆｆｅｃ－ｔｉｖｅａｎｄａｐｐｌｉｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍ；ｄａｔａｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ；２ＰＣ；ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒｖｅｒ 收稿日期：２００６－１０－２７ １３７
本技术提出了一种数据验证方法，其包括服务器，服务器是用以接收第一纪录数据，服务器会根据接收时间以及第一纪录数据的种类对第一纪录数据进行编号并产生第一编号数据，服务器对第一编号数据进行加密并产生第一加密数据后服务器公告第一加密数据，当对第一纪录数据进行验证时，服务器对第一编号数据再次进行加密并产生第二加密数据，服务器判断第一加密数据以及第二加密数据是否相同，当判断结果为否，第一编号数据已被修改。 技术要求 1.一种数据验证方法，其包括服务器，所述服务器是用以接收并储存多个纪录数据，所述数据验证方法包括以下步骤： 所述服务器接收第一纪录数据； 所述服务器根据接收时间以及所述第一纪录数据的种类对所述第一纪录数据进行编号并 产生第一编号数据； 所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第一加密数据； 所述服务器公告所述第一加密数据； 所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第二加密数据；以及 所述服务器判断所述第一加密数据以及所述第二加密数据是否相同，当判断结果为否， 所述第一编号数据已被修改。
2.根据权利要求1所述的数据验证方法，其中所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第一加密数据的步骤更包括： 所述服务器使所述第一加密数据与至少一加密数据同时加密并产生第一加密数据群组。 3.根据权利要求2所述的数据验证方法，其中所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第二加密数据的步骤更包括： 所述服务器使所述第二加密数据与所述至少一加密数据同时加密并产生第二加密数据群组。 4.根据权利要求3所述的数据验证方法，其中所述服务器公告所述第一加密数据的步骤更包括： 所述服务器公告所述第一加密数据群组。 5.根据权利要求4所述的数据验证方法，其中所述服务器判断所述第一加密数据以及所述第二加密数据是否相同，当判断为否，所述第一编号数据已被修改的步骤更包括： 所述服务器判断所述第一加密数据群组以及所述第二加密数据群组是否相同，当所述判断结果为否，所述第一编号数据已被修改。 6.根据权利要求1所述的数据验证方法，其中，所述纪录数据为网页浏览纪录、档案编辑纪录、档案新增纪录或档案删除纪录。 7.根据权利要求1所述的数据验证方法，其中，所述服务器更包括储存单元，用以储存所述第一纪录数据、所述第一编号数据、所述第一加密数据、所述第二加密数据、所述第一加密数据群组以及所述第二加密数据群组。 8.根据权利要求2所述的数据验证方法，其中，所述服务器更包括网络单元，所述服务器透过所述网络单元以电子邮件、电子公布栏或网站等公开公告的方式公告所述第一加密数据或所述第一加密数据群组。 9.根据权利要求1所述的数据验证方法，其更包括：
基础架构事业群-数据库技术-数据库内核 何登成 Paxos/Raft 分布式一致性算法原理剖析及其在实战中的应用
目录Contents Consensus Problem Basic Paxos Multi-Paxos and Raft 实战分析 参考资料
定义：The consensus problem requires agreement among a number of processes (or agents) for a single data value.
