愛記システムの基本設計：フェデレーションモデルのブロックチェーン要求分析⑤

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。概念設計としてはひとまず終えた。次は、フェデレーションモデル全体の基本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。

フェデレーションモデルのブロックチェーンの基本設計を進めるには、以下の手順に従って詳細に設計していくことが重要である。これにはシステムの機能、アーキテクチャ、データフロー、技術スタック、および具体的な実装方法の設計が含まれる。

基本設計のステップ

要求分析
システムアーキテクチャの設計
データフローの設計
技術スタックの選定
データモデルの設計
API設計
セキュリティ設計
エラーハンドリングとログ設計

基本設計の各ステップを順番に進めることで、フェデレーションモデルのブロックチェーンの詳細な設計が可能になる。各ステップでは、関係者との協議やレビューを通じて設計内容を確定していくことが重要である。

1．要求分析

まず、基本設計の最初のステップである要求分析をしていきたい。どのような機能が必要か、どのような問題を解決するのかを洗い出したい。要求分析はシステム設計の最初の重要なステップであり、システムが解決するべき問題と、必要な機能を明確に定義するプロセスである。以下に、メインチェーンとフェデレーションモデルでつながる市町村のブロックチェーンのプログラムに必要な機能と解決すべき問題を列挙してみよう。

解決すべき問題

データの一貫性と整合性
トランザクションの信頼性とセキュリティ
スケーラビリティとパフォーマンス
ガバナンスとコンセンサス
システムの拡張性
トランザクションのトレーサビリティ

必要な機能

トランザクション生成
トランザクションの検証
トランザクション承認と統合
ブロック生成
自治体の登録と管理
履歴証明（Proof of History）
APIゲートウェイ
ガバナンス機能
セキュリティ機能
スケーラビリティとパフォーマンス最適化

インフラストラクチャーの設計

前回記載した、インフラストラクチャーの設計におけるネットワークアーキテクチャの設計はとても重要であるので、今一度記載する。

ネットワークアーキテクチャの設計
- ネットワークトポロジー（ノードの配置、接続方法、負荷分散など）
- ネットワークセキュリティ（ファイアウォール、VPN、セキュア通信プロトコルなど）
- サブネットの設計（パブリックサブネット、プライベートサブネット）
- MongoDBクラスターを設置し、レプリカセットを使用してデータの冗長性と可用性を確保する。
- ネットワークセキュリティを強化するため、VPC内にMongoDBサーバーを配置し、アクセス制御リスト（ACL）を設定する。

フェデレーションモデルにおける｢ ネットワークトポロジーの設計 」は、システムの信頼性、パフォーマンス、セキュリティを確保するために非常に重要である。以下に、フェデレーションモデルにおけるネットワークトポロジーの設計手順の続きを見ていこう。

5. ネットワークセキュリティ

ネットワークのセキュリティを確保するための設計を行う。

ファイアウォールの設定：ネットワークへの不正アクセスを防ぐために、ファイアウォールルールを設定します。
VPNの使用：ノード間の通信をセキュアに保つために、仮想プライベートネットワーク（VPN）を使用します。
DDoS対策：AWS ShieldなどのDDoS防御サービスを利用して、分散型サービス拒否（DDoS）攻撃に対する防御を強化します。

ネットワークのセキュリティを確保するために、ファイアウォールの設定、VPNの使用、DDoS対策を行う方法について詳細に説明し、これらをブロックチェーンプログラムに組み込むための設計も以下に行う。

・ファイアウォールの設定

AWSのセキュリティグループを使用して、ネットワークへの不正アクセスを防ぐためのファイアウォールルールを設定する。

セキュリティグループの作成
aws ec2 create-security-group --group-name my-security-group --description "My security group"
インバウンドルールの設定
# HTTP（ポート80）を許可
aws ec2 authorize-security-group-ingress --group-name my-security-group --protocol tcp --port 80 --cidr 0.0.0.0/0

# HTTPS（ポート443）を許可
aws ec2 authorize-security-group-ingress --group-name my-security-group --protocol tcp --port 443 --cidr 0.0.0.0/0

# SSH（ポート22）を特定のIPアドレスからのみ許可
aws ec2 authorize-security-group-ingress --group-name my-security-group --protocol tcp --port 22 --cidr 203.0.113.0/24

