基于区块链的动态监控方法和装置
技术领域
本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的动态监控方法和装置。
背景技术
随着IT系统的不断发展，分布式技术和微服务架构体系的广泛应用，系统的复杂度也越来越高。在一次人机交互过程中往往涉及到多个服务器间的复杂调用，因此针对系统运行各个核心功能的提前监控预警工作显得尤为重要。
目前，分布式服务器架构的监控一般采用由中心服务器进行，中心服务器对各服务器的数据进行集中监控，但是，如果中心服务器瘫痪，那么整个分布式服务器架构就会面临瘫痪，或者，如果中心服务器的监控配置被恶意篡改，那么将不能准确实现监控，也会导致整个分布式服务器架构不能正常运转。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明提供一种基于区块链的动态监控方法和装置、电子设备以及计算机可读存储介质，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，提供一种基于区块链的动态监控方法，包括：
根据监控配置获取当前节点的待处理监控数据并将该待处理监控数据广播至区块链；
根据当前节点的待处理监控数据、从该区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据获取本地的监控阈值曲线；
根据本地的监控阈值曲线以及从区块链上接收的其他节点的监控阈值曲线选取最终的监控阈值曲线，以根据该最终的监控阈值曲线进行动态监控；
其中，其他节点的监控阈值曲线由其他节点根据当前节点的待处理监控数据、从该区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据得到。
进一步地，基于区块链的动态监控方法还包括：
将该本地的监控阈值曲线广播至区块链，用于其他节点选取最终的监控阈值曲线时使用。
进一步地，该待处理监控数据为预设时间范围内的监控数据或上次交易异常至本次交易异常之间的监控数据。
进一步地，基于区块链的动态监控方法还包括：
从监控指标库调用该监控配置。
进一步地，基于区块链的动态监控方法还包括：
将该最终的监控阈值曲线更新至该监控指标库。
进一步地，该根据当前节点的待处理监控数据、从该区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据获取本地的监控阈值曲线，包括：
对当前节点的待处理监控数据、从该区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据汇总后进行拟合得到本地的监控阈值曲线。
第二方面，提供一种基于区块链的动态监控装置，包括：
数据获取模块，根据监控配置获取当前节点的待处理监控数据；
数据广播模块，将该待处理监控数据广播至区块链；
曲线拟合模块，根据当前节点的待处理监控数据、从该区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据获取本地的监控阈值曲线；
曲线选取模块，根据本地的监控阈值曲线以及从区块链上接收的其他节点的监控阈值曲线选取最终的监控阈值曲线，以根据该最终的监控阈值曲线进行动态监控；
其中，其他节点的监控阈值曲线由其他节点根据当前节点的待处理监控数据、从该区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据得到。
进一步地，基于区块链的动态监控装置还包括：
曲线广播模块，将该本地的监控阈值曲线广播至区块链，用于其他节点选取最终的监控阈值曲线时使用。
第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行该程序时实现上述的基于区块链的动态监控方法的步骤。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的基于区块链的动态监控方法的步骤。
本发明提供的基于区块链的动态监控方法和装置，该方法包括：根据监控配置获取当前节点的待处理监控数据并将所述待处理监控数据广播至区块链；根据当前节点的待处理监控数据、从所述区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据获取本地的监控阈值曲线；根据本地的监控阈值曲线以及从区块链上接收的其他节点的监控阈值曲线选取最终的监控阈值曲线，以根据所述最终的监控阈值曲线进行动态监控；其中，其他节点的监控阈值曲线由其他节点根据当前节点的待处理监控数据、从所述区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据得到，即其他节点计算监控阈值曲线所依赖的数据与当前节点计算监控阈值曲线所依赖的数据相同。通过采用上述技术方案，基于区块链技术，各节点均根据所有节点的监控数据计算监控阈值曲线，然后相互交换计算得到的监控阈值曲线，各节点均基于所有节点计算得到的监控阈值曲线选择最终的监控阈值曲线，一方面利用区块链技术的去中心化特点，防止中心服务器异常影响整个分布式服务器架构的正常运转，可信度高，提高分布式服务整体的运行效率。另外，通过动态计算监控阈值曲线，减少人工接入，及时发现突发异常，监控可靠性更高。