?理解Consensus 问题的关键 ?绝对公平，相互独立：所有参与 者均可提案，均可参与提案的决 策 ?针对某一件事达成完全一致：一 件事，一个结论 ?已经达成一致的结论，不可被推 翻 ?在整个决策的过程中，没有参与 者说谎 ?晚饭吃什么？ 炉鱼食堂同乐会 炉鱼炉鱼 炉鱼 Consensus Algorithm
Consensus Algorithm：Basic Paxos ?Basic Paxos ?一个或多个Servers可以发起提案（Proposers） ?系统必须针对所有提案中的某一个提案，达成一致 ?何谓达成一致？系统中的多数派同时认可该提案?最多只能针对一个确定的提案达成一致 ?Liveness (只要系统中的多数派存活，并且可以相互通信)?整个系统一定能够达成一致状态，选择一个确定的提案
Basic Paxos：Components ?Proposers ?Active：提案发起者（value） ?处理用户发起的请求 ?Acceptors ?Passive：参与决策，回应 Proposers的提案 ?存储accept的提案（value）， 存储决议处理的状态 ?Learners ?Passive：不参与决策，从 Proposers/Acceptors学习最新 达成一致的提案（value）?本文接下来的部分，一个Server同时具有Proposer和Acceptor两种角色，Learner角色逻辑简单，暂时不讨论
分布式数据处理 整个70年代中期，流行的思想是利用大型设备采用集中信息服务的方式来争取公司信息服务的全面性和综合性。随着规模的扩大，灵活性就降低了，这就削弱了信息服务部门的响应能力。这种响应能力的减弱是取消集中方式的主要原因；另一个原因是计算机硬件成本的迅速 降低, □分布式数据处理的含义 分散的选择方案就是分布式数据处理（DDP）方案。分布式数据处理不仅是一种技术上的概念 ， 也是一种结构上的概念。分布式数据处理的概念是建立在集中和分散这两种信息服务都能实 现的总则基砒上的" 集中/分散的问题归结起来就是建立综合的信息系统（集中）和对用户服务（分散）这两者结合 的问题，规模的大小已不再是争论点。从理论上来说，分布式数据处理将这两个领域能最好地结合在一起。计算机系统不仅能连接到所有的业务领域，而且能致力于各业务领域的应用。 由于所有的分布式系统都用一个网络联在一起，所以信息系统的综合也就很容易实现了。 公司应诊认识到分布式处理系统会貝右枚高的运行效率，因为其中某个计算机系统的失效并不危及整个公司的工作。事实上，在一个设计周到的分布式数据处理系统中，任何一个计算机子系统都能用来使整个系统正’ □分布式数据处理的范围 在分布式数据处理系统中，计算机组成网络，每台计算机可以与一台或多台其它计算机联结起来。分布式数据处理网络一般按照地理位置或功能来考虑设计，而大多数网络是这两方面的结合° 分布式数据处理也是一个经常使用的术语，它与日常所说的意思不同，很容易被用户和信息 服务工作人员误解。由于缺乏统一的认识，所以经常导致一些问题得不到解决。例如：“分 布的内容是什么？”“分布到什么程度才能最好地满足公司的需要？”下面所列的部分或全部內容部可以用丁分布式罟息朋务系统： 1. 输入/谕Fi 2. 处 II! 3. 4. 5. 3. : 在考虑任一信息服务改革尝试之前，应首先解决哪一方面要分布，以及哪一方面要分布到什 么程度的问題。 □分布式数据处理的控制 卫星计算机系统和分布式数据处理系统的中心能够通过集中的信息服务部门（由业务领域所分派的）或决策组织（其中用户和信息服务分担管理责任）来控制。无论哪一种情况，为了保持公司数据库的兼容性、一致性和信息处理的综合性， 1.评价和选择彼件 2. 3.
数据完整性检查要点 数据完整性 数据完整性（data integrity）：是指数据的准确性和可靠性，用于描述存储的所有数据值均处于客观真实的状态。 –并不是计算机化系统实施后才出现的 –适用于电子数据和手工（纸质）数据 –企业应当处于一种基于数据完整性风险的可接受控制状态数据的属性 基本原则 A（attributable）—可溯源 L（legible）—清晰 C（contemporaneous）—同步 O（original or true copy）—原始或真实复制 A（accurate）—准确 数据 人工观察填写的纸质记录 仪器、设备通过复杂的计算机化系统产生的图谱或电子记录。
