广告数据统计方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及广告数据统计方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在投放广告之前，为了预估广告投放的效果，通常会在广告投放的平台进行相关的数据统计，对数据统计的结果进行分析，能够确定广告投放的效果能否达到预期。
3.目前的数据统计通常是根据未来广告投放的相关需求进行数据统计方案的制定，比如确定投放的平台、投放时间等指标，根据制定好的方案进行广告数据的统计，并根据统计结果分析预估广告投放效果。
4.由于上述方式需要在制定数据统计方案时确定相关需求，一旦方案制定完毕后无法进行更改，需要重新制定新的方案，在客户需求不断变化的情况下无法实现良好的广告数据统计效果，因此，需要一种更灵活的广告数据统计方式。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了广告数据统计方法、装置、设备及存储介质，能够更灵活的进行广告数据的统计。
6.根据本发明的一方面，提供了一种广告数据统计方法，包括：
7.接收数据统计指令，其中，所述数据统计指令中包括至少一种自定义的统计任务参数；
8.根据所述统计任务参数生成至少一个json日志；
9.将所述json日志转换为sql语句并输入至外部的数据统计引擎，以通过所述数据统计引擎对所述sql语句进行处理得到广告数据统计结果。
10.可选的，所述根据所述统计任务参数生成至少一个json日志，包括：
11.根据所述统计任务参数将所述数据统计指令拆分为至少一个子任务，其中，每种所述统计任务参数对应一种子任务；
12.根据所述统计任务参数及预设的json模板生成每个子任务对应的json日志。
13.可选的，所述根据所述统计任务参数及预设的json模板生成每个子任务对应的json日志，包括：
14.对每个所述子任务，执行：
15.确定当前子任务对应的所述统计任务参数包括的至少一种任务子参数；
16.确定每种任务子参数在所述json模板中对应的第一待填充字段；
17.将每种任务子参数转换成对应的json字段并填充至所述json模板中对应的所述第一待填充字段中，得到所述当前子任务对应的json日志。
18.可选的，所述将所述json日志转换为sql语句并输入至外部的数据统计引擎，包括：
19.将每个所述子任务对应的json日志放入kafka队列中；
20.通过所述kafka队列，将每个所述子任务对应的json日志根据预设的sql语句模板转换为对应的sql语句；
21.将每个所述sql语句输入至所述数据统计引擎。
22.可选的，所述将每个所述子任务对应的json日志根据预设的sql语句模板转换为对应的sql语句，包括：
23.对每个所述子任务，执行：
24.确定当前所述子任务对应的至少一种任务子参数；
25.将每种所述任务子参数对应的json字段转换成sql语句字段；
26.根据预设的所述sql语句模板中的第二待填充字段与所述第一待填充字段的对应关系，将所述sql语句字段填充至对应的第二待填充字段，得到所述当前子任务对应的sql语句字段。
27.可选的，所述数据统计引擎，用于根据所述sql语句选择对应的离线数仓进行广告数据统计，每个所述离线数仓对应至少一个类别的广告数据；相应的，该方法还包括：
28.根据预设的更新周期获取至少一个类别的广告数据；
29.将所述广告数据更新至对应其类别的每个所述离线数仓。
30.可选的，该方法还包括：
31.获取所述数据统计引擎得到的广告数据统计结果；
32.根据所述广告数据统计结果及预期广告投放数据生成广告数据分析报告。
33.根据本发明的另一方面，提供了一种广告数据统计装置，包括：
34.指令接收单元，用于接收数据统计指令，其中，所述数据统计指令中包括至少一种自定义的统计任务参数；
35.json日志生成单元，用于根据所述统计任务参数生成至少一个json日志；
36.json日志处理单元，用于将所述json日志转换为sql语句并输入至外部的数据统计引擎，以通过所述数据统计引擎对所述sql语句进行处理得到广告数据统计结果。
37.根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
38.至少一个处理器；以及
39.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
40.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的广告数据统计方法。
41.根据本发明的另一方面，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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的广告数据统计方法。
42.本发明实施例提供了广告数据统计方法、装置、设备及存储介质。接收数据统计指令，其中，所述数据统计指令中包括至少一种自定义的统计任务参数；根据所述统计任务参数生成至少一个json日志；将所述json日志转换为sql语句并输入至外部的数据统计引擎，以通过所述数据统计引擎对所述sql语句进行处理得到广告数据统计结果。基于上述技术特征，用户在进行广告数据统计时，根据不同用户的需求可以生成定制化的可处理的json
日志，根据可处理的json日志转换成数据统计引擎可识别的sql语句进行数据统计，满足个性化和通过数据统计引擎执行广告数据统计的需求，从而更灵活的进行广告数据的统计。
附图说明