・VPNの使用

AWSでは、Site-to-Site VPNを使用してセキュアな通信を確立できる。

仮想プライベートゲートウェイの作成
aws ec2 create-vpn-gateway --type ipsec.1 --amazon-side-asn 65000
仮想プライベートゲートウェイをVPCにアタッチ
aws ec2 attach-vpn-gateway --vpn-gateway-id vgw-0123456789abcdef0 --vpc-id vpc-0123456789abcdef0
カスタマーゲートウェイの作成
aws ec2 create-customer-gateway --type ipsec.1 --public-ip 198.51.100.1 --bgp-asn 65000
VPN接続の作成
aws ec2 create-vpn-connection --type ipsec.1 --customer-gateway-id cgw-0123456789abcdef0 --vpn-gateway-id vgw-0123456789abcdef0
VPN接続のルートを設定
aws ec2 create-vpn-connection-route --vpn-connection-id vpn-0123456789abcdef0 --destination-cidr-block 10.0.0.0/16

・DDoS対策

AWS Shieldは、DDoS攻撃に対する保護を提供するサービスである。AWS Shield StandardはすべてのAWSユーザーに自動的に適用されるが、より高度な保護を提供するAWS Shield Advancedも利用できる。

Shield Advancedの有効化
AWS Management Consoleにアクセスし、Shield Advancedを有効化する。
保護対象リソースの追加
Shield Advancedコンソールで、保護するリソース（例えば、EC2インスタンス、Elastic Load Balancerなど）を追加する。

これらのセキュリティ設定を考慮しながら、ブロックチェーンプログラムにセキュリティ機能を組み込む。以下にその例を示す。

use warp::Filter;
use tokio::sync::mpsc;
use tokio::task;
use std::sync::{Arc, Mutex};
use std::net::{SocketAddr, IpAddr, Ipv4Addr};
use rustls::ServerConfig;
use std::fs::File;
use std::io::BufReader;
use std::sync::Arc;
use warp::tls::TlsServer;

#[derive(Clone)]
struct ValidatorNode {
id: String,
}

impl ValidatorNode {
async fn handle_request(&self, request: String) -> String {
format!("ValidatorNode {} handled request: {}", self.id, request)
}
}

async fn api_gateway(node_pool: Arc<Mutex<Vec<ValidatorNode>>>, request: String) -> String {
let nodes = node_pool.lock().unwrap();
let node = &nodes[0]; // シンプルなラウンドロビンの例

node.clone().handle_request(request).await
}

#[tokio::main]
async fn main() {
// バリデータノードプールの初期化
let node_pool = Arc::new(Mutex::new(vec![
ValidatorNode { id: "node1".to_string() },
ValidatorNode { id: "node2".to_string() },
ValidatorNode { id: "node3".to_string() },
]));

// SSL証明書と秘密鍵の読み込み
let cert_file = &mut BufReader::new(File::open("cert.pem").unwrap());
let key_file = &mut BufReader::new(File::open("key.pem").unwrap());
let cert_chain = rustls::internal::pemfile::certs(cert_file).unwrap();
let mut keys = rustls::internal::pemfile::pkcs8_private_keys(key_file).unwrap();
let config = Arc::new(ServerConfig::new(rustls::NoClientAuth::new()));
config.set_single_cert(cert_chain, keys.remove(0)).unwrap();

let pool = node_pool.clone();
let api = warp::path!("api" / String)
.map(move |request: String| {
let pool = pool.clone();
warp::reply::json(&task::block_in_place(move || api_gateway(pool, request).await))
});

let addr = SocketAddr::new(IpAddr::V4(Ipv4Addr::UNSPECIFIED), 3030);
warp::serve(api)
.tls()
.cert_path("cert.pem")
.key_path("key.pem")
.run(addr)
.await;
}

上記のように、セキュリティを確保するためには、ファイアウォール、VPN、DDoS対策を適切に設定し、ブロックチェーンプログラム内でこれらのセキュリティ機能を統合する必要がある。AWSのサービスを活用することで、これらのセキュリティ対策を効率的に実装できる。上記のプログラム例では、TLSを使用して通信を暗号化し、セキュアなAPIゲートウェイを実装している。