纸质记录 对文件和记录版本（变更）进行控制 对原始空白记录进行控制 对空白记录的发放进行控制 对已填写记录的修改进行控制 图谱或电子记录 电子方式产生的原始数据采用纸质或PDF格式保存应当显示数据的留存过程，以包括所有原始数据信息、相关审计跟踪和结果文件、每一分析运行过程中软件/系统设置标准 一个给定的原始数据系列重建所需的所有数据处理运行情况（包括方法和审计跟踪），经过确认的复本。 一旦打印或转换成静态PDF，图谱记录则失去了其被再处理的能力，不能对基线或隐藏区域进行更详细的审核或检查。 以数据库格式存在的动态电子记录则可以进行追踪、趋势分析和查询、查看隐藏区域，放大基线以将积分情况查看的更清楚。 数据审计跟踪 数据审计跟踪（audit trial）：是一系列有关计算机操作系统、应用程
序及用户操作等事件的记录，用以帮助从原始数据追踪到有关的记录、报告或事件，或从记录、报告、事件追溯到原始数据。 如果计算机系统用于电子捕获、处理、报告或存贮原始数据，系统设计应能保持提供全面审计追踪的保存，能够显示对数据进行的所有更改。 对数据的所有更改，应可以显示做这些更改的人，更改均应有时间记录，并给出理由。 用户不应具备修订或关闭审计追踪的能力。 不需要包括每个系统活动（例如，用户登录/退出，键盘敲击等）。 通过对经过设计和验证的系统报告进行审核来达到目的。 必须是商业电子管理系统吗？只要能够达到GMP的要求，纸质追踪和半纸质半电子系统也能被接受。 值得关注的问题 对于数据完整性提出详细要求： –计算机化系统应当记录输入或确认关键数据人员身份
输入数据校验与查错的两种方法 在数据库管理系统输入模块的开发中，如何提高输入数据的正确性是开发者应考虑的一个重要问题。为了提高输入数据的正确性，其基本的功能要求是：①输入操作简单、轻松；②输入效率高，即具有重复内容自动复制和简易代码输入替代功能；③输入格式美观大方；④具有醒目的提示等。然而，仅有这些功能要求是不够的，它们不能从根本上提高输入数据的正确性。因为，大量的原始数据的输入是件繁琐而又单调的工作，难免出错。所以，必须要有更严格、更有效的科学方法和手段来提高输入数据的正确性。在实际工作中，笔者探索了输入数据校验与查错的两种方法，供数据库管理系统的开发者参考。 1.边输入边校验法 在这种方法中，假若输入数据有错，则要求数据录入者立即更正错误。这种方法常常用于所输入的数据具有某种规律和特征，若数据录入者键入的数据违背了这个规律和特征，即立即给出输入出错警告，并强制性要求数据录入者对当前输入的数据给予修正。例如，在财务管理系统中，一张“记帐凭证”一般有借方金额和贷方金额两栏数字。会计制度要求同一张凭证中借方金额合计和贷方金额合计必须相等。根据这一特征，所以在开发“记帐凭证”数据输入程序时，程序应能自动判断，在一张“记帐凭证”的数据输入结束后，借方金额合计与贷方金额合计是否相等，若不相等，应强制要求数据输入者立即重新输入。又例如，在每年的高考中，考生的成绩数据有一部分要通过人工评分后，然后由专人输入计算机。对于考生成绩数据，它所具有的特征是：每题的最高分和最低分(零分)是确定的，并且均为数字字符。根据这个特征，在开发的考生成绩数据管理系统的输入模块中，应具有如下功能，即在每题数据输入结束后，自动判断输入的分数值是否符合上述规律，若不符合，则应立即发出警告，并强制要求录入者重新输入。 2.双工输入比较法 所谓双工输入比较法，就是将同一批数据由两个输入人员在不同的时间和不同的终端上分别录入，并且形成两个临时数据库文件，然后由第三个人在程序的作用下对两个库文件中的数据进行逐项比较并进行确认或修改。在这种方法中，尽管同一批数据被录入了两次从而造成了数据冗余和影响了录入进度，但对于被录入的数据不存在明显的规律和上述第一种方法不能查出输入出错的场合，以及对输入数据的正确性要求很高的场合，是一种不可缺少的和行之有效的方法，因为，两个数据录入者都同时在某处出错的机会极少，故这种方法可以极大地减少出错率。根据概率论原理，如果两数据录入者各自的出错率为百分之一，则双工输入法的出错率仅为万分之一。双工输入比较法在FoxPro环境下的基本算法是： ①将同一批数据由两个录入者在不同时间和不同的终端上录入，并存入两个不同名的库文件中。 ②输入“①”中产生的两个库文件名。
