先までは、"愛記"についての記載で、どのようにブロックチェーンSNSに組み込んで実装していけばよいのか、概念的なところからアプローチ方法を記載していった。大まかな概念としてはひとまず終えた。次は、ブロックチェーンの概念設計といえるところまで、基本設計書に着手できるようなところまで、概念を具体化していきたい。
統計分析について
先に、結局は、自分が今どのレベルに居るのか？ということが分からないと、どのレベルの行動を重点的にしていけば良いのかが分からなくなるということだ。これが”愛”とは良く分からない崇高なモノとして見られてしまう原因なのであろう。そう、自分の今のレベルが分かれば、そのレベルと同じかもしくは1つ上のレベルの行動を重点的にしていけば良いだけなのだ。これを分析できるツールをDApps側で用意をした。
今度は、統計分析について見ていこう。統計分析となると、自分が所属するひとつの市町村のブロックチェーンに留まらず、世界中の市町村のブロックチェーンで行われている愛の行動レベルや愛貨やりとり等の分析となり、話はとても複雑になる。しかし、ニーズは多いのだろう。今、各種愛貨の額はいくらくらい？とか、どのレベルの行動が多く成されている？とか、レベル8の行動の世界中の事例をみたいとか、他の市町村のBさんについて調べたいとか、地域別に愛の行動のレベル差をみたいとか、が特に多いニーズであろう。では、一つずつ見ていこう。
■今、各種愛貨の額はいくらくらい？
■どのレベルの行動が多く成されている？
市町村のブロックチェーンからデータを定期的に取得し、キャッシュしてリクエストに応じてデータを返す仕組みを持たせることでリスクヘッジとしたい。キャッシュを利用して、世界中の市町村で行われている愛の行動レベルのうち、どの行動レベルがどれだけ成されているのかのような行動レベル分析を行いたい。これに必要なデータをメインチェーンから定期的に取り出しキャッシュに入れ、ユーザーからリクエストがあったときにキャッシュを読み込むプログラムにしたい。その場合の、プログラム例を以下に順番に示した。
愛の行動レベル統計分析専用API
import requests
import threading
import time
app = Flask(__name__)
# キャッシュ用の変数
cache = {}
# 市町村のリストを動的に生成する関数
def load_cities():
with open("cities.txt", "r") as file:
cities = [city.strip() for city in file.readlines()]
return cities
# メインチェーンからデータを取得してキャッシュする関数
def update_cache():
while True:
try:
# メインチェーンから愛の行動レベルの分析データを取得
response = requests.get("http://mainchain/api/love_action_analysis")
if response.status_code == 200:
analysis_data = response.json()
cache["analysis_data"] = analysis_data
except Exception as e:
print(f"An error occurred while fetching data from mainchain: {e}")
time.sleep(60) # 60秒ごとにデータを更新
# キャッシュを取得する関数
def get_cache():
return cache.get("analysis_data", {})
# スレッドで定期的なデータ更新処理を実行
update_thread = threading.Thread(target=update_cache)
update_thread.daemon = True
update_thread.start()
@app.route('/get_love_action_analysis')
def get_love_action_analysis():
# キャッシュからデータを取得
analysis_data = get_cache()
return jsonify(analysis_data)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
統計分析画面のバックエンドプログラム
-
認証と認可: APIにアクセスする際には、トークンなどの認証情報を要求し、適切な権限を持つユーザーだけがアクセスできるようにする。
-
データの暗号化: APIを介してデータを送受信する際には、SSL/TLSなどの暗号化プロトコルを使用して通信を暗号化する。
-
ログと監視: APIへのアクセスログを記録し、不審なアクティビティを監視することで、セキュリティを強化する。
-
フィルタリングとバリデーション: ユーザーからの入力値を適切にフィルタリングし、バリデーションすることで、不正な入力に対する対策を行う。
from functools import wraps
app = Flask(__name__)
# セキュリティトークン
SECURITY_TOKEN = "your_security_token_here"
# 認証デコレータ
def requires_auth(f):
@wraps(f)
def decorated(*args, **kwargs):
token = request.headers.get('Authorization')
if not token or token != f"Bearer {SECURITY_TOKEN}":
return jsonify({'error': 'Unauthorized'}), 401
return f(*args, **kwargs)
return decorated
@api.route('/get_love_action_analysis')
@requires_auth
def get_love_action_analysis():
try:
# API経由で分析結果を取得
response = requests.get('http://your_api_url/get_love_action_analysis')
analysis_data = response.json()
return jsonify(analysis_data)
except Exception as e:
return jsonify({'error': str(e)}), 500
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
統計分析画面のフロントエンドプログラム
const API_URL = 'http://your_api_url/get_love_action_analysis';
async function getAnalysisData() {
try {
const response = await fetch(API_URL, {
method: 'GET',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${SECURITY_TOKEN}`,
'Content-Type': 'application/json'
}
});
if (!response.ok) {
throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
}
const analysisData = await response.json();
displayAnalysisData(analysisData);
} catch (error) {
console.error('Error:', error);
}
}
function displayAnalysisData(analysisData) {
// 分析結果を画面上に表示する処理を実装
console.log(analysisData);
}
getAnalysisData();
このプログラムでは、fetch関数を使用してAPIにリクエストを送信し、分析結果を取得する。取得したデータはdisplayAnalysisData関数で画面上に表示する処理を行う。セキュリティトークンは、Authorizationヘッダに含めてAPIに送信される。プログラムのセキュリティを強化するためには、以下のような対策を考えることが重要であろう。
-
SSL/TLSの使用: APIとの通信にはSSL/TLSを使用して暗号化することで、データの盗聴や改ざんを防ぐ。
-
認証と認可: APIへのアクセスを認証し、適切な権限を持つユーザーだけが情報にアクセスできるようにする。OAuthやJWTなどの仕組みを使用することで、セキュアな認証を実現できる。
-
データの暗号化: データを転送する際には、暗号化を行う。これにより、データが第三者によって読まれることを防ぐ。
-
アクセス制御: APIへのアクセスを制御し、不正なアクセスをブロックする。適切なログや監視を行うことで、セキュリティの強化に役立つ。
これらの対策を組み合わせることで、APIのセキュリティを強化することができる。
