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基于區塊鏈邊緣計算下的多維資源管理系統
隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）和第六代無(wú)線(xiàn)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )（6G）的發(fā)展，連接到網(wǎng)絡(luò )的智能終端數量急劇增加。智能終端的實(shí)時(shí)應用導致邊緣計算技術(shù)飛速發(fā)展。邊緣計算靠近終端設備，可以快速完成任務(wù)。然而，由于多維網(wǎng)絡(luò )資源和異構網(wǎng)絡(luò )設備的共存，難以滿(mǎn)足終端設備對超低等待時(shí)間、高可靠性和低功耗服務(wù)的需求?；贑ybertwin的邊緣計算體系結構以分布式方式分配計算、通信和緩存資源，與邊緣云、核心云和終端設備協(xié)作提供高效的計算服務(wù)。
為了確保系統的安全性、可靠性和高效性，本文提出了一種基于Cybertwin和區塊鏈相結合的架構，用于調度和管理云服務(wù)資源。首先，Cybertwin在邊緣云上收集終端設備的狀態(tài)信息。對于收集到的終端設備狀態(tài)信息，在邊緣主導系統下建立多維資源管理模型，從而描述針對不同類(lèi)型任務(wù)的不同處理方法，以?xún)?yōu)化系統性能。其次，建立基于區塊鏈和Cybertwin技術(shù)協(xié)作的多維資源管理架構，以確保系統的可靠性和安全性。最后，建立不同任務(wù)處理方式的成本模型和效率模型，以評估多維資源管理系統的效率。
一、資源調度模型
在Cybertwin網(wǎng)絡(luò )合作計算任務(wù)的場(chǎng)景中，主要包含核心云、邊緣云（Edge Cloud，EC）、Cybertwin和終端設備4個(gè)組件。Cybertwin網(wǎng)絡(luò )智能代理在邊緣云和核心云的協(xié)同中最終將服務(wù)交付給終端。所有邊緣云表示的集合為
，邊緣云
，可用頻譜、計算和緩存資源表示為
。終端設備的集合表示為
。每個(gè)終端設備在一個(gè)時(shí)隙中生成的計算密集型任務(wù)表示為
，其中
分別表示數據大小、計算資源和可以容忍的最大延遲。對于每個(gè)終端設備的計算密集型任務(wù)，既可以在本地設備上執行，也可以卸載到邊緣云執行，或者通過(guò)邊緣云卸載到相鄰的邊緣云及更遠的核心云。因此，選擇合適的任務(wù)卸載策略對系統效率具有重要影響。
現有工作很少在終端計算任務(wù)中區分延遲敏感任務(wù)和延遲容忍任務(wù)，而這種混合傳輸策略會(huì )導致無(wú)線(xiàn)資源的過(guò)度消耗和服務(wù)質(zhì)量的嚴重下降。因此，本文設計了一個(gè)分層的任務(wù)處理和多維資源分配策略，對時(shí)延敏感的任務(wù)作邊緣協(xié)作計算處理，包括本地執行、卸載到邊緣云以及卸載到相鄰邊緣云執行幾種方式。此外，本文對延遲容忍的任務(wù)提出了一種混合的替代計算處理方法，包括分流到核心云和分流到其他設備（Device-to-Device，D2D）兩種方式。
1.通信模型
（1）終端設備到邊緣云側
如果將任務(wù)卸載到邊緣云
，則可用帶寬為
，且
是上行鏈路信道的總數，
是上行鏈路信道的集合，每個(gè)子信道的帶寬是
，則上行鏈路傳輸速率可表示為：
式中，
代表將任務(wù)卸載到邊緣云
時(shí)終端設備
的傳輸功率；
代表信道增益；
代表附近終端設備
對信道中終端設備
的干擾。
表示終端設備
和邊緣云
之間的通信分配了子信道
給終端用戶(hù)，否則
。因此，上行傳輸速率為：
（2）邊緣云到邊緣云
如果邊緣云
將終端設備
的任務(wù)卸載到相鄰邊緣云
中以供執行，則總可用帶寬為
，
是上行鏈路信道的總數，且
是上行鏈路信道的集合。每個(gè)子信道的帶寬為
，則上行傳輸速率可表示為：
式中，
代表從邊緣云
轉移到相鄰邊緣云
的終端設備任務(wù)的傳輸功率；代表信道增益；
代表從邊緣云
到相鄰邊緣云
對信道的干擾。
表示將信道
分配給終端用戶(hù)以進(jìn)行邊緣云
和相鄰邊緣云
之間的通信
，否則，
。因此，上行傳輸速率為：
（3）D2D通信
設備之間的無(wú)線(xiàn)通信數據傳輸速率與設備的傳輸功率、信道干擾和帶寬有關(guān)。
表示與終端設備建立通信連接的設備集合?？偪捎脦挒?img src="/file/upload/20210422/1619060659575765.png" title="1619060659575765.png" alt="6.png"/>，其中
為上行通道總數，
是上行通道的集合，每個(gè)子通道的帶寬是
。因此，上行傳輸速率為：
式中，
表示發(fā)射功率；當終端設備i將任務(wù)卸載給終端設備j時(shí)，
表示信道增益；
表示附近終端設備對信道n內終端設備i的干擾。
表示終端設備i與終端設備j通信時(shí)子信道n被分配給終端用戶(hù)，否則
。因此，上行傳輸速率為：
2.計算模型
（1）本地執行任務(wù)
設備的執行時(shí)間為：