分布式数据处理 Prepared on 22 November 2020
分布式数据处理 整个70年代中期，流行的思想是利用大型设备采用集中信息服务的方式来争取公司信息服务的全面性和综合性。随着规模的扩大，灵活性就降低了，这就削弱了信息服务部门的响应能力。这种响应能力的减弱是取消集中方式的主要原因；另一个原因是计算机硬件成本的迅速降低，特别是小型计算机系统的降价。 □分布式数据处理的含义 分散的选择方案就是分布式数据处理(DDP)方案。分布式数据处理不仅是一种技术上的概念，也是一种结构上的概念。分布式数据处理的概念是建立在集中和分散这两种信息服务都能实现的原则基础上的。 集中/分散的问题归结起来就是建立综合的信息系统(集中)和对用户服务(分散)这两者结合的问题，规模的大小已不再是争论点。从理论上来说，分布式数据处理将这两个领域能最好地结合在一起。计算机系统不仅能连接到所有的业务领域，而且能致力于各业务领域的应用。由于所有的分布式系统都用一个网络联在一起，所以信息系统的综合也就很容易实现了。 公司应该认识到分布式处理系统会具有较高的运行效率，因为其中某个计算机系统的失效并不危及整个公司的工作。事实上，在一个设计周到的分布式数据处理系统中，任何一个计算机子系统都能用来使整个系统正常工作。 □分布式数据处理的范围 在分布式数据处理系统中，计算机组成网络，每台计算机可以与一台或多台其它计算机联结起来。分布式数据处理网络一般按照地理位置或功能来考虑设计，而大多数网络是这两方面的结合。 分布式数据处理也是一个经常使用的术语，它与日常所说的意思不同，很容易被用户和信息服务工作人员误解。由于缺乏统一的认识，所以经常导致一些问题得不到解决。例如：“分布的内容是什么”“分布到什么程度才能最好地满足公司的需要”下面所列的部分或全部内容都可以用于分布式信息服务系统： 1.输入/输出 2.处理 3.数据存储 4.个人信息或管理部门的信息 5.检查和控制 6.规划 在考虑任一信息服务改革尝试之前，应首先解决哪一方面要分布，以及哪一方面要分布到什么程度的问题。 □分布式数据处理的控制 卫星计算机系统和分布式数据处理系统的中心能够通过集中的信息服务部门(由业务领域所分派的)或决策组织(其中用户和信息服务分担管理责任)来控制。无论哪一种情况，为了保持公司数据库的兼容性、一致性和信息处理的综合性，集中小组通常应负责下列工作： 1.评价和选择硬件 2.制定标准、方法和文件 3.制定近期和长期信息服务规划 4.补充或雇佣信息服务人员 5.运行公司的数据库(包括提供数据库所需的数据)
数据完整性检测工具：Tripwire 作者：nixe0n 综述 作为一个系统管理员，你需要保护自己的系统不被攻击者的侵入，但是系统非常庞大，这对你来说恐怕有些勉为其难了。Tripwire能够为你提供帮助，它不是为了抵御攻击者设计的，然而它能够帮助你判断系统的一些重要文件是否被攻击者修改。1992年，还在Purdue大学COAST实验室的 Gene H.Kim和Eugene H. Spafford开发了tripwire。它们的目的是建立一个工具，通过这个工具监视一些重要的文件和目录发生的任何改变。1997年，Gene Kim和W.Wyatt Starnes发起成立了Tripwire公司。他们成立这个公司的目的之一是发布一个能够用于更多平台的商业升级版本。Tripwire3的商业版本非常昂贵(这客观上促使aide的诞生)。 但是，到了2001年3月，情况发生了变化。Tripwire公司发布了Linux下的开放源码版本Tripwire-2.3.1，这个版本使用GPL作为许可证，代码是基于商业版的Tripwire-2.x。这无疑是一个好消息，最新的Redhat 7.x就包含了Tripwire-2.3.1的RPM软件包。 