【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子信息，具体是一种基于生成式ai和区块链技术的信息系统组件智能部署方法。
技术介绍
1、随着信息技术的高速发展，自动化已成为信息系统基础设施及应用服务组件部署的重要趋势。目前，主流的自动化部署方法主要包括：脚本自动化部署(如bash、powershell、python等)、配置管理工具自动部署(如ansible、puppet、chef、saltstack等)、容器化自动部署、持续集成/持续部署(ci/cd)以及基础设施即代码(iac)自动部署等。然而，在大型企业内网和混合云环境中，自动化部署仍然面临着一些挑战和难题。
2、一是许多企业内部存在大量的遗留系统，这些系统往往难以与现代自动化工具进行有效集成。此外，企业内网通常与互联网隔离，依赖于公有云api的iac工具无法使用。在内网或混合云环境中，容器编排工具和ci/cd流程需要进行特殊的网络配置和资源共享，才能实现容器之间的通信和协作，跨多个平台进行部署时，面临着兼容性问题。虽然脚本自动化部署在跨多个平台的混合云环境中具备较高的灵活性和兼容性，但需要手动编写和维护脚本，随着脚本复杂度的增加，维护难度也会随之提升。
3、二是自动化工具的优势在于标准化和一致性，但大多数自动化工具使用预定义的参数和模板，无法满足所有环境和业务的特定配置需求。例如，不同的操作系统、硬件配置等因素都会对部署产生影响。一些特定的配置需求，如数据库参数、应用程序jvm配置、安全策略等，往往需要根据具体环境进行调整，以确保系统的稳定性和安全性。
4、三在系统部
5、除了上述问题之外，自动化部署过程中的安全性问题同样不容忽视。安全风险可能来自多个方面，例如：
6、脚本和安装介质的安全性：如果自动化部署所使用的脚本和安装介质来源不可靠或被篡改，可能会引入恶意代码、木马程序、勒索病毒等，为黑客提供可乘之机，从而危及整个企业的信息安全。
7、配置错误：自动化工具的配置错误可能导致系统漏洞，例如开放不必要的端口、使用弱口令或赋予过多的权限等，这些漏洞可能被黑客利用。
8、凭证管理：自动化部署过程中往往需要使用各种凭证，例如ssh密钥、用户口令等。如果凭证管理不当，可能导致信息系统安全以及数据泄露事件。
9、因此为了实现高效、安全、可靠的自动化部署，需要对现有技术进行改进和完善。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术的不足，提出了一种基于生成式ai和区块链技术的信息系统组件智能部署方法。
2、本专利技术将使用以下技术方案对现有技术进行改进和完善：
3、一种基于生成式ai和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，包括如下步骤：
4、s110、构建全面的ai模型训练数据集；
5、s120、使用ai模型训练数据集训练生成式ai模型并优化；
6、s130、构建私有区块链、智能合约及可信介质文件下载与自动校验服务；
7、s140、打通生成式ai模型、智能合约和可信介质服务，构建一个人机交互界面的部署网关，并集成生成式ai模型、区块链智能合约、可信介质文件下载与查询服务；
8、s150、基于人机交互发起部署作业；
9、s160、启用部署作业日志记录，日志记录存储在部署目标节点本地或企业统一日志平台中，记录内容包括时间戳、节点名称、操作内容、状态；
10、s170、实时监控部署作业日志，对出现的错误和异常情况进行智能识别和自动处理；
11、s180、部署作业完成后，进行生成式ai模型自适应优化和安装环境清理。
12、进一步的，所述步骤s110包括：
13、s1101、收集安装用例数据，所述安装用例数据包括不同操作系统的常用命令、shell脚本和python编程知识、最佳实践指南、标准化配置模板、涵盖不同操作系统和软件的自动化脚本。
14、s1102、将收集的安装用例数据按平台、操作系统、版本进行分类，得到分类数据集；
15、s1103、将分类的数据集进行标准化和数据清洗，得到标准化数据集；
16、s1104、将标准化数据集进行指令集规范映射，得到ai模型训练数据集，其中进行指令集规范映射时建立命令字符串和参数映射规则库，所述映射规则库包括标准命令元素映射规则、参数选项映射规则、值映射规则，通过映射规则库对标准化数据集进行转换映射，生成结构化指令集，每个元素的语义、数据约束均可被ai模型精确识别。
17、进一步的，步骤s1103具体包括：使用python的pandas和numpy库去除脏数据，所述脏数据包括缺失值、格式错误，对富文本数据删除注释、格式化代码、标准化变量名，所述富文本数据包括配置文件、脚本，使用json模块将处理后数据转换为json格式的标准化数据集。
18、进一步的，所述步骤s120包括：
19、s1201、利用ai模型训练数据集，基于transformer-seq2seq深度学习的神经网络架构进行训练；