執行任務(wù)的能耗為：
2.將任務(wù)卸載到邊緣云
邊緣云任務(wù)執行延遲可以表示為：
能耗可表示為：
3.將任務(wù)卸載到鄰近的邊緣云
任務(wù)執行延遲可以表示為：
能耗可表示為：
4.將任務(wù)卸載到云服務(wù)器進(jìn)行處理
云服務(wù)器任務(wù)執行延遲為：
能耗可表示為：
5.將任務(wù)卸載到其他設備（D2D）
總任務(wù)執行延遲可以表示為：
能耗可表示為：
二、基于區塊鏈的資源管理
1.區塊鏈結構及特性
區塊鏈常見(jiàn)模型結構如圖1所示，各層相互配合實(shí)現去中心化信任機制，保證了數據傳輸的安全性。
圖1 區塊鏈模型結構
不可篡改性。由于區塊鏈的鏈式結構，某個(gè)區塊中的交易被篡改，會(huì )導致根哈希發(fā)生變化而影響后續所有區塊產(chǎn)生改變，因此篡改一個(gè)區塊的數據需要篡改后續所有區塊。
去中心化性。區塊鏈中節點(diǎn)在信息傳輸時(shí)先進(jìn)行身份驗證，成功后會(huì )把接收到的信息共享在整個(gè)系統。每個(gè)節點(diǎn)可以階段性成為中心，但共識算法保證了少數節點(diǎn)難以控制整個(gè)系統，每個(gè)網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)的權利義務(wù)都是對等的。
可追溯性。區塊鏈中的交易完成后，各種交易信息會(huì )加入時(shí)間戳形成一個(gè)新的區塊加進(jìn)鏈中，因此所有的交易都可以通過(guò)區塊鏈賬本查詢(xún)，隨時(shí)準備查看和驗證，保證了信息傳輸安全。
智能合約性。智能合約是一種數字形式的承諾，在區塊鏈中合約內容公開(kāi)且不可更改，被各個(gè)節點(diǎn)共同維護，可以永久運行，保證了不在第三方的公證參與下自動(dòng)強制執行合約，強化了節點(diǎn)間的互信機制。
2.結合區塊鏈和Cybertwin技術(shù)進(jìn)行資源管理
在邊緣計算場(chǎng)景下，邊緣服務(wù)器的安全措施比傳統云服務(wù)器薄弱，易受到網(wǎng)絡(luò )中惡意節點(diǎn)的攻擊。如果邊緣服務(wù)器被惡意節點(diǎn)操縱，將影響該區域終端的計算任務(wù)，導致完成的計算任務(wù)結果不可信。該場(chǎng)景下迫切需要區塊鏈技術(shù)來(lái)保證終端計算任務(wù)的可信完成并正確返回給終端用戶(hù)。因此，本文建立了邊緣計算場(chǎng)景下結合區塊鏈和Cybertwin的資源管理模型。結合區塊鏈和Cybertwin的資源管理系統如圖2所示。
圖2 基于區塊鏈和Cybertwin的資源管理系統
當終端設備生成一個(gè)計算密集型任務(wù)直到結果返回到終端設備時(shí)，過(guò)程如下：
（1）終端設備生成一個(gè)計算密集型任務(wù)，并將該任務(wù)及其任務(wù)類(lèi)型發(fā)送給邊緣服務(wù)器；
（2）邊緣服務(wù)器的Cybertwin根據其計算任務(wù)的類(lèi)型和業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò )資源選擇任務(wù)的處理策略；
（3）邊緣服務(wù)器將策略和計算任務(wù)封裝到事務(wù)中，并將其發(fā)送到區塊鏈網(wǎng)絡(luò )；
（4）在區塊鏈網(wǎng)絡(luò )達成共識后，包含計算任務(wù)和相應策略的事務(wù)將寫(xiě)入區塊鏈分類(lèi)帳；
（5）云服務(wù)器或邊緣云服務(wù)器對應計算策略，完成計算任務(wù)。
基于此架構的資源管理系統，每個(gè)計算任務(wù)的執行器和策略都將通過(guò)區塊鏈分類(lèi)帳記錄下來(lái)。根據計算任務(wù)的正確率，可以進(jìn)一步評估每個(gè)邊緣云的可信度。它可以用來(lái)判斷邊緣云是否被攻擊。如果邊緣云的信用值低于閾值，則視為無(wú)效服務(wù)器，將其移出區塊鏈網(wǎng)絡(luò )。
3.系統效率
（1）時(shí)間成本
根據討論，設備總執行時(shí)間可表示為：
（2）能 耗
根據第1部分的討論，設備總能耗可表示為：
（3）區塊生成成本
根據區塊鏈的原理，區塊鏈的時(shí)間成本可表示為：
（4）總成本
根據討論，設備總成本可表示為：
為了提高邊緣計算主導的Cybertwin網(wǎng)絡(luò )的性能，需要處理盡可能多的任務(wù)，同時(shí)降低系統的處理成本。用任務(wù)處理成本和完成的任務(wù)數兩個(gè)因素來(lái)構建系統的整體處理效率，可表示為：
最后，結合不同的任務(wù)處理方法和多維資源約束，以使系統整體處理效率最大化為目標對該系統進(jìn)行仿真。系統性能對比如圖3所示。
圖3 系統性能比較
三、結 語(yǔ)
文章把計算密集的任務(wù)分為延遲敏感和延遲容忍兩種，并提出了不同的卸載策略來(lái)優(yōu)化系統性能，同時(shí)設計了一種基于區塊鏈的多維資源調度和管理體系結構，以保證其計算任務(wù)更可靠地完成。仿真結果表明，該系統在保證可靠計算的同時(shí)，提高了系統效率。