在1992年，Tripwire开发之初，只有很少的UNIX安全工具。 COPS (Computer Oracle and Password System)是一个能够支持很多UNIX平台的安全工具集。自从1989年，就开始自由分发，它使用CRC(循环冗余校验)监视系统的文件。但是，COPS有很多不足，例如：它不能监视文件索引节点(inode)结构所有的域。 TAMU是一个脚本集，以和COPS相同的方式扫描UNIX系统的安全问题。TAMU通过一个操作系统的特征码数据库来判断文件是否被修改。不过，它不能扫描整个文件系统，而且每当操作系统升级和修补之后，需要升级自己的特征码数据库。 Hobgoblin使用一个模板来检验文件系统，Hobgoblin运行时，会把系统文件和自己的数据库进行对比，以此来判断系统文件是否被修改。然而，如果文件系统改变，却没有办法对它的数据库进行升级。 ATP能够做一个系统快照并建立一个文件属性的数据库。它使用32位CRC和MD校验文件，而且每当检测到文件被修改，它会自动把这个文件的所有权改为root。和COPS、TAMU以及Hobgoblin相比，这个特征是独一无二的。
分布式数据处理（DDP） 整个70年代中期，流行的思想是利用大型设备采用集中信息服务的方式来争取公司信息服务的全面性和综合性。随着规模的扩大，灵活性就降低了，这就削弱了信息服务部门的响应能力。这种响应能力的减弱是取消集中方式的主要原因；另一个原因是计算机硬件成本的迅速降低，特别是小型计算机系统的降价。 □分布式数据处理的含义 分散的选择方案就是分布式数据处理(DDP)方案。分布式数据处理不仅是一种技术上的概念，也是一种结构上的概念。分布式数据处理的概念是建立在集中和分散这两种信息服务都能实现的原则基础上的。 集中/分散的问题归结起来就是建立综合的信息系统(集中)和对用户服务(分散)这两者结合的问题，规模的大小已不再是争论点。从理论上来说，分布式数据处理将这两个领域能最好地结合在一起。计算机系统不仅能连接到所有的业务领域，而且能致力于各业务领域的应用。由于所有的分布式系统都用一个网络联在一起，所以信息系统的综合也就很容易实现了。 公司应该认识到分布式处理系统会具有较高的运行效率，因为其中某个计算机系统的失效并不危及整个公司的工作。事实上，在一个设计周到的分布式数据处理系统中，任何一个计算机子系统都能用来使整个系统正常工作。 □分布式数据处理的范围 在分布式数据处理系统中，计算机组成网络，每台计算机可以与一台或多台其他计算机联结起来。分布式数据处理网络一般按照地理位置或功能来考虑设计，而大多数网络是这两方面的结合。 分布式数据处理也是一个经常使用的术语，它与日常所说的意思不同，很容易被用户和信息服务工作人员误解。由于缺乏统一的认识，所以经常导致一些问题得不到解决。例如：“分布的内容是什么?”“分布到什么程度才能最好地满足公司的需要?”下面所列的部分或全部内容都可以用于分布式信息服务系统： 1.输入/输出
计算机验证与数据完整性十大误区 附录《计算机化系统》已于2015年12月1日生效，相关的“技术标准、管理文件、操作SOP”，大家突击一下也就补齐了，关键是“计算机验证和数据完整性”，把很多人都快逼疯了！ 各种培训课件满天飞、各家供应商八仙过海，技术文章掺杂了恐吓语言，那边厢闹哄哄风生水起，这边厢迷糊糊诚惶诚恐，我都快被吓傻了！ 对于计算机验证，对于数据完整性，我陆陆续续也参加了6、7次的培训，质量管理的听不懂计算机基础知识和数据完整性技术手段，技术人员听不懂GMP知识和验证程序，技术和GMP之间的距离，确实还很远！ 每次我都会提醒大家，计算机并不是什么特殊的东西，他只是一种自动化控制工具，是设备或者系统不可分割的一部分，是设备或者系统的一个关键部件，计算机已经渗透到我们生活和工作的方方面面，对他的管理和验证，没有必要搞得那么神神秘秘、高深莫测，蒲公英论坛早有文章揭开了“计算机验证的神秘面纱”，很多人还是执迷不悟！ 