43.为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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。
44.图1为本发明实施例提供的一种广告数据统计方法的流程图；
45.图2为本发明实施例提供的一种json日志生成方法的流程图；
46.图3为本发明实施例提供的一种广告数据统计装置的示意图；
47.图4是实现本发明实施例的广告数据统计方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
48.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
49.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，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。
50.图1为本发明实施例提供的一种广告数据统计方法的流程图，本实施例可适用于在投放广告之前通过广告数据统计进行广告投放效果预估的情况，该方法可以由广告数据统计装置来执行，该广告数据统计装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该广告数据统计装置可配置于计算机中。如图1所示，该方法包括：
51.s110、接收数据统计指令，其中，所述数据统计指令中包括至少一种自定义的统计任务参数。
52.其中，数据统计指令为用户根据自身的广告投放需求，为测试广告投放的效果进行对应的广告数据统计而生成的指令，统计任务参数表示测试广告投放的效果所需要的获取的相应统计任务。在接收数据统计指令，可以通过向用户展示可以自定义选项的页面，用户在页面中进行勾选，根据用户勾选选项确定至少一种统计任务参数，优选的，对于每种统计任务，还可以在界面中显示具体的任务状态及任务的预估时间。
53.s120、根据所述统计任务参数生成至少一个json日志。
54.其中，json是一种轻量级的数据交换格式，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得json成为理想的数据交换语言，易于人阅
读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。通过将统计任务参数生成对应的json日志，能够提高后续处理的效率。
55.s130、将所述json日志转换为sql语句并输入至外部的数据统计引擎，以通过所述数据统计引擎对所述sql语句进行处理得到广告数据统计结果。
56.其中，结构化查询语言(structured query language)简称sql，结构化查询语言是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。数据统计引擎可以对sql语句进行识别，转换为数据库可执行的语言，并通过数据库进行广告数据的统计。数据统计引擎的处理可以分为离线计算和实时计算。离线计算，通常也称为“批处理”，表示那些离线批量、延时较高的静态数据处理过程。离线计算适用于实时性要求不高的场景，比如离线报表、数据分析等，延时一般在分钟级或小时级，多数场景是定时周期性执行一个job任务，任务周期可以小到分钟级，比如每五分钟做一次统计分析，大到月级别、年级别，比如每月执行一次任务。离线计算基于已保存的离线数仓，其保存有一定时间范围内的广告数据，若数据统计指令中的统计任务参数包括时间范围时，可以选择离线数仓中相应时间范围内的数据，并根据其他统计任务参数进行相应的数据统计。实时计算，通常也称为“实时流计算”、“流式计算”，表示那些实时或者低延时的流数据处理过程。实时计算通常应用在实时性要求高的场景，比如实时etl、实时监控等，延时一般都在毫秒级甚至更低，本方案中优选通过离线数仓进行广告数据统计的方案。
57.综上所述，用户可以根据自定义广告数据统计方案，根据广告数据统计方案生成数据统计指令，生成数据统计指令对应的json日志，将json转换成数据统计引擎可识别的sql语句进行数据统计，更灵活地实现进行广告数据的统计。
58.图2为本发明实施例提供的一种json日志生成方法的流程图，如图2所示，所述根据所述统计任务参数生成至少一个json日志，包括：
59.s210、根据所述统计任务参数将所述数据统计指令拆分为至少一个子任务，其中，每种所述统计任务参数对应一种子任务。
60.s220、根据所述统计任务参数及预设的json模板生成每个子任务对应的json日志。
61.其中，数据统计指令中包括一个或多个子任务，每个子任务对应于不同的广告数据统计要求，根据不同的子任务，生成不同个json日志，分别传输到数据统计引擎中进行处理。每种统计参数中包括对应的子任务的相关信息，可选的，可以通过报表的形式进行子任务的制定，比如首先确定该子任务的基础信息，包括任务名称、任务类型、广告主等；之后确定报表数据范围，在该范围内进行数据的统计，报表数据范围可以包括平台类型、范围条件，比如平台类型可以从pc端、mobile端中选择，范围条件可以包括投放阶段(比如推送、优选、曝光、点击)、数据类型(比如有效数据、无效数据、包括无效数据)、人群属性(比如全部、ta、非ta、不可识别)和时间范围(开始日期-结束日期)。之后进行报表维度选择，报表维度可以包括时间(时间类型，比如日期、自然周、自然月等)，投放大类(比如平台类型、活动类型、资源大类)，订单(比如活动组、活动、媒体、app、广告位、订单、创意、素材版本、广告形式、ip市场、订单市场、产品、品牌、市场、频道等)、dmp(数据管理平台)、程序化(比如频次、分量前后、meid)、退量与反作弊(比如反作弊得分)以及非常规(比如设备类型、权重得分和曝光频次)。选择完报表维度后，进行报表指标的选择，包括常规选项(比如页面浏览量pv、