6. ネットワークアーキテクチャの図示

ネットワークトポロジーを視覚的に理解しやすくするために、アーキテクチャ図を作成する。

例：ネットワークアーキテクチャ図

7. 実装

ネットワークトポロジーの設計が完了したら、AWS上にインフラを構築する。以下は具体的な実装手順の一例である。

VPCの作成
aws ec2 create-vpc --cidr-block 10.0.0.0/16
サブネットの作成
aws ec2 create-subnet --vpc-id vpc-id --cidr-block 10.0.1.0/24 --availability-zone us-east-1a
インスタンスの起動
aws ec2 run-instances --image-id ami-id --count 1 --instance-type t2.micro --key-name MyKeyPair --security-group-ids sg-id --subnet-id subnet-id
ロードバランサーの設定
aws elb create-load-balancer --load-balancer-name my-lb --listeners "Protocol=HTTP,LoadBalancerPort=80,InstanceProtocol=HTTP,InstancePort=80" --subnets subnet-id --security-groups sg-id
オートスケーリングの設定
aws autoscaling create-launch-configuration --launch-configuration-name my-lc --image-id ami-id --instance-type t2.micro --key-name MyKeyPair
aws autoscaling create-auto-scaling-group --auto-scaling-group-name my-asg --launch-configuration-name my-lc --min-size 1 --max-size 5 --desired-capacity 2 --vpc-zone-identifier subnet-id

8. 監視とメンテナンス

最後に、システムが正しく動作し続けるように、監視とメンテナンスの計画を立てます。

モニタリング：CloudWatchを使用して、システムのパフォーマンスとステータスを監視します。
アラート設定：問題が発生したときに通知を受け取るためのアラートを設定します。
定期的なバックアップ：データの損失を防ぐために、定期的なバックアップを設定します。

・モニタリング：CloudWatchの使用

AWS CloudWatchを使用して、システムのパフォーマンスとステータスを監視する。

CloudWatch Logsを設定してログを収集
まず、ブロックチェーンノードからのログを収集するためにCloudWatch Logsを設定する。AWS CLIを使用してロググループとログストリームを作成する。
# ロググループの作成
aws logs create-log-group --log-group-name blockchain-log-group

# ログストリームの作成
aws logs create-log-stream --log-group-name blockchain-log-group --log-stream-name node-log-stream
Rustプログラム内でCloudWatchにログを送信する
RustプログラムでCloudWatch Logsにログを送信するためには、AWS SDKを使用する。Cargo.tomlに依存関係を追加する。
[dependencies]
rusoto_core = "0.46.0"
rusoto_logs = "0.46.0"
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
CloudWatch Logsにログを送信するコード
use rusoto_core::Region;
use rusoto_logs::{CloudWatchLogs, CloudWatchLogsClient, InputLogEvent, PutLogEventsRequest};
use std::time::{SystemTime, UNIX_EPOCH};

async fn send_log_to_cloudwatch(log_group_name: &str, log_stream_name: &str, message: &str) {
let client = CloudWatchLogsClient::new(Region::UsEast1);

let log_event = InputLogEvent {
message: message.to_string(),
timestamp: SystemTime::now().duration_since(UNIX_EPOCH).unwrap().as_millis() as i64,
};

let request = PutLogEventsRequest {
log_group_name: log_group_name.to_string(),
log_stream_name: log_stream_name.to_string(),
log_events: vec![log_event],
..Default::default()
};

match client.put_log_events(request).await {
Ok(response) => println!("Successfully sent log to CloudWatch: {:?}", response),
Err(error) => println!("Error sending log to CloudWatch: {:?}", error),
}
}

#[tokio::main]
async fn main() {
// 例: ノードが新しいブロックを生成したときにログを送信
send_log_to_cloudwatch("blockchain-log-group", "node-log-stream", "New block created").await;
}

・アラート設定：CloudWatch Alarms

問題が発生したときに通知を受け取るために、CloudWatchアラームを設定する。

例：アラームの設定（CPU使用率が80％を超えた場合に通知）
aws cloudwatch put-metric-alarm --alarm-name HighCPUUtilization --metric-name CPUUtilization --namespace AWS/EC2 --statistic Average --period 300 --threshold 80 --comparison-operator GreaterThanThreshold --dimensions "Name=InstanceId,Value=i-instanceid" --evaluation-periods 2 --alarm-actions arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:my-sns-topic