为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中的区块链的系统架构图；
图2示出了本发明实施例中的基于区块链的动态监控方法的流程示意图一；
图3示出了服务器在某一时刻发生异常的数据；
图4示出了本发明实施例中的基于区块链的动态监控方法的流程示意图二；
图5示出了本发明实施例中的基于区块链的动态监控方法的流程示意图三；
图6示出了本发明实施例中的基于监控指标采集监控数据的示意图；
图7示出了本发明实施例中的监控指标示意图；
图8示出了本发明实施例中的监控数据采集流程；
图9示出了本发明实施例中的基于区块链的动态监控方法的交互图；
图10是本发明实施例中的基于区块链的动态监控装置的结构框图；
图11为本发明实施例电子设备的结构图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
目前，各分布式服务器分别采用各自的监控指标和监控策略进行监控，一方面服务器存在差异性，监控时服务器根据自身的情况进行监控，不利于发现区块链上的服务器(每个服务器相当于一个节点)性能劣势，不利于各服务器的统一布局；另外，各服务器自行监控自行处理监控数据，可信度差，导致一些性能较差的服务器影响分布式服务整体的运行效率。
为至少部分解决现有技术中的上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于区块链技术，基于区块链技术，各节点均根据所有节点的监控数据计算监控阈值曲线，然后相互交换计算得到的监控阈值曲线，各节点均基于所有节点计算得到的监控阈值曲线选择最终的监控阈值曲线，一方面利用区块链技术的去中心化特点，防止中心服务器异常影响整个分布式服务器架构的正常运转，可信度高，提高分布式服务整体的运行效率。另外，通过动态计算监控阈值曲线，减少人工接入，及时发现突发异常，监控可靠性更高。
图1为本发明实施例中的区块链的系统架构图；如图1所示，各个节点均基于区块链网络进行交互，没有监控中心，各个服务器自己监控自己，比如监控：CPU使用率、交易成功率、内存占用率、交易响应时间、网络占用率、网络延迟、丢包率等，并且，监控阈值不是服务器自己配置，而是根据监控数据处理得到，另外，为了提高监控阈值配置的可靠性，发生业务异常的服务器或者按照预设时间间隔，服务器主动将监控数据广播至区块链，主动请求区块链中所有节点同步更新监控阈值，其他服务器发生异常时，或定期触发，或更新阈值。各服务器计算出阈值后，也会接收到其他服务器发送到区块链上的阈值，然后各服务器对所有节点计算得到的阈值进行比较，超过预设值(比如百分之五十一)以上服务器认可的计算结果作为最终的阈值，若超过预设值的计算结果超过一个，那么认可率最高的计算结果作为最终的阈值。
值得说明的是，区块链上的所有节点的数据都是相互共享的，各节点不仅自己监控自己，也能够顺便基于各节点通过区块链广播的监控数据，实现互监控以及阈值的计算等。
图2示出了本发明实施例中的基于区块链的动态监控方法的流程示意图一；如图2所示，该基于区块链的动态监控方法在当前节点(比如X节点)执行，该方法可以包括：
步骤S100：根据监控配置获取当前节点的待处理监控数据并将所述待处理监控数据广播至区块链；
具体地，监控配置是指对业务系统进行业务数据采集后，识别具体的业务要素，根据预先设置好的监控指标(支持快速灵活配置)进行数据分析，实现对业务系统无侵入的可灵活配置的监控。
另外，监控配置也可以是对简单的监控指标按业务的具体要求进行快速组合配置。
其中，当前节点是指X节点。
步骤S200：根据当前节点的待处理监控数据、从所述区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据获取本地的监控阈值曲线；
其中，当前节点的待处理监控数据、从所述区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据组成了区块链上所有节点的监控数据。
其他节点是指除了X节点之外的节点。
具体地，基于监控数据，采用拟合等手段实时获取动态监控阈值曲线。