误区一 计算机化系统要有一套完整、独立的文件体系 很多人认为计算机化系统必须有单独的《计算机化系统管理规程》、《计算机化系统验证主计划》、《计算机化系统变更管理规程》、《计算机化系统偏差管理规程》、《计算机化系统操作管理规程》、《计算机化系统维护管理规程》……单独的预防性维护计划、单独的供应商评估文件、单独的人员岗位职责和资质确认规程……甚至认为，每一个计算机系统要有单独的风险评估文件、每一个计算机系统要有单独的与被控对象分开的操作SOP、与被控对象分开URS/FAT/DQ/IQ/OQ/PQ，反正，只要别的设备有的，计算机化系统也要有，恨不得为“计算机化系统”另外建立一套完整的独立的GMP体系文件！ 误区二 这不管新旧计算机系统都需要全流程的确认与验证 新的法规明确提出了计算机化系统验证的要求，很多人认为一定要有与被控对象分开的、独立的计算机系统的URS/FAT/DQ/IQ/OQ/PQ，殊不知，离开了自控系统，设备根本无法操作，更无法单独做OQ/PQ，而单独做计算机系统的确认与验证，离开了被控对象，除了IQ，其它做得都毫无意义。 《确认与验证》附录明确规定： 企业应当对新的或改造的厂房、设施、设备按照预定用途和本规范及相关法律法规要求制定用户需求，并经审核、批准。 新的或改造的厂房、设施、设备需进行安装确认。
常用各种数据校验方法源代码Borland C++ Builder5.0 //----------------------------------------------------------------------------- //定义数据类型缩写形式 typedef unsigned char uchar; //无符号字符 typedef unsigned short ushort; //无符号短整型 typedef unsigned long ulong; //无符号长整型 typedef unsigned int uint; //无符号整型 typedef DynamicArray
云存储环境下数据完整性验证技术研究 随着云计算技术的快速发展,云存储模式的出现为用户数据的存储和访问带来了便捷性,越来越多的用户将数据存储到云服务提供商(Cloud Service Provider,CSP)处,但是用户无法确保存储在云端的数据是完整和可用的,这些数据有可能遭受到CSP或恶意用户的查看或修改,数据存储的安全性受到了严峻的挑战。为了解决这个问题,本文主要从用户端和云服务器角度研究云存储环境下数据完整性验证技术。 一方面,针对云服务器端保障用户数据完整性、可用性和隐私性等方面的问题,本文提出了基于多副本的数据完整性验证方案和基于地理位置属性的数据完整性验证方案;另一方面,针对用户端的数据安全访问和安全存储等方面的问题,本文提出了基于用户共享数据的完整性验证方案和基于跨用户重复数据删除的完整性验证方案。论文的主要工作和创新点如下:(1)基于双线性映射的签名机制和多分支认证树特性,提出了一种基于多副本数据完整性验证方案。 该方案通过使用随机掩码技术对密文进行处理确保数据隐私性,采用多分支认证树来提高数据分块的签名效率,能够支持数据动态更新操作。此外,引入第三方审计者对多副本数据进行批量审计以减少计算开销。 分析表明,该方案具有较好的效率,能够支持数据隐私保护和抗伪造攻击,任意敌手无法通过伪造签名证据通过完整性验证。(2)基于BLS签名技术和距离边界协议,提出了一种基于地理位置属性的数据完整性验证方案。 该方案采用随机掩码技术对副本数据进行处理以增强了数据隐私性;利用距离边界协议来检测用户数据是否存储在CSP所宣称的地理位置;通过采用基于BLS签名技术,实现签名信息的聚合运算,并支持多副本数据批量审计。分析表明,
数据完整性检查要点 本文通过梳理数据核查全过程，列出GMP 核查中数据完整性检查要点内容，包括：基本原则、数据记录（纸质、图谱或电子记录）、审计跟踪、计算机系统检查 4 个要点。并附上具体问题和小结，以供读者阅读讨论。 数据完整性 数据完整性（data integrity）：是指数据的准确性和可靠性，用于描述存储的所有数据值均处于客观真实的状态。 –并不是计算机化系统实施后才出现的 –适用于电子数据和手工（纸质）数据 –企业应当处于一种基于数据完整性风险的可接受控制状态数据的属性 基本原则- ALCOA A（attributable）—可溯源 L（legible）—清晰 C（contemporaneous）—同步 O（original or true copy）—原始或真实复制 A（accurate）—准确 数据记录 数据定义 人工观察填写的纸质记录 仪器、设备通过复杂的计算机化系统产生的图谱或电子记录 纸质记录 对文件和记录版本（变更）进行控制 对原始空白记录进行控制 对空白记录的发放进行控制 对已填写记录的修改进行控制 图谱或电子记录 电子方式产生的原始数据采用纸质或PDF格式保存应当显示数据的留存过程，以包括所有原始数据信息、相关审计跟踪和结果文件、每一分析运行过程中软件/系统设置标准 一个给定的原始数据系列重建所需的所有数据处理运行情况（包括方法和审计跟踪），经过确认的复本。 一旦打印或转换成静态PDF，图谱记录则失去了其被再处理的能力，不
能对基线或隐藏区域进行更详细的审核或检查。 以数据库格式存在的动态电子记录则可以进行追踪、趋势分析和查询、查看隐藏区域，放大基线以将积分情况查看的更清楚。 数据审计跟踪 数据审计跟踪（audit trial）：是一系列有关计算机操作系统、应用程序及用户操作等事件的记录，用以帮助从原始数据追踪到有关的记录、报告或事件，或从记录、报告、事件追溯到原始数据。 如果计算机系统用于电子捕获、处理、报告或存贮原始数据，系统设计应能保持提供全面审计追踪的保存，能够显示对数据进行的所有更改。但不需要包括每个系统活动（例如，用户登录/退出，键盘敲击等）。通过对经过设计和验证的系统报告进行审核来达到目的。 对数据的所有更改，应可以显示做这些更改的人，更改均应有时间记录，并给出理由。用户不应具备修订或关闭审计追踪的能力。 Q：必须是商业电子管理系统吗？ A：只要能够达到GMP 的要求，纸质追踪和半纸质半电子系统也能被接受。 对于数据完整性提出详细要求 –计算机化系统应当记录输入或确认关键数据人员身份 –只有经授权人员，方可修改已输入的数据 –每次修改已输入的关键数据均应当经过批准，并应当记录更改数据的理由 –人工输入关键数据时，应当复核输入记录以确保其准确性 –对于电子数据和纸质打印文稿同时存在的情况，应当有文件明确规定以电子数据为主数据还是以纸质打印文稿为主数据 –以电子数据为主数据时，应当满足以下要求： （一）为满足质量审计的目的，存储的电子数据应当能够打印成清晰易懂的文件。 （二）必须采用物理或者电子方法保证数据的安全，以防止故意或意外的损害。日常运行维护和系统发生变更（如计算机设备或其程序）时，应当检查所存储数据的可访问性及数据完整性。 （三）应当建立数据备份与恢复的操作规程，定期对数据备份，以保护存储的数据供将来调用。备份数据应当储存在另一个单独的、安全的地点，保存时间应当至少满足本规范中关于文件、记录保存时限的要求。
目录 摘要..................................................................................................................................... I 关键词................................................................................................................................ I 1 引言 (1) 2 异常值的判别方法 (1) 2.1检验（3S）准则 (1) 2.2 狄克松（Dixon）准则 (2) 2.3 格拉布斯（Grubbs）准则 (3) 2.4 指数分布时异常值检验 (3) 2.5 莱茵达准则（PanTa） (4) 2.6 肖维勒准则（Chauvenet） (4) 3 实验异常数据的处理 (4) 4 结束语 (6) 参考文献 (7)
试验数据异常值的检验及剔除方法 摘要：在实验中不可避免会存在一些异常数据，而异常数据的存在会掩盖研究对象的变化规律和对分析结果产生重要的影响，异常值的检验与正确处理是保证原始数据可靠性、平均值与标准差计算准确性的前提.本文简述判别测量值异常的几种统计学方法，并利用DPS软件检验及剔除实验数据中异常值，此方法简单、直观、快捷，适合实验者用于实验的数据处理和分析. 关键词：异常值检验；异常值剔除；DPS；测量数据
