基于节点异常等级的报警提示方法、设备及存储介质与流程

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于节点异常等级的报警提示方法、设备及存储介质。

背景技术：

1、超级账本（hyperledger fabric）区块链中不同节点负责处理不同的交易，都要进行频繁地通信。一旦这些节点出现问题，最直接的表现就是它们之间的通讯会迟滞，整个网络的工作性能和稳定性就会严重下降。

2、目前对超级账本系统中节点出现故障的诊断主要靠传统人工凭借经验检查，往往在人工发现的时候系统的性能已经严重下降，甚至已经宕机无法正常工作了。可见，常规报警方法使得区块链的稳定性低。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于解决常规报警方法使得区块链的稳定性低的技术问题。

2、本发明第一方面提供了一种基于节点异常等级的报警提示方法，所述基于节点异常等级的报警提示方法包括：

3、接收到区块链对外部请求的周期处理数量时，基于预先训练的预测模型，对所述周期处理数执行时间预测操作，得到所述区块链中指定节点对应的预测时间信息，并基于所述预测模型，根据所述周期处理数量，采集所述指定节点对应的实际时间信息；

4、基于所述预测模型，根据所述实际时间信息和所述预测时间信息，计算所述指定节点对应的异常等级；

5、得到所述预测模型输出的所述异常等级时，则根据所述异常等级输出报警提示信息。

6、可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述指定节点包括排序节点、对等节点和终端节点。

7、可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述基于所述预测模型，根据所述周期处理数量，采集所述指定节点对应的实际时间信息的步骤包括：

8、基于所述预测模型，接入所述指定节点；

9、基于所述预测模型，监听所述指定节点，并基于所述预测模型，采集所述区块链完成所述周期处理数量对应个数的实际外部请求所需的实际处理周期；

10、在所述实际处理周期内，基于所述预测模型，获取所述指定节点对应的实际时间信息。

11、可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述在所述实际处理周期内，基于所述预测模型，获取所述指定节点对应的实际时间信息的步骤包括：

12、在所述实际处理周期内，基于所述预测模型，采集所述指定节点对应于所述实际外部处理请求的实际处理时间，得到实际时间信息，所述实际时间信息包括实际平均处理时间和实际处理时间标准差。

13、可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述基于所述预测模型，监听所述指定节点的步骤包括：

14、判断是否成功接入所述指定节点；

15、若成功接入所述指定节点，则基于所述预测模型，监听所述指定节点。

16、可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，在所述得到所述预测模型输出的所述异常等级时，则根据所述异常等级输出报警提示信息的步骤之后，所述方法还包括：

17、返回执行接收到区块链对外部请求的周期处理数量时，则基于预先训练的预测模型，对所述周期处理数执行时间预测操作的步骤。

18、可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述接收到区块链对外部请求的周期处理数量时，基于预先训练的预测模型，对所述周期处理数执行时间预测操作，得到所述区块链中指定节点对应的预测时间信息的步骤包括：

19、接收到区块链对外部请求的周期处理数量时，则将所述周期处理数量输入所述预测模型，得到所述预测模型预测出的所述指定节点对应的预测时间信息，所述预测时间信息包括平均处理时间和处理时间标准差。

20、可选的，在本发明第一方面的第七种实现方式中，在所述接收到区块链对外部请求的周期处理数量时，基于预先训练的预测模型，对所述周期处理数执行时间预测操作，得到所述区块链中指定节点对应的预测时间信息的步骤之前，所述方法还包括：

21、采集区块链的历史数据，所述历史数据包括历史周期外部请求处理数量、指定节点对应于与历史周期外部请求处理数量的历史时间信息；

22、根据所述历史数据生成训练集；

23、根据所述训练集对预设的深度学习模型执行模型训练操作，得到预测模型。

24、本发明第二方面提供了一种基于节点异常等级的报警提示设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器基于所述存储器中的所述指令，以使得所述基于节点异常等级的报警提示设备执行上述的基于节点异常等级的报警提示方法。

25、本发明的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于节点异常等级的报警提示方法。

26、在本发明实施例中，接收到区块链对外部请求的周期处理数量时，基于预先训练的预测模型，对所述周期处理数执行时间预测操作，得到所述区块链中指定节点对应的预测时间信息，并基于所述预测模型，根据所述周期处理数量，采集所述指定节点对应的实际时间信息；基于所述预测模型，根据所述实际时间信息和所述预测时间信息，计算所述指定节点对应的异常等级；得到所述预测模型输出的所述异常等级时，则根据所述异常等级输出报警提示信息。接收区块链节点处理外部请求的周期处理数量，然后通过预先训练的预测模型对这些处理数量的时间执行预测，从而获得对应节点的预测时间信息。根据预测模型输出的预测时间信息和实际处理时间，计算节点的异常等级。异常等级反映了节点处理请求的效率和可能的异常状态，实现了提前预知区块链中异常节点，促进了区块链的稳定性。

技术特征：

1.一种基于节点异常等级的报警提示方法，其特征在于，所述基于节点异常等级的报警提示方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于节点异常等级的报警提示方法，其特征在于，所述指定节点包括排序节点、对等节点和终端节点。

3.根据权利要求1所述的基于节点异常等级的报警提示方法，其特征在于，所述基于所述预测模型，根据所述周期处理数量，采集所述指定节点对应的实际时间信息的步骤包括：

4.根据权利要求3所述的基于节点异常等级的报警提示方法，其特征在于，所述在所述实际处理周期内，基于所述预测模型，获取所述指定节点对应的实际时间信息的步骤包括：

5.根据权利要求3所述的基于节点异常等级的报警提示方法，其特征在于，所述基于所述预测模型，监听所述指定节点的步骤包括：

6.根据权利要求1所述的基于节点异常等级的报警提示方法，其特征在于，在所述得到所述预测模型输出的所述异常等级时，则根据所述异常等级输出报警提示信息的步骤之后，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的基于节点异常等级的报警提示方法，其特征在于，所述接收到区块链对外部请求的周期处理数量时，基于预先训练的预测模型，对所述周期处理数执行时间预测操作，得到所述区块链中指定节点对应的预测时间信息的步骤包括：

8.根据权利要求1所述的基于节点异常等级的报警提示方法，其特征在于，在所述接收到区块链对外部请求的周期处理数量时，基于预先训练的预测模型，对所述周期处理数执行时间预测操作，得到所述区块链中指定节点对应的预测时间信息的步骤之前，所述方法还包括：

9.一种基于节点异常等级的报警提示设备，其特征在于，所述基于节点异常等级的报警提示设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的基于节点异常等级的报警提示方法。

技术总结本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于节点异常等级的报警提示方法、设备及存储介质。该方法包括：接收到区块链对外部请求的周期处理数量时，基于预先训练的预测模型，对周期处理数执行时间预测操作，得到区块链中指定节点对应的预测时间信息，并基于预测模型，根据周期处理数量，采集指定节点对应的实际时间信息；基于预测模型，根据实际时间信息和预测时间信息，计算指定节点对应的异常等级；得到预测模型输出的异常等级时，则根据异常等级输出报警提示信息。在本发明实施例中，实现了提前预知区块链中异常节点，促进了区块链的稳定性。技术研发人员：谭粤飞,阳尧受保护的技术使用者：深圳市腾盟技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/27