■各レベルの愛の行動の世界中の事例をみたい！
各レベルの愛の行動事例分析専用API
専用APIの設計には以下の要素が含まれる。メインチェーンからデータを取得する機能、ブロックチェーンからデータを定期的に取得しキャッシュする機能、キャッシュからデータを読み込んでリクエストに応じて返す機能である。以下に、それぞれの機能を持つAPIの例を示す。
from flask import Flask, jsonify
import requests
import threading
import time
app = Flask(__name__)
# キャッシュ用の変数
cache = {}
# 市町村のリストを動的に生成する関数
def load_cities():
with open("cities.txt", "r") as file:
cities = [city.strip() for city in file.readlines()]
return cities
# 市町村のブロックチェーンのエンドポイントを動的に生成する関数
def generate_blockchain_endpoint(city):
return f"http://{city.lower()}.blockchain/api"
# 初期の市町村リストを生成
cities = load_cities()
blockchain_endpoints = {city: generate_blockchain_endpoint(city) for city in cities}
# データを定期的に取得してキャッシュする関数
def update_cache():
while True:
for city, endpoint in blockchain_endpoints.items():
try:
response = requests.get(f"{endpoint}/love_action_data")
if response.status_code == 200:
love_action_data = response.json()
cache[city] = love_action_data
except Exception as e:
print(f"An error occurred while fetching data from {city} blockchain: {e}")
time.sleep(60) # 60秒ごとにデータを更新
# キャッシュを取得する関数
def get_cache(city):
return cache.get(city, {})
# スレッドで定期的なデータ更新処理を実行
update_thread = threading.Thread(target=update_cache)
update_thread.daemon = True
update_thread.start()
@app.route('/get_love_action_data')
def get_love_action_data():
# キャッシュからデータを取得
love_action_data = {}
for city in blockchain_endpoints.keys():
love_action_data[city] = get_cache(city)
return jsonify(love_action_data)
# 仕訳例、詳細内容、次元を取得するAPI
@app.route('/get_action_details/<city>/<level>')
def get_action_details(city, level):
try:
response = requests.get(f"{blockchain_endpoints[city]}/action_details/{level}")
if response.status_code == 200:
action_details = response.json()
return jsonify(action_details)
else:
return jsonify({'error': 'Failed to fetch action details'}), 500
except Exception as e:
return jsonify({'error': str(e)}), 500
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
このAPIは、市町村のブロックチェーンから定期的にデータを取得し、キャッシュしてリクエストに応じてデータを返している。この事例では、get_action_detailsという新しいAPIエンドポイントを追加し、指定された市町村と愛の行動レベルに対応する仕訳例、詳細内容、次元を取得する機能を実装した。
行動事例分析画面のバックエンドプログラム
import requests
import threading
import time
app = Flask(__name__)
# キャッシュ用の変数
cache = {}
# 市町村のリストを動的に生成する関数
def load_cities():
with open("cities.txt", "r") as file:
cities = [city.strip() for city in file.readlines()]
return cities
# 市町村のブロックチェーンのエンドポイントを動的に生成する関数
def generate_blockchain_endpoint(city):
return f"http://{city.lower()}.blockchain/api"
# 初期の市町村リストを生成
cities = load_cities()
blockchain_endpoints = {city: generate_blockchain_endpoint(city) for city in cities}
# データを定期的に取得してキャッシュする関数
def update_cache():
while True:
for city, endpoint in blockchain_endpoints.items():
try:
response = requests.get(f"{endpoint}/love_action_data", verify='ca-cert.pem') # SSL/TLSを使用してデータを取得
if response.status_code == 200:
love_action_data = response.json()
cache[city] = love_action_data
except Exception as e:
print(f"An error occurred while fetching data from {city} blockchain: {e}")
time.sleep(5) # 5秒ごとにデータを更新
# キャッシュを取得する関数
def get_cache(city):
return cache.get(city, {})
# スレッドで定期的なデータ更新処理を実行
update_thread = threading.Thread(target=update_cache)
update_thread.daemon = True
update_thread.start()
@app.route('/get_love_action_data')
def get_love_action_data():
# キャッシュからデータを取得
love_action_data = {}
for city in blockchain_endpoints.keys():
love_action_data[city] = get_cache(city)
return jsonify(love_action_data)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, ssl_context=('cert.pem', 'key.pem')) # SSL証明書を使用して通信を暗号化
行動事例分析画面のフロントエンドプログラム
const API_URL = 'https://localhost:5000/get_love_action_data'; // バックエンドのAPI URL
// データを取得して表示する関数
async function fetchData() {
try {
const response = await fetch(API_URL, {
method: 'GET',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
},
});
if (!response.ok) {
throw new Error('Failed to fetch data');
}
const data = await response.json();
// データを表示する処理をここに記述
console.log(data);
} catch (error) {
console.error('Error fetching data:', error);
}
}
// ページ読み込み時にデータを取得
fetchData();