步骤S300：根据本地的监控阈值曲线以及从区块链上接收的其他节点的监控阈值曲线选取最终的监控阈值曲线，以根据所述最终的监控阈值曲线进行动态监控；
其中，其他节点的监控阈值曲线由其他节点根据当前节点的待处理监控数据、从所述区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据得到。
本地的监控阈值曲线为X节点自己进行数据处理得到的，从区块链上接收到的监控阈值曲线为除X节点外其他节点根据区块链上所有节点的监控数据进行拟合处理得到的。值得说明的是，区块链上所有节点对监控数据的处理过程以及选取曲线的规则均是统一的。
具体地，当前服务器或称当前区块链节点在选择最终用于监控的监控阈值曲线时，为了保障监控阈值曲线的可靠性，还需要从区块链上获取其他服务器或称其他区块链节点根据所有节点的监控数据计算得到的监控阈值曲线，作为选取监控阈值曲线的重要依据。
通过选择各服务器的认可率超过预设值(比如百分之五十一)的监控阈值曲线，作为最终的监控阈值曲线。
值得说明的是，当各服务器的认可率超过预设值(比如百分之五十一)的监控阈值曲线不止一条时，可以选择认可率最高的监控阈值曲线，作为最终的监控阈值曲线。
另外，根据最新计算得到的动态监控阈值曲线，更新监控配置，以便根据最新的动态监控阈值曲线进行监控。
通过采用上述技术方案，基于区块链技术，各节点均基于所有节点的待处理监控数据和历史数据计算监控阈值曲线，每次计算历史监控数据的时候，所有节点相互交换待处理监控数据，确保每个节点都有所有节点的数据；每个节点单独计算监控阈值曲线：每个节点使用相同的计算公式、相同的数据来源(所有节点的总数据)，仅计算过程是相互独立的，不然无法保证正常的节点计算结果一致(有51％以上的节点计算结果相同)，计算结果上区块链的过程中，对于计算出的曲线结果与51％以上的服务器认可的最终结果不同的节点；将计算出最终结果的51％以上的服务器中存储的所有节点的历史数据同步至计算结果与最终结果不同的节点，确保下次计算时数据一致，一方面利用区块链技术的去中心化特点，防止中心服务器异常影响整个分布式服务器架构的正常运转，可信度高，提高分布式服务整体的运行效率。
值得说明的是，现有技术采用单个数值作为阈值进行监控时过于片面，不适应服务器随时间或业务量变化的动态需求，可能难以发现某个时间点上的异常情况，参见图3，6点时的数据虽然没超过单一阈值，但是明显可能有突发异常情况，为了解决这个问题，本发明实施例中，由于不同时间点，各类被监控资源的消耗程度不同，通过数据拟合得到时域特性的监控阈值曲线，即基于时间的变化阈值，根据各时间的特性得到对应的监控阈值，与采用单一监控阈值相比，减少人工接入，及时发现突发异常，监控可靠性更高。
在一个可选的实施例中，参见图4，该基于区块链的动态监控方法还可以包括：
步骤S400：将所述本地的监控阈值曲线广播至区块链，用于其他节点选取最终的监控阈值曲线时使用。
具体地，各服务器或称区块链节点上均设置有监控处理程序，通过当前节点(即X节点)将本地的监控阈值曲线广播至区块链中，以便区块链中的各节点获取其他节点计算得到的监控阈值曲线，而后根据接收到的以及自身计算得到的监控阈值曲线，根据预设规则选取一个监控阈值曲线，作为最终监控阈值曲线并保存，根据最终监控阈值曲线实时动态监控。
在一个可选的实施例中，待处理监控数据为预设时间范围内的监控数据或上次交易异常至本次交易异常之间的监控数据。
在一个可选的实施例中，参见图5，该基于区块链的动态监控方法还可以包括：
步骤S500：从监控指标库调用所述监控配置。
步骤S600：将所述最终的监控阈值曲线更新至所述监控指标库。
具体地，由于业务功能的差异性，监控指标往往要针对具体业务场景或者具体业务数据进行单独研发，对于一些复杂的业务处理系统，监控指标的研发的复杂度也随着业务的复杂度提高而一并提高。为实现监控的快速上线，减少对业务系统的侵入性，本发明实施例中从监控指标库调用预先配置好的监控配置，以便实现快速监控，减少研发成本，减少对业务系统的侵入性。
另外，在更新了监控阈值曲线时，将所述最终的监控阈值曲线更新至所述监控指标库中，实现监控配置数据的实时更新和存储。
参见图6，监控指标快速配置的系统框架包括：监控指标库、数据采集单元、数据加工单元、数据组合单元、监控报警单元几部分。由数据采集单元根据监控指标库的业务参数(即阈值)和业务配置的指标信息从各业务系统中进行数据采集，采集完成的数据经过数据加工单元、数据组合单元对采集到的原始业务数据进行加工形成对应指标值，最后通过监控报警单元进行指标比对和监控报警提醒。