・定期的なバックアップ

定期的なバックアップを設定し、データの損失を防ぐ。EBSスナップショットを定期的に作成するためのLambda関数を設定する。Pythonには公式のAWS SDKであるBoto3があり、AWSサービスと簡単に連携できるので、ここではpythonを用いる。Boto3は非常に強力で、Lambda関数内からAWSのさまざまなサービス（例：EC2、S3、CloudWatch）を容易に操作できる。

Lambda関数の作成
import boto3
from datetime import datetime

def lambda_handler(event, context):
ec2 = boto3.client('ec2')

# バックアップ対象のボリュームID
volume_id = 'vol-0123456789abcdef0'

# スナップショットの作成
response = ec2.create_snapshot(
VolumeId=volume_id,
Description=f"Automated backup {datetime.now().isoformat()}"
)

print(response)
Lambda関数を定期的に実行するためのCloudWatch Eventsルールを作成
# Lambda関数の作成
aws lambda create-function --function-name CreateEBSBackup --runtime python3.8 --role arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/lambda_basic_execution --handler lambda_function.lambda_handler --zip-file fileb://function.zip

# CloudWatch Eventsルールの作成
aws events put-rule --schedule-expression "rate(1 day)" --name DailyBackupRule

# Lambda関数をCloudWatch Eventsルールにターゲットとして追加
aws lambda add-permission --function-name CreateEBSBackup --statement-id DailyBackupPermission --action 'lambda:InvokeFunction' --principal events.amazonaws.com --source-arn arn:aws:events:us-east-1:123456789012:rule/DailyBackupRule

# ルールにターゲットを追加
aws events put-targets --rule DailyBackupRule --targets "Id"="1","Arn"="arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:CreateEBSBackup"

フェデレーションモデルのブロックチェーンにおける監視とメンテナンス
上記の設定をフェデレーションモデルのブロックチェーンに組み込むことで、各市町村ノードとメインチェーンノードの監視とメンテナンスが可能になる。これにより、システムが正しく動作し続けるようにするための重要なインフラが整う。
// Rustのコード内で監視とメンテナンスのフックを組み込む
#[tokio::main]
async fn main() {
// ノードの初期化
let node_pool = Arc::new(Mutex::new(vec![
ValidatorNode { id: "node1".to_string() },
ValidatorNode { id: "node2".to_string() },
ValidatorNode { id: "node3".to_string() },
]));

// 例: ログ送信、バックアップ、アラート設定を非同期タスクとして実行
tokio::spawn(async {
loop {
send_log_to_cloudwatch("blockchain-log-group", "node-log-stream", "Node is running").await;
tokio::time::sleep(tokio::time::Duration::from_secs(3600)).await;
}
});

// メイン処理
let pool = node_pool.clone();
let api = warp::path!("api" / String)
.map(move |request: String| {
let pool = pool.clone();
warp::reply::json(&task::block_in_place(move || api_gateway(pool, request).await))
});

let addr = SocketAddr::new(IpAddr::V4(Ipv4Addr::UNSPECIFIED), 3030);
warp::serve(api)
.tls()
.cert_path("cert.pem")
.key_path("key.pem")
.run(addr)
.await;
}

上記の例では、CloudWatchに定期的にログを送信する非同期タスクを設定し、監視とメンテナンスを実施している。また、CloudWatchのアラートや定期的なEBSスナップショットのバックアップも設定している。これにより、フェデレーションモデルのブロックチェーンが健全に動作し続けることを保証する。このようにして、フェデレーションモデルのネットワークトポロジーを設計し、システム全体の信頼性、スケーラビリティ、セキュリティを確保していきたい。

なお、フェデレーションモデルの場合、ノードは各市町村内であり、世界中の市町村が参加してくれれば、世界中にノードがひろがる。このような場合、どのように設計すれば良いだろうか。ノードが各市町村内に存在し、世界中の市町村が参加する場合のネットワークトポロジー設計は以下のようになる。

ネットワークトポロジーの設計

1. ノードの配置

市町村ノード: 各市町村に1つ以上のノードを配置する。人口やデータ量に応じて複数のノードを配置することも検討する。これらのノードは市町村内のブロックチェーンを管理し、メインチェーンとの通信を行う。
メインチェーンノード: 各大陸に少なくとも1つのメインチェーンノードを配置し、地理的に分散させ、各市町村からのデータの集約と管理を行う。

