HyperledgerFabric区块链性能测试数据集-2023
数据来源：互联网公开数据
标签：Hyperledger Fabric,区块链,性能测试,交易吞吐量,延迟,块大小,科研,数据分析
数据概述：
本数据集来源于在Hyperledger Fabric 2.3上使用Hyperledger Caliper进行的区块链性能测试。数据集包含八个字段，具体如下：
- Set Transaction Arrival Rate（设置的交易到达率）：预设的交易到达率（范围[10-200]，步长5）
- Actual Transaction Arrival Rate（实际交易到达率）：实际的交易到达率（在真实情况下的交易速率）
- Block Size（块大小）：预设的块大小（范围[10-800]，步长5）
- Orderers（Orderer节点数量）：Hyperledger Fabric区块链中的Orderer节点数量（3, 5, 7, 9）
- Throughput（吞吐量）：每秒交易数（TPS）
- Avg Latency（平均延迟）：平均延迟时间（秒）
- Min Latency（最小延迟）：最小延迟时间（秒）
- Max Latency（最大延迟）：最大延迟时间（秒）
在固定交易到达率的情况下，我们设置了不同的块大小以测试其对区块链性能的影响。每个数据点进行了1000次实验，最终取平均值以减少误差并获得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、块大小对性能影响的分析、深度学习方法在区块链性能优化中的应用等场景。研究人员可以通过此数据集进一步探索块大小与区块链性能之间的关系，寻找在不同场景下的最优块大小以及其他可能影响区块链性能的参数。此外，该数据集也可用于教学和培训，帮助学习者理解区块链性能测试的基本方法和原理。
参考文献：
[1] 王杰, 朱晨, 邵淼, 朱瑞, 张晓, 唐勇, 黄浩, 高超, "BPR: 基于区块链的高效且安全的停车预约框架与块大小动态调整方法", IEEE 智能交通系统汇刊, 卷24, 号3, 页3555-3570, 2023年3月, DOI: 10.1109/TITS.2022.3222960.
[2] 王杰, 王勇, 张晓, 金泽, 朱晨, 李麟, 朱瑞, 卢诗, "LearningChain: 一种高可扩展且适用的学习型区块链性能优化框架", IEEE 网络与服务管理汇刊, 卷21, 号2, 页1817-1831, 2024年4月, DOI: 10.1109/TNSM.2023.3347789.