监控指标库：主要由通用指标(通用原子指标、通用组合指标)、自定义指标(自定义原子指标、自定义组合指标)和业务参数几部分组成，如图7。通用原子指标为预先定义好的通用的且为最小维度的指标(不可拆分)，如业务发送笔数、业务执行时间等。通用组合指标为基于几个通用原子指标的计算结果进一步加工计算得出的指标，如业务吞吐量、业务成功率、业务失败率等，举例来说，业务成功率＝业务发送成功笔数/业务发送笔数。自定义原子指标(如电票报文大、报文发送时间)、自定义组合指标(如电票发送速率、报文堆积量、报文失败率、报文成功率等)为预留给后续扩展使用，支持通过接口扩展方式实现。
监控指标主要包括以下属性：
指标编号：用于唯一标识出指标的标识符。
指标名称：用于对监控指标的简单描述。
指标类型：通用原子指标、通用组合指标、自定义原子指标、自定义组合指标。
指标状态：待生效、生效、失效。
指标版本：用于记录标识指标的历次变更版本。
指标数据采集方法：用于定义业务数据的采集方法。
指标组合方法：用于定于不同指标组合计算方法，支持自定义方法。
指标计算方法：使用业务数据计算指标值的方法。
指标依赖：用于组成组合指标的相关原子指标。
业务参数主要包含以下几部分：
业务名称：用于对监控业务的简单描述。
关联监控指标：用于对业务监控的监控指标。
关联监控指标阀值：针对于业务监控的监控指标阀值(固定值或范围值)。
业务数据：用于采集业务数据的数据文件，支持文件，数据库等形式。
业务要素：配合具体监控指标定义业务数据中需要采集的业务字段信息。
完成指标配置之后，需要在应用启动时或修改完成时热加载的方式将针对各个业务配置的监控指标加载到内存中以便后续指标监控。
数据采集单元：负责根据“监控指标库”定义的业务参数和关联的指标通过指标采集方法从业务数据中提取用于指标计算的原始业务数据。在应用启动时则同步启动监控指标数据采集线程(可按照不同业务、不同指标的维度设置多线程进行并发数据采集从而提升效率)。监控指标数据采集线程仅针对通用原子指标、自定义原子指标进行数据采集，采集方法为根据各业务配置的指标的数据采集方法进行数据指标采集(如果配置的均为组合指标，则系统将之拆分为具体原子指标再进行数据采集)。数据采集频度可以自行定义，一般按默认每5分钟进行一次数据采集。
数据加工单元：负责通过指标计算方法对业务原始数据进行加工计算出原子指标值。并将计算结果再内存中进行缓存(并异步将数据写入硬盘等持久化设备)。
数据组合单元：负责根据原子指标值根据指标组合方法进一步对加工计算出组合指标值。并将计算结果再内存中进行缓存(并异步将数据写入硬盘等持久化设备)。
监控报警单元：通过计算出的指标值与预先针对业务设置的阀值进行比较，针对超过阀值的进行生成报警信息。
通过采用上述技术方案，为所有B/S架构应用系统提供了一种可配置的监控方案，通过简单的配置快速实现系统功能的监控预警，提升监控指标的研发和部署效率。
图8示出了本发明实施例中的监控数据采集流程；如图8所示，该监控数据采集包括：
步骤S1：监控指标配置。
预先配置业务所需监控的监控指标(通过原子指标可以自定义配置产生组合指标)并写入监控指标库，完成指标配置后启动监控系统即可实现自动监控。
步骤S2：监控指标加载。
将步骤S1配置的参数加载到缓存中以便于后续业务数据采集和指标着计算时使用，从而提供效率。
步骤S3：根据监控指标进行业务信息采集。
通过数据采集单元开始数据采集，支持多个业务信息采集线程并行数据采集，(可以自定义采集频度，如5S、20S、1M、5M等)，并将采集的数据写入缓存，并通过异步的方式写入磁盘或其他存储介质。
步骤S4：根据业务信息进行单指标计算。
通过数据加工单元对采集到的原始业务数据进行加工生成原子指标值。
步骤S5：根据指标组合方式进行综合指标计算。
通过数据组合单元对原子指标值进行加工生成组合指标值。
步骤S6：根据预设阈值进行监控报警。
根据指标值与业务设定阀值进行比较，对于超出阀值的业务产生报警信息。
在一个可选的实施例中，该步骤S200具体包括：
对所述待处理监控数据与本地的历史监控数据进行拟合得到本地的监控阈值曲线。
具体地，首先，整合历史数据，去除相关业务出现异常的时间点的数据。然后，计算曲线，拟合一周内的变化趋势，通过权重计算上限与下限。值得说明的是，异常的时间点的数据可以作为反面数据。
其中，计算拟合结果时将曲线拆成多个无限趋近0长度的段时，可视为y＝ax，a为曲线的斜率，x为监控时间点，y为对应的监控资源数据。因此理想状态下
值得说明的是，权重计算方式为
其中，斜率因子有表征斜率的概率，所有服务器在各个时间点的数据都能得到一个斜率，根据各个时间点对应的斜率得到斜率因子。
基于以上公式计算出θTx。
基于该方法，分别计算资源告警阈值的上限值和下限值
另外，针对业务特征性，节假日以及工作日的业务特性会有差异，可以将节假日单独抽取出来拟合出阈值曲线，用于节假日时的监控，以便提高针对性。
