多机区块链性能测试数据集-2023-loveffc
数据来源：互联网公开数据
标签：区块链,性能测试,Hyperledger Fabric,多机环境,深度学习,优化框架
数据概述：
本数据集来源于使用Hyperledger Caliper在Hyperledger Fabric 2.3环境下进行的区块链性能测试。数据集包含八个字段，分别是：
1. Set Send Rates: 设定的交易到达率（从[10-200]，步长为5）
2. Send Rates: 实际交易到达率
3. Block Size: 设定的区块大小（从[10-400]，步长为5）
4. Throughput: 吞吐量（TPS）
5. Avg Latency: 平均延迟（秒）
6. Min Latency: 最小延迟（秒）
7. Max Latency: 最大延迟（秒）
8. CPU Usage (%): 区块链系统相关操作的CPU使用率
在固定交易到达率的前提下，我们设置了不同的区块大小以测试区块链性能。每组数据使用1000笔交易，最后取平均值以获得最小误差和最准确的性能测试结果。
数据用途概述：
该数据集适用于区块链性能研究、优化框架开发、深度学习应用等多个领域。研究人员可以利用本数据集探索区块大小与区块链性能之间的关系（模式），发现最优区块大小以及其他可能影响区块链性能的参数在不同场景下的表现。对于大多数区块链用户来说，他们通常不改变区块大小（倾向于使用默认区块大小），且不了解不同区块大小对区块链性能的影响。本数据集旨在帮助研究人员揭示这些关系，实现更高效的区块链性能优化。
注意：
我们已将相关论文提交至IEEE TNSM，如果该论文被接受且本数据集对您的研究有所帮助，我们非常感谢您引用该论文。我们将在未来更新此页面。
参考文献：
J. Wang, L. Liu, X. Yang, X. Zhang, Y. Qian, T. Zhou, and Z. Jin, "MU-BPO: A Marginal Utility-Oriented Blockchain Performance Optimization Framework Aggregating Transaction Traffic and Parameter Regulation View Submission," IEEE Transactions on Network and Service Management, Submitted, under review.
此外，本数据集也将激励我们的未来工作，我们将继续贡献更多有价值的数据库。