2. ノードの接続方法

VPN/VPCの設定: 各市町村ノードとメインチェーンノードをVPNまたはVPCを使用して安全に接続する。
P2Pネットワーク: 各市町村ノードはP2Pネットワークを形成し、メインチェーンノードと直接通信する。P2Pネットワークは、信頼性とスケーラビリティを確保するために重要である。
メインチェーンノードのクラスタリング: メインチェーンノードはクラスタリングされ、高可用性と負荷分散を提供する。クラスタ内のノードは、データのレプリケーションとフェイルオーバー機能を持つ。

3. 負荷分散

地域別負荷分散: 各市町村ノードからメインチェーンノードへの通信は、地域別に負荷分散される。これにより、特定の地域に負荷が集中することを防ぐ。
グローバル負荷分散: グローバルに分散されたメインチェーンノード間で負荷を均等に分散する。これには、DNSラウンドロビンやGeoDNSなどの技術を使用する。

// P2Pネットワークの設定例
extern crate libp2p;

use libp2p::{
futures::prelude::*,
identity,
swarm::SwarmBuilder,
tcp::TcpConfig,
yamux, Multiaddr, PeerId, Swarm, Transport,
};

fn main() {
// ローカルのP2P IDを生成
let local_key = identity::Keypair::generate_ed25519();
let local_peer_id = PeerId::from(local_key.public());
println!("Local peer id: {:?}", local_peer_id);

// P2Pトランスポートの設定
let transport = TcpConfig::new()
.upgrade(libp2p::core::upgrade::Version::V1)
.authenticate(libp2p::plaintext::PlainText2Config::new(local_key.clone()))
.multiplex(yamux::Config::default())
.boxed();

// Swarmの作成
let mut swarm = SwarmBuilder::new(transport, MyBehaviour::new(), local_peer_id.clone())
.executor(Box::new(|fut| {
async_std::task::spawn(fut);
}))
.build();

// 他のノードに接続
let remote_peer_id: PeerId = "Qm...".parse().unwrap();
let remote_addr: Multiaddr = "/ip4/127.0.0.1/tcp/8080".parse().unwrap();
swarm.dial_addr(remote_addr).unwrap();

// メインループ
async_std::task::block_on(async {
loop {
match swarm.next().await.unwrap() {
_ => {}
}
}
});
}

// P2Pネットワークの挙動を定義
#[derive(NetworkBehaviour)]
struct MyBehaviour {
// 定義したプロトコルやサービスをここに記載
}

このように、ノードの配置、接続方法、負荷分散の具体的な設計を進めることで、フェデレーションモデルにおけるネットワークトポロジーを効果的に設計できる。次に、データの一貫性と整合性を保つためのデータベース設計やセキュリティ機能などを統合することを検討する。

メインチェーンノードのクラスタリング:

メインチェーンノードはクラスタリングされ、高可用性と負荷分散を提供する。クラスタ内のノードは、データのレプリケーションとフェイルオーバー機能を持つ。メインチェーンノードのクラスタリングは、ブロックチェーンのメインチェーンノードを複数配置し、これらをクラスタリングすることで高可用性（HA）と負荷分散（LB）を実現する設計である。これにより、システム全体の信頼性とパフォーマンスが向上する。以下に、クラスタリングの設計とルールを詳細に説明する。

クラスタリングの設計とルール

1. ノード配置

地理的分散: メインチェーンノードは地理的に分散させ、各大陸に少なくとも1つのノードを配置する。これにより、地域的な障害にも対応できる。
クラスタの定義: メインチェーンノードをクラスタとしてグループ化し、各クラスタが独立して動作するようにする。

2. 高可用性の設計

レプリケーション: クラスタ内の各ノードは、他のノードとデータをレプリケーションし、データの一貫性と冗長性を確保する。
フェイルオーバー: ノードがダウンした場合、自動的に他のノードにフェイルオーバーし、サービスを継続する。

3. 負荷分散の設計

ロードバランサの導入: ロードバランサを使用して、クライアントからのリクエストをクラスタ内のノードに均等に分散する。AWSではELB（Elastic Load Balancer）などを使用する。
トラフィックの分散: 地理的に近いノードにトラフィックを分散させるため、GeoDNSを使用する。