网站独立访客uv、新增uv、排期推送量、排期购买量、cost、竞价数、成功竞价数、cpm单价和点击单价等)、dmp以及特殊指标，最后设置报表的更新机制，比如每天更新，完成对报表的填写。
62.json模板指的是编写好的固定格式且包含变量部分的json语句，其中的变量部分根据统计任务参数的不同，其内容也会不同。
63.具体的，所述根据所述统计任务参数及预设的json模板生成每个子任务对应的json日志，包括：
64.对每个所述子任务，执行：
65.确定当前子任务对应的所述统计任务参数包括的至少一种任务子参数；
66.确定每种任务子参数在所述json模板中对应的第一待填充字段；
67.将每种任务子参数转换成对应的json字段并填充至所述json模板中对应的所述第一待填充字段中，得到所述当前子任务对应的json日志。
68.其中，用户通过打开自定义界面会有一个创建任务名称，并自动生成task_id，每个task_id下面根据提交不同的统计任务参数生成不同的子任务，记录为sub_task_id；用户勾选报表中的不同阶段会生成json日志stage里面的值，推送优选曝光；根据报表中勾选的条件会生成不同客户的id用作条件限制；勾选的条件产生到where字段的campaign_id代表具体要查询的投放计划id，还有要查询的开始时间和结束时间；勾选要查询的表头会记录select字段里面；勾选要查询的指标记录到measures字段里面；要查询的表头可能会涉及到特殊处理，放到select_filter字段里面；values字段用于表示人群标签；查看日期可以放到pure_date字段中(比如涉及到多天合起来看并且不分天查看则我们天表头展示成pure_date里面name的值)。
69.在本发明实施例中，所述将所述json日志转换为sql语句并输入至外部的数据统计引擎，包括：
70.将每个所述子任务对应的json日志放入kafka队列中；
71.通过所述kafka队列，将每个所述子任务对应的json日志根据预设的sql语句模板转换为对应的sql语句；
72.将每个所述sql语句输入至所述数据统计引擎。
73.其中，kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作(网页浏览，搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
74.其中，根据子任务生成不同个json日志，并把json打入kafka中进行处理，具体的，将子任务放入kafka队列中，记录为未开始，然后根据队列中的json日志，处理为数据统计引擎可以识别的sql语言去做处理，并记录状态为进行中，待数据统计引擎计算完毕，记录该任务成功(若任务失败记录状态为失败)，可以在用户界面对任务的状态进行更新，实现对任务状态管理，可以让需求方看到对应需求状态，好做后续动作。此外，还可以预估任务完成的时长，可以让需求方判断此需求大概时间如果时间比较长可以优化需求。
75.本发明实施例提供了一种json转换为sql语句的逻辑；首先确定预设的sql语句模板，sql语句模板中包括固定内容以及对应变量的第二待填充字段，将json中的变量转换为
相应格式填入第二待填充字段，得到对应的sql语句。其中，sql select关键字的内容根据json select值来定义；case when关键字里面内容根据select_filter value当成字段名称name当成字段值；from后面需要查询的表根据select里面的维度和measures的指标来判断要查询的表；join关键字根据要展示的维度去关联表；where关键字根据json里面的key当成字段value当成值来生成；group by根据select和elect_filter数量来生成具体对应的下标并用逗号拼接起来。
76.在本发明实施例中，用于根据所述sql语句选择对应的离线数仓进行广告数据统计，每个所述离线数仓对应至少一个类别的广告数据；相应的，该方法进一步包括：
77.根据预设的更新周期获取至少一个类别的广告数据；
78.将所述广告数据更新至对应其类别的每个所述离线数仓。
79.其中，离线数仓中保存有一定时间内的离线数据，为广告数据统计的数据来源，在选择广告数据统计的时间范围时，时间范围会收到离线数仓的更新时间的限制，比如离线数仓的数据上次的更新时间为1月1日12:00，则时间范围最多只能选择1月1日12:00。通过广告数据对离线数仓进行更新，能够提高时效性，使广告数据统计的时间与当前时间更为接近，数据统计结果的参考价值也更高。
80.在本发明实施例中，该方法还包括：取所述数据统计引擎得到的广告数据统计结果；根据所述广告数据统计结果及预期广告投放数据生成广告数据分析报告。
81.在数据统计任务完成后，即可点击进去查看自定义分析的结果，并可以下载到本地进行二次探查。
82.图3为本发明实施例提供的一种广告数据统计装置的示意图，如图3所示，该装置包括：
83.指令接收单元310，用于接收数据统计指令，其中，所述数据统计指令中包括至少一种自定义的统计任务参数；
84.json日志生成单元320，用于根据所述统计任务参数生成至少一个json日志；
85.json日志处理单元330，用于将所述json日志转换为sql语句并输入至外部的数据统计引擎，以通过所述数据统计引擎对所述sql语句进行处理得到广告数据统计结果。
86.可选的，json日志生成单元320，用于执行：
