БАГАТОФАКТОРНИЙ ГІБРИДНИЙ ПІДХІД ДО ПЕРИФЕРІЙНИХ ОБЧИСЛЕНЬ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЇ БЛОКЧЕЙН

Анотація

Інтеграція пристроїв Інтернету речей (IoT) з периферійними обчисленнями (edge computing) підтримує застосунки у промисловості, охороні здоров'я та розумних містах. Периферійні обчислення переносять обробку даних ближче до джерела даних, зменшуючи залежність від центральної хмарної інфраструктури. Однак управління гетерогенними та географічно розподіленими системами створює виклики щодо координації, розповсюдження програмного забезпечення та встановлення довіри. Централізовані підходи створюють єдині точки відмови та обмежують масштабованість. Технологія блокчейн вирішує проблеми довіри та координації. Тим не менш, існуючим реалізаціям бракує внутрішньомережевої координації з метриками ресурсів у реальному часі, і вони не підтримують призначення задач з урахуванням навантаження.

Дана робота представляє гібридну платформу для IoT та периферійних обчислень на базі блокчейну. Платформа інтегрує багатофакторний вибір вузлів на основі репутації вузла та доступності ресурсів. Розроблений підхід включає управління таймаутами, контроль завантаженості черги задач, потокобезпечні паралельні транзакції та оркестрацію завдань на основі подій із виявленням застарілих даних. Позаланцюгові (off-chain) обчислення відокремлені від внутрішньоланцюгової (on-chain) блокчейн координації. Вибір вузла використовує функцію оцінки, яка поєднує рівень успішності з метриками ресурсів у реальному часі. Логіка координації реалізована через смарт-контракти на базі Ethereum, що забезпечує прозорість та незмінність даних. Перевірка системи була проведена в симульованому середовищі Docker.

Тестування показує, що вузли з вищими оцінками вибираються у всіх спостережуваних випадках. Однак, коли кілька завдань надсилаються в межах одного міжблокового інтервалу, оцінки вузлів не оновлюються. Ця проблема вирішується вибором вузлів на основі наступного блоку, а не поточного, та покращує надійність вибору. Платформа усуває прогалини, виявлені в існуючій літературі, і може бути використана у сценаріях промислових периферійних обчислень.