クラスタリングの実装手順

1. クラスタの設定

Kubernetesの使用: Kubernetesを使用してクラスタの管理を行う。各メインチェーンノードをKubernetesのPodとして配置し、ステートフルセットを使用してレプリケーションを管理する。以下に、yamlにて表記する。
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: mainchain-nodes
spec:
serviceName: "mainchain"
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: mainchain-node
template:
metadata:
labels:
app: mainchain-node
spec:
containers:
- name: mainchain-node
image: mainchain-image:latest
ports:
- containerPort: 8080
volumeMounts:
- name: data
mountPath: /var/lib/mainchain
volumeClaimTemplates:
- metadata:
name: data
spec:
accessModes: ["ReadWriteOnce"]
resources:
requests:
storage: 1Gi

2. ロードバランサの設定

KubernetesのService: ロードバランサを設定して、クラスタ内のトラフィックを分散する。
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: mainchain-loadbalancer
spec:
selector:
app: mainchain-node
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 8080
type: LoadBalancer

3. レプリケーションとフェイルオーバー

etcdの使用: etcdを使用して、クラスタ内のレプリケーションとフェイルオーバーを管理する。etcdは、分散システムの一貫性を保つための分散キー-バリューストアである。
# etcdクラスターの設定例
etcd --name infra0 --initial-advertise-peer-urls http://infra0:2380 \
--listen-peer-urls http://infra0:2380 \
--listen-client-urls http://infra0:2379,http://localhost:2379 \
--advertise-client-urls http://infra0:2379 \
--initial-cluster-token etcd-cluster-1 \
--initial-cluster infra0=http://infra0:2380,infra1=http://infra1:2380,infra2=http://infra2:2380 \
--initial-cluster-state new

4. データのレプリケーションと一貫性の維持

レプリケーションの設定: 各メインチェーンノードは、データを他のノードにレプリケーションし、一貫性を維持する。これには、Raftアルゴリズムを使用してデータの整合性を保つ。以下にrustで示す。
// Raftアルゴリズムを使用したレプリケーションの例
extern crate raft;

use raft::{Config, RawNode, StateRole, Storage};
use std::sync::Arc;

fn main() {
// Raftの設定
let config = Config {
id: 1,
peers: vec![2, 3],
..Default::default()
};
let storage = Arc::new(Storage::new());
let mut node = RawNode::new(&config, storage, vec![]).unwrap();

// Raftノードの動作
loop {
match node.ready() {
Ok(ready) => {
// ログエントリーのコミット
node.commit_apply(ready.committed_entries);
// メッセージの送信
node.send(ready.messages);
},
Err(e) => println!("Raft error: {:?}", e),
}
}
}

クラスタリングの運用と管理

1. モニタリングとアラート

PrometheusとGrafanaの使用: クラスタのモニタリングにはPrometheusを使用し、可視化にはGrafanaを使用する。これにより、ノードのパフォーマンスやヘルスチェックをリアルタイムで監視できる。

2. セキュリティ管理

TLS/SSLの設定: ノード間の通信はすべてTLS/SSLで暗号化し、セキュリティを強化する。
IAMポリシー: AWSのIAMポリシーを使用して、各ノードのアクセス権を細かく制御する。

3. バックアップとリカバリ

定期的なスナップショット: 各ノードのデータを定期的にスナップショットし、S3などのストレージに保存する。これにより、データの損失を防ぐ。

・モニタリングとアラート

○PrometheusとGrafanaの設定

Prometheusはメトリクスの収集とストレージに使用し、Grafanaはデータの可視化に使用する。以下は、PrometheusとGrafanaの設定を自動化するための例である。

Prometheus設定：Prometheusの設定ファイル（prometheus.yml）を準備する。
global:
scrape_interval: 15s

scrape_configs:
- job_name: 'blockchain_nodes'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090', 'node1:9100', 'node2:9100']

○Grafana設定

Grafanaの設定は、ダッシュボードを設定し、Prometheusデータソースを追加する。

Grafanaの起動スクリプト（start_grafana.sh）
#!/bin/bash
docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana
Grafanaデータソースとダッシュボードの自動設定スクリプト（pythonで示す）
import requests
import json

GRAFANA_URL = "http://localhost:3000"
API_KEY = "YOUR_GRAFANA_API_KEY"

