本发明专利技术涉及区块链技术领域，公开了一种故障预测方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：获取区块链系统的历史故障数据，并对历史故障数据进行分析，获得区块链系统的故障规律，通过随机过程模型模拟故障规律构建区块链系统的故障预测模型，通过故障预测模型对区块链系统进行故障预测；由于本发明专利技术通过随机过程模型对区块链系统的故障规律进行模拟，以对区块链系统进行故障预测，从而能够实现对区块链系统中的所有故障类型进行预测，进而能够提高故障预测准确率。故障预测准确率。故障预测准确率。
【技术实现步骤摘要】
故障预测方法、设备、存储介质及装置
[0001]本专利技术涉及区块链
，尤其涉及一种故障预测方法、设备、存储介质及装置。
技术介绍
[0002]区块链，是一种以去中心化和去信任的方式维护可靠数据库的技术方案，因其去中心化、去信任式以及数据难以篡改的特点而受到广泛地应用。为了保证系统的正常使用，通常需要对区块链系统的故障进行预测，以便及时进行调整。
[0003]但是，现有技术的故障预测方式无法对除硬件外的其他故障类型进行预测，从而导致故障预测准确率低。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种故障预测方法、设备、存储介质及装置，旨在解决现有的故障预测方式无法对除硬件外的其他故障类型进行预测，从而导致故障预测准确率低的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种故障预测方法，所述故障预测方法包括：
[0006]获取区块链系统的历史故障数据，并对所述历史故障数据进行分析，获得所述区块链系统的故障规律；
[0007]通过随机过程模型模拟所述故障规律构建所述区块链系统的故障预测模型；
[0008]通过所述故障预测模型对所述区块链系统进行故障预测。
[0009]可选地，所述随机过程模型包括：非时齐泊松过程模型，所述通过随机过程模型模拟所述故障规律构建所述区块链系统的故障预测模型，包括：
[0010]通过所述非时齐泊松过程模型模拟所述故障规律构建所述区块链系统的故障累积强度函数；
[0011]对所述故障累积强度函数进行求解，获得故障预测模型。
[0012]可选地，所述非时齐泊松过程模型包括：威布尔过程模型，所述通过所述非时齐泊松过程模型模拟所述故障规律构建所述区块链系统的故障累积强度函数，包括：
[0013]通过所述威布尔过程模型模拟所述故障规律构建所述区块链系统的故障累积强度函数。
[0014]可选地，所述获取区块链系统的历史故障数据，并对所述历史故障数据进行分析，获得所述区块链系统的故障规律，包括：
[0015]获取区块链系统的历史故障数据，并对所述历史故障数据进行分析，获得所述区块链系统的相继故障时刻；
[0016]基于所述相继故障时刻构建随机点过程，获得所述区块链系统的故障规律。
[0017]可选地，所述通过所述故障预测模型对所述区块链系统进行故障预测之后，还包括：
[0018]在所述区块链系统发生故障后，获取所述区块链系统的实时故障数据；
[0019]根据所述实时故障数据对所述故障预测模型进行修正，并返回所述通过所述故障预测模型对所述区块链系统进行故障预测的步骤。
[0020]可选地，所述故障预测方法还包括：
[0021]根据所述区块链系统的实际故障时刻和所述随机过程模型获得的仿真故障时刻计算所述随机过程模型的模型曲线仿真度；
[0022]基于所述模型曲线仿真度确定所述随机过程模型的模拟程度。
[0023]可选地，所述通过所述故障预测模型对所述区块链系统进行故障预测之后，还包括：
[0024]在所述区块链系统发生故障前，为所述区块链系统增加备用节点；
[0025]在所述区块链系统发生故障后，使用所述备用节点替换故障节点，并对所述故障节点进行修复。
[0026]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种故障预测设备，所述故障预测设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的故障预测程序，所述故障预测程序配置为实现如上文所述的故障预测方法。
[0027]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有故障预测程序，所述故障预测程序被处理器执行时实现如上文所述的故障预测方法。
[0028]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种故障预测装置，所述故障预测装置包括：数据分析模块、模型构建模块以及故障预测模块；
[0029]所述数据分析模块，用于获取区块链系统的历史故障数据，并对所述历史故障数据进行分析，获得所述区块链系统的故障规律；