87.根据所述统计任务参数将所述数据统计指令拆分为至少一个子任务，其中，每种所述统计任务参数对应一种子任务；
88.根据所述统计任务参数及预设的json模板生成每个子任务对应的json日志。
89.可选的，json日志生成单元320在执行根据所述统计任务参数及预设的json模板生成每个子任务对应的json日志时，对每个所述子任务，执行：
90.确定当前子任务对应的所述统计任务参数包括的至少一种任务子参数；
91.确定每种任务子参数在所述json模板中对应的第一待填充字段；
92.将每种任务子参数转换成对应的json字段并填充至所述json模板中对应的所述第一待填充字段中，得到所述当前子任务对应的json日志。
93.可选的，json日志处理单元330，用于执行：
94.将每个所述子任务对应的json日志放入kafka队列中；
95.通过所述kafka队列，将每个所述子任务对应的json日志根据预设的sql语句模板
转换为对应的sql语句；
96.将每个所述sql语句输入至所述数据统计引擎。
97.可选的，json日志处理单元330在执行所述将每个所述子任务对应的json日志根据预设的sql语句模板转换为对应的sql语句时，对每个所述子任务，执行：
98.确定当前所述子任务对应的至少一种任务子参数；
99.将每种所述任务子参数对应的json字段转换成sql语句字段；
100.根据预设的所述sql语句模板中的第二待填充字段与所述第一待填充字段的对应关系，将所述sql语句字段填充至对应的第二待填充字段，得到所述当前子任务对应的sql语句字段。
101.可选的，所述数据统计引擎，用于根据所述sql语句选择对应的离线数仓进行广告数据统计，每个所述离线数仓对应至少一个类别的广告数据；相应的，该装置还包括：更新单元340；
102.更新单元340，用于执行：
103.根据预设的更新周期获取至少一个类别的广告数据；
104.将所述广告数据更新至对应其类别的每个所述离线数仓。
105.可选的，该装置还包括：报告生成单元350；
106.获取所述数据统计引擎得到的广告数据统计结果；
107.根据所述广告数据统计结果及预期广告投放数据生成广告数据分析报告。
108.可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对广告数据统计装置的具体限定。在本发明的另一些实施例中，广告数据统计装置可以包括比图示更多或者更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或者软件和硬件的组合来实现。
109.上述装置内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
110.图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
111.如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(rom)12、随机访问存储器(ram)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(rom)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(ram)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、rom 12以及ram 13通过总线14彼此相连。输入/输出(i/o)接口15也连接至总线14。
112.电子设备10中的多个部件连接至i/o接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸
如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
113.处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如广告数据统计方法。
114.在一些实施例中，广告数据统计方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到ram 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的广告数据统计方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行广告数据统计方法。
115.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
116.用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
117.在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
118.为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
119.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、区块链网络和互联网。
120.计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
121.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
122.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。