1 引言 在实验中，由于测量产生误差，从而导致个别数据出现异常，往往导致结果产生较大的误差，即出现数据的异常.而异常数据的出现会掩盖实验数据的变化规律，以致使研究对象变化规律异常，得出错误结论.因此，正确分析并剔除异常值有助于提高实验精度. 判别实验数据中异常值的步骤是先要检验和分析原始数据的记录、操作方法、实验条件等过程，找出异常值出现的原因并予以剔除. 利用计算机剔除异常值的方法许多专家做了详细的文献[1]报告.如王鑫，吴先球，用Origin 剔除线形拟合中实验数据的异常值；严昌顺．用计算机快速剔除含粗大误差的“环值”；运用了统计学中各种判别异常值的准则，各种准则的优劣程度将体现在下文. 2 异常值的判别方法 判别异常值的准则很多，常用的有t 检验（3S ）准则、狄克松（Dixon ）准则、格拉布斯（Grubbs ）准则等准则.下面将一一简要介绍. 2.1 检验（3S ）准则 t 检验准则又称罗曼诺夫斯基准则，它是按t 分布的实际误差分布围来判别异常值，对重复测量次数较少的情况比较合理. 基本思想：首先剔除一个可疑值，然后安t 分布来检验被剔除的值是否为异常值. 设样本数据为123,,n x x x x L ，若认j x 为可疑值.计算余下1n 个数据平均值
分布式系统一致性与共识的原理 1一致性问题 一致性问题是分布式领域最为基础也是最重要的问题。如果分布式系统能实现“一致”，对外就可以呈现为一个完美的、可扩展的“虚拟节点”，相对物理节点具备更优越性能和稳定性。这也是分布式系统希望能实现的最终目标。 1.1定义与重要性 定义一致性（c o n s i s t e n c y），早期也叫a g r ee m e n t，是指对于分布式系统中的多个服务节点，给定一系列操作，在约定协议的保障下，试图使得它们对处理结果达成“某种程度”的认同。 理想情况下，如果各个服务节点严格遵循相同的处理协议，构成相同的处理状态机，给定相同的初始状态和输入序列，则可以保障在处理过程中的每个环节的结果都是相同的。 那么，为什么说一致性问题十分重要呢？举个现实生活中的例子，多个售票处同时出售某线路上的火车票，该线路上存 在多个经停站，怎么才能保证在任意区间都不会出现超售（同一个座位卖给两个人）的情况呢？ 这个问题看起来似乎没那么难，现实生活中经常通过分段分站售票的机制。然而，为了支持海量的用户和避免出现错误，存在很多设计和实现上的挑战。特别在计算机的世界里，为了达到远超普通世界的高性能和高可扩展性需求，问题会变得更为复杂。 注意一致性并不代表结果正确与否，而是系统对外呈现的状态一致与否；
例如，所有节点都达成失败状态也是一种一致。 1.2问题与挑战
看似强大的计算机系统，实际上很多地方都比人类世界要脆弱得多。特别是在分布式计算机集群系统中，如下几个方面很容易出现问题： ·节点之间的网络通信是不可靠的，包括消息延迟、乱序和内容错误等； ·节点的处理时间无法保障，结果可能出现错误，甚至节点自身可能发生宕机； ·同步调用可以简化设计，但会严重降低分布式系统的可扩展性，甚至使其退化为单点系统。 仍以火车票售卖问题为例，愿意动脑筋的读者可能已经想到了一些不错的解决思路，例如： ·要出售任意一张票前，先打电话给其他售票处，确认下当前这张票不冲突。即通过同步调用来避免冲突； ·多个售票处提前约好隔离的售票时间。比如第一家可以在上午8点到9点期间卖票，接下来一个小时是另外一家……即通过令牌机制来避免冲突； ·成立一个第三方的存票机构，票集中存放，每次卖票前找存票机构查询。此时问题退化为中心化单点系统。 当然，还会有更多方案。实际上，这些方案背后的思想，都是将可能引发 不一致的并行操作进行串行 化。这实际上也是现代分布式系统处理一致性问题的基础思路。只是因为现在的计算机系统应对故障往往不够“智能”，而人们又希望系统可以更快更稳定地工作，所以实际可行的方案需要更加全面和更加高效。 注意这些思路都没有考虑请求和答复消息出现失败的情况，同时假设每个售票处的售票机制是正常工作的。 1.3一致性要求