[0030]所述模型构建模块，用于通过随机过程模型模拟所述故障规律构建所述区块链系统的故障预测模型；
[0031]所述故障预测模块，用于通过所述故障预测模型对所述区块链系统进行故障预测。
[0032]在本专利技术中，公开了获取区块链系统的历史故障数据，并对历史故障数据进行分析，获得区块链系统的故障规律，通过随机过程模型模拟故障规律构建区块链系统的故障预测模型，通过故障预测模型对区块链系统进行故障预测；由于本专利技术通过随机过程模型对区块链系统的故障规律进行模拟，以对区块链系统进行故障预测，从而能够实现对区块链系统中的所有故障类型进行预测，进而能够提高故障预测准确率。
附图说明
[0033]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的故障预测设备的结构示意图；
[0034]图2为本专利技术故障预测方法第一实施例的流程示意图；
[0035]图3为本专利技术故障预测方法一实施例的随机点过程示意图；
[0036]图4为本专利技术故障预测方法第二实施例的流程示意图；
[0037]图5为本专利技术故障预测方法一实施例的真实点与故障仿真点对比示意图；
[0038]图6为本专利技术故障预测方法第三实施例的流程示意图；
[0039]图7为本专利技术故障预测方法第四实施例的流程示意图；
[0040]图8为本专利技术故障预测装置第一实施例的结构框图。
[0041]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0042]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0043]参照图1，图1为本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的故障预测设备结构示意图。
[0044]如图1所示，该故障预测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口，对于用户接口1003的有线接口在本专利技术中可为USB接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless
‑
Fidelity，Wi
‑
Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的存储器(Non
‑
volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
[0045]本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对故障预测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种故障预测方法，其特征在于，所述故障预测方法包括：获取区块链系统的历史故障数据，并对所述历史故障数据进行分析，获得所述区块链系统的故障规律；通过随机过程模型模拟所述故障规律构建所述区块链系统的故障预测模型；通过所述故障预测模型对所述区块链系统进行故障预测。2.如权利要求1所述的故障预测方法，其特征在于，所述随机过程模型包括：非时齐泊松过程模型，所述通过随机过程模型模拟所述故障规律构建所述区块链系统的故障预测模型，包括：通过所述非时齐泊松过程模型模拟所述故障规律构建所述区块链系统的故障累积强度函数；对所述故障累积强度函数进行求解，获得故障预测模型。3.如权利要求2所述的故障预测方法，其特征在于，所述非时齐泊松过程模型包括：威布尔过程模型，所述通过所述非时齐泊松过程模型模拟所述故障规律构建所述区块链系统的故障累积强度函数，包括：通过所述威布尔过程模型模拟所述故障规律构建所述区块链系统的故障累积强度函数。4.如权利要求1至3中任一项所述的故障预测方法，其特征在于，所述获取区块链系统的历史故障数据，并对所述历史故障数据进行分析，获得所述区块链系统的故障规律，包括：获取区块链系统的历史故障数据，并对所述历史故障数据进行分析，获得所述区块链系统的相继故障时刻；基于所述相继故障时刻构建随机点过程，获得所述区块链系统的故障规律。5.如权利要求1至3中任一项所述的故障预测方法，其特征在于，所述通过所述故障预测模型对所述区块链系统进行故障预测之后，还包括：在所述区块链系统发生故障后，获取所述区块链系统的实时故障数据；根据所述实时故障数据对所述故...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔龙涛，方有轩，辛艳双，文念，周涛，贾晓元，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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