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基于區塊鏈邊緣計算下的多維資源管理系統

2021-04-22 09:51:46 10646

隨著物聯網(Internet of Things,IoT)和第六代無線移動網絡(6G)的發展,連接到網絡的智能終端數量急劇增加。智能終端的實時應用導致邊緣計算技術飛速發展。邊緣計算靠近終端設備,可以快速完成任務。然而,由于多維網絡資源和異構網絡設備的共存,難以滿足終端設備對超低等待時間、高可靠性和低功耗服務的需求。基于Cybertwin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作提供高效的計算服務。

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資源。首先,Cybertwin在邊緣云上收集終端設備的狀態信息。對于收集到的終端設備狀態信息,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型任務的不同處理方法,以優化系統性能。其次,建立基于區塊鏈和Cybertwin技術協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網絡合作計算任務的場景中,主要包含核心云、邊緣云(Edge Cloud,EC)、Cybertwin和終端設備4個組件。Cybertwin網絡智能代理在邊緣云和核心云的協同中最終將服務交付給終端。所有邊緣云表示的集合為1.png,邊緣云2.png,可用頻譜、計算和緩存資源表示為3.png。終端設備的集合表示為4.png。每個終端設備在一個時隙中生成的計算密集型任務表示為5.png,其中6.png分別表示數據大小、計算資源和可以容忍的最大延遲。對于每個終端設備的計算密集型任務,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中區分延遲敏感任務和延遲容忍任務,而這種混合傳輸策略會導致無線資源的過度消耗和服務質量的嚴重下降。因此,本文設計了一個分層的任務處理和多維資源分配策略,對時延敏感的任務作邊緣協作計算處理,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

如果將任務卸載到邊緣云1.png,則可用帶寬為2.png,且3.png是上行鏈路信道的總數,4.png是上行鏈路信道的集合,每個子信道的帶寬是5.png,則上行鏈路傳輸速率可表示為:


6.png


式中,7.png代表將任務卸載到邊緣云8.png時終端設備9.png的傳輸功率;10.png代表信道增益;11.png代表附近終端設備12.png對信道中終端設備13.png的干擾。1.png表示終端設備2.png和邊緣云3.png之間的通信分配了子信道4.png給終端用戶,否則5.png。因此,上行傳輸速率為:


6.png


(2)邊緣云到邊緣云

如果邊緣云3.png將終端設備2.png的任務卸載到相鄰邊緣云7.png中以供執行,則總可用帶寬為8.png9.png是上行鏈路信道的總數,且9.png是上行鏈路信道的集合。每個子信道的帶寬為10.png,則上行傳輸速率可表示為:


16.png


式中,1.png代表從邊緣云3.png轉移到相鄰邊緣云4.png的終端設備任務的傳輸功率;代表信道增益;2.png代表從邊緣云3.png到相鄰邊緣云4.png對信道的干擾。1.png表示將信道9.png分配給終端用戶以進行邊緣云3.png和相鄰邊緣云4.png之間的通信4.png,否則,5.png。因此,上行傳輸速率為:


17.png


(3)D2D通信

設備之間的無線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。5.png表示與終端設備建立通信連接的設備集合。總可用帶寬為6.png,其中12.webp.jpg為上行通道總數,12.webp.jpg是上行通道的集合,每個子通道的帶寬是8.png。因此,上行傳輸速率為:


18.png


式中,9.png表示發射功率;當終端設備i將任務卸載給終端設備j時,10.png表示信道增益;11.png表示附近終端設備對信道n內終端設備i的干擾。12.png表示終端設備i與終端設備j通信時子信道n被分配給終端用戶,否則13.png。因此,上行傳輸速率為:


19.png


2.計算模型

(1)本地執行任務

設備的執行時間為:


20.png


執行任務的能耗為:


21.png


2.將任務卸載到邊緣云

邊緣云任務執行延遲可以表示為:


22.png


能耗可表示為:


23.png


3.將任務卸載到鄰近的邊緣云

任務執行延遲可以表示為:


24.png


能耗可表示為:


121.png


4.將任務卸載到云服務器進行處理

云服務器任務執行延遲為:


13.png


能耗可表示為:


14.png


5.將任務卸載到其他設備(D2D)

總任務執行延遲可以表示為:


15.png


能耗可表示為:


16.webp.jpg


二、基于區塊鏈的資源管理

1.區塊鏈結構及特性

區塊鏈常見模型結構如圖1所示,各層相互配合實現去中心化信任機制,保證了數據傳輸的安全性。


20.png

圖1 區塊鏈模型結構


不可篡改性。由于區塊鏈的鏈式結構,某個區塊中的交易被篡改,會導致根哈希發生變化而影響后續所有區塊產生改變,因此篡改一個區塊的數據需要篡改后續所有區塊。

去中心化性。區塊鏈中節點在信息傳輸時先進行身份驗證,成功后會把接收到的信息共享在整個系統。每個節點可以階段性成為中心,但共識算法保證了少數節點難以控制整個系統,每個網絡節點的權利義務都是對等的。

可追溯性。區塊鏈中的交易完成后,各種交易信息會加入時間戳形成一個新的區塊加進鏈中,因此所有的交易都可以通過區塊鏈賬本查詢,隨時準備查看和驗證,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且不可更改,被各個節點共同維護,可以永久運行,保證了不在第三方的公證參與下自動強制執行合約,強化了節點間的互信機制。

2.結合區塊鏈和Cybertwin技術進行資源管理

在邊緣計算場景下,邊緣服務器的安全措施比傳統云服務器薄弱,易受到網絡中惡意節點的攻擊。如果邊緣服務器被惡意節點操縱,將影響該區域終端的計算任務,導致完成的計算任務結果不可信。該場景下迫切需要區塊鏈技術來保證終端計算任務的可信完成并正確返回給終端用戶。因此,本文建立了邊緣計算場景下結合區塊鏈和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。


21.webp.jpg

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計算密集型任務直到結果返回到終端設備時,過程如下:

(1)終端設備生成一個計算密集型任務,并將該任務及其任務類型發送給邊緣服務器;

(2)邊緣服務器的Cybertwin根據其計算任務的類型和業務網絡資源選擇任務的處理策略;

(3)邊緣服務器將策略和計算任務封裝到事務中,并將其發送到區塊鏈網絡;

(4)在區塊鏈網絡達成共識后,包含計算任務和相應策略的事務將寫入區塊鏈分類帳;

(5)云服務器或邊緣云服務器對應計算策略,完成計算任務。

基于此架構的資源管理系統,每個計算任務的執行器和策略都將通過區塊鏈分類帳記錄下來。根據計算任務的正確率,可以進一步評估每個邊緣云的可信度。它可以用來判斷邊緣云是否被攻擊。如果邊緣云的信用值低于閾值,則視為無效服務器,將其移出區塊鏈網絡。

3.系統效率

(1)時間成本

根據討論,設備總執行時間可表示為:


22.png


(2)能 耗

根據第1部分的討論,設備總能耗可表示為:


23.png


(3)區塊生成成本

根據區塊鏈的原理,區塊鏈的時間成本可表示為:


24.png


(4)總成本

根據討論,設備總成本可表示為:


25.png


為了提高邊緣計算主導的Cybertwin網絡的性能,需要處理盡可能多的任務,同時降低系統的處理成本。用任務處理成本和完成的任務數兩個因素來構建系統的整體處理效率,可表示為:


26.png


最后,結合不同的任務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行仿真。系統性能對比如圖3所示。


27.png

圖3 系統性能比較


三、結 語

文章把計算密集的任務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優化系統性能,同時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,提高了系統效率。


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