值得说明的是，在监控报警时，报警信息也会广播至区块链上，以便区块链上所有的节点共享报警信息。
通过采用上述技术方案，基于区块链，确保各节点监控数据不依赖中心，并保持一定的独立性，使其在部分节点异常无法工作的情况下仍可相互确保数据采集与更新，同时确保当有一个对应服务器所在园区有人值班的情况下第一时间发现有报警。比如，部分机房无人值守时，由于在区块链上广播了报警信息，有人值守的机房的值守人员能够获得报警信息，并提醒相应机房的负责人，以便及时响应。
为了使本领域技术人员更好地理解本申请，结合图9示，对基于区块链的动态监控的交互过程进行详细说明：
发生监控告警的服务器首先加载监控配置，获取交易异常时的被监控数据S1，然后获取上次交易异常到本次范围内的被监控数据集合S2s，之后，发送S1和S2s到其他节点，未发生监控告警的服务器获取上次更新阈值至本次直接的被监控数据集合S3s，然后，与发生监控告警的服务器交换各自节点的S3s，而后，发生监控告警的服务器以及未发生监控告警的服务器均基于相同的基础数据计算阈值曲线，而后更新阈值曲线。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种基于区块链的动态监控装置，可以用于实现上述实施例所描述的方法，如下面的实施例所述。由于基于区块链的动态监控装置解决问题的原理与上述方法相似，因此基于区块链的动态监控装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图10是本发明实施例中的基于区块链的动态监控装置的结构框图一。如图10所示，该基于区块链的动态监控装置具体包括：数据获取模块10、数据广播模块20、曲线拟合模块30、曲线选取模块40。
数据获取模块10根据监控配置获取当前节点的待处理监控数据；
数据广播模块20将所述待处理监控数据广播至区块链；
曲线拟合模块30根据当前节点的待处理监控数据、从所述区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据获取本地的监控阈值曲线；
曲线选取模块40根据本地的监控阈值曲线以及从区块链上接收的其他节点的监控阈值曲线选取最终的监控阈值曲线，以根据所述最终的监控阈值曲线进行动态监控；
其中，其他节点的监控阈值曲线由其他节点根据当前节点的待处理监控数据、从所述区块链上接收的其他节点的待处理监控数据以及本地存储的所有节点的历史监控数据得到。
通过采用上述技术方案，基于区块链技术，各节点均根据所有节点的监控数据计算监控阈值曲线，然后相互交换计算得到的监控阈值曲线，各节点均基于所有节点计算得到的监控阈值曲线选择最终的监控阈值曲线，一方面利用区块链技术的去中心化特点，防止中心服务器异常影响整个分布式服务器架构的正常运转，可信度高，提高分布式服务整体的运行效率。另外，通过动态计算监控阈值曲线，减少人工接入，及时发现突发异常，监控可靠性更高。
在一个可选的实施例中，该基于区块链的动态监控装置还可以包括：曲线广播模块，将所述本地的监控阈值曲线广播至区块链，用于其他节点选取最终的监控阈值曲线时使用。
上述实施例阐明的装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为电子设备，具体的，电子设备例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
在一个典型的实例中电子设备具体包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述基于区块链的动态监控方法的步骤。
下面参考图11，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备600的结构示意图。
如图11所示，电子设备600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM))603中的程序而执行各种适当的工作和处理。在RAM603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602、以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡，调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装如存储部分608。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述基于区块链的动态监控方法的步骤。
在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