# Prometheusデータソースの追加
def add_datasource():
url = f"{GRAFANA_URL}/api/datasources"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
data = {
"name": "Prometheus",
"type": "prometheus",
"url": "http://localhost:9090",
"access": "proxy",
"isDefault": True
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(response.status_code, response.json())

# ダッシュボードの追加
def add_dashboard():
url = f"{GRAFANA_URL}/api/dashboards/db"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
with open("dashboard.json", "r") as f:
data = json.load(f)
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(response.status_code, response.json())

if __name__ == "__main__":
add_datasource()
add_dashboard()

・セキュリティ管理

○TLS/SSLの設定

ノード間通信の暗号化のためにTLS/SSLを設定します。以下は、RustでTLSを設定する例である。

use tokio_rustls::{TlsAcceptor, TlsConnector};
use rustls::{ServerConfig, ClientConfig, NoClientAuth};
use std::sync::Arc;

fn load_certs(filename: &str) -> Vec<rustls::Certificate> {
// 証明書を読み込む処理
}

fn load_private_key(filename: &str) -> rustls::PrivateKey {
// 秘密鍵を読み込む処理
}

// サーバのTLS設定
fn create_server_config(cert_file: &str, key_file: &str) -> Arc<ServerConfig> {
let certs = load_certs(cert_file);
let key = load_private_key(key_file);
let mut config = ServerConfig::new(NoClientAuth::new());
config.set_single_cert(certs, key).expect("invalid key or certificate");
Arc::new(config)
}

// クライアントのTLS設定
fn create_client_config(cert_file: &str) -> Arc<ClientConfig> {
let mut config = ClientConfig::new();
let certs = load_certs(cert_file);
config.root_store.add(&certs[0]).unwrap();
Arc::new(config)
}

○IAMポリシー設定

AWS IAMポリシーを使用して、アクセス制御を行う。以下は、S3バケットへのアクセスを制御するポリシーの例である。（jsonで示す）

{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "s3:ListBucket",
"Resource": "arn:aws:s3:::example-bucket"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "s3:GetObject",
"Resource": "arn:aws:s3:::example-bucket/*"
}
]
}

・バックアップとリカバリ

○定期的なスナップショット

以下は、EC2インスタンスのスナップショットを定期的に作成するLambda関数の例である。（pythonで示す）
import boto3
import datetime

def lambda_handler(event, context):
ec2 = boto3.client('ec2')
volumes = ec2.describe_volumes(Filters=[{'Name': 'tag:Backup', 'Values': ['true']}])
for volume in volumes['Volumes']:
snapshot = ec2.create_snapshot(
VolumeId=volume['VolumeId'],
Description=f"Automated backup {datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}"
)
print(f"Snapshot created: {snapshot['SnapshotId']}")

○S3へのバックアップ

Lambda関数でスナップショットを作成し、S3に保存する。（pythonで示す）
import boto3
import json
import datetime

def lambda_handler(event, context):
s3 = boto3.client('s3')
ec2 = boto3.client('ec2')

volumes = ec2.describe_volumes(Filters=[{'Name': 'tag:Backup', 'Values': ['true']}])
for volume in volumes['Volumes']:
snapshot = ec2.create_snapshot(
VolumeId=volume['VolumeId'],
Description=f"Automated backup {datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}"
)
print(f"Snapshot created: {snapshot['SnapshotId']}")

# 保存情報をS3にアップロード
s3.put_object(
Bucket='your-s3-bucket',
Key=f"backups/{snapshot['SnapshotId']}.json",
Body=json.dumps(snapshot)
)
print(f"Snapshot metadata uploaded to S3: {snapshot['SnapshotId']}")

このようにして、フェデレーションモデルのブロックチェーンシステムにおける運用と管理の各側面をプログラムでカバーすることができる。PrometheusとGrafanaを使ったモニタリング、TLS/SSLとIAMを使ったセキュリティ管理、Lambda関数を使ったバックアップとリカバリを組み合わせて、強固でスケーラブルなブロックチェーンシステムを構築したい。

いかがであろうか、ネットワークアーキテクチャの設計はまだまだ続く。次回、続きを記載した。

愛記システムの基本設計：フェデレーションモデルのブロックチェーン 要求分析⑤