20、s1202、将规则和状态信息编码为条件向量作为解码器的额外输入，确保生成的部署流程符合预定义的规则约束；
21、s1203、使用人工或自动化测试用例对生成的部署流程和指令集进行全面评估打分，得到评估分数；
22、s1204、将评估分数作为监督反馈信号，结合损失函数继续微调模型参数，不断优化提高生成式ai模型的生成质量和性能。
23、进一步的，步骤s140包括：
24、s1401、设计并构建人机交互界面的部署网关；
25、s1402、设计并构建部署网关与生成式ai模型、区块链上的智能合约以及可信介质文件下载与查询服务之间的api接口，实现安全通信和数据交互。
26、进一步的，所述步骤s150包括：
27、s1501、通过部署网关的人机交互界面发起部署流程；
28、s1502、建立部署网关与部署目标节点之间互信访问；
29、s1503、对部署目标节点进行环境检查；
30、s1504、自动生成安装预配置文件，所述预配置文件包括：版本、目标安装路径、部署节点ip地址列表、运行软件的操作系统用户及用户组、随机生成的12位强度管理员口令、配置参数、操作系统内核优化参数、需要预安装的依赖组件列表、作业并行度；
31、s1505、对安装预配置文件进行审阅、修改和确认，经过确认后的预配置文件通过部署网关返回给生成式ai模型；
32、s1506、生成式ai模型基于安装预配本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于生成式AI和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于生成式AI和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于：所述步骤S110包括：
3.如权利要求2所述的基于生成式AI和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于：步骤S1103具体包括：使用Python的Pandas和Numpy库去除脏数据，所述脏数据包括缺失值、格式错误，对富文本数据删除注释、格式化代码、标准化变量名，所述富文本数据包括配置文件、脚本，使用JSON模块将处理后数据转换为JSON格式的标准化数据集。
4.如权利要求1所述的基于生成式AI和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于：所述步骤S120包括：
5.如权利要求1所述的基于生成式AI和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于：步骤S140包括：
6.如权利要求5所述的基于生成式AI和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于：所述步骤S150包括：
7.如权利要求6所述的基于生成式AI和区块
8.如权利要求7所述的基于生成式AI和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于，步骤S1503包括：
9.如权利要求1所述的基于生成式AI和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于：步骤S170包括：
10.如权利要求7所述的基于生成式AI和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于：步骤S180包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于生成式ai和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于生成式ai和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于：所述步骤s110包括：
3.如权利要求2所述的基于生成式ai和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于：步骤s1103具体包括：使用python的pandas和numpy库去除脏数据，所述脏数据包括缺失值、格式错误，对富文本数据删除注释、格式化代码、标准化变量名，所述富文本数据包括配置文件、脚本，使用json模块将处理后数据转换为json格式的标准化数据集。
4.如权利要求1所述的基于生成式ai和区块链技术的信息系统组件智能部署方法，其特征在于：所述步骤s120包括：
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：屈波，李黎明，刘焱，向灏帆，杨明红，张烨，冯刚平，彭响，陈伟伟，赵新昱，
申请(专利权)人：湖北华中电力科技开发有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。