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基于区块链的5G网络边缘计算卸载方法

摘要：

边缘计算(EC)是第五代网络中将计算任务从用户设备(UEs)转移到边缘节点(ENs)的一种新的计算范式，它在一定程度上打破了用户设备的资源限制。但是，由于用户设备资源需求分布不均匀，导致传输延迟，覆盖边缘节点与部署目标边缘节点之间的计算卸载数据丢失，难以保证边缘节点的整体运行性能。针对这一挑战，本文提出了一种基于区块链的计算卸载方法--BCO，从技术上讲，由于区块链是一种很有前途的分散系统技术，因此设计了一种基于区块链的边缘计算框架，将区块链和边缘计算相结合，降低数据丢失的可能性，然后利用第三版的非支配排序遗传算法 (NSGA-III)，获取均衡的卸载策略。在此基础上，利用简单的加法加权和多准则决策，确定了最优卸载策略。最后，通过系统实验和对比实验分析，验证了该方法的有效性。

1 导语

即将到来的第五代(5G)网络预计将提供高数据传输速率和超低延迟。在数据传输速率大大提高，延迟降低的情况下，在医疗、交通、娱乐等不同领域引入多个5G应用，以满足不同用户的服务质量(QoS)要求。通常，这些应用程序非常需要资源，并且需要大量的计算。由于物理条件的限制，用户设备(UEs)缺乏计算资源和电池电量。计算密集型应用程序和资源受限的用户设备之间的严重紧张关系对5G应用程序的令人满意的性能提出了挑战。通过将计算任务转移到资源丰富的计算基础设施中，极大地增强了用户设备的计算能力。

通常，在5G网络中，用户设备的计算任务通过分布式单元(DUs)和集中式单元(CUs)迁移到远程云，以满足海量连接的需求。集中式单元主要部署具有非实时需求的核心网络任务，利用分布式单元处理实时任务。然而，用户设备到远程云的传输距离较远，影响了计算任务的处理效率。面对长距离的传输，边缘计算(EC)被用来提供接近用户设备的计算资源。通过将集中式单元增强为边缘节点(ENs)，计算任务被迁移到边缘节点，以满足应用程序严格的不妥协的延迟需求。在虚拟化技术的帮助下，边缘节点部署了虚拟机(VMs)，以提供低能耗的计算资源。通过集成5G和边缘计算，为用户设备提供强大的计算资源，极大地提高了用户的体验质量(QoE)。

然而，计算卸载过程有其自身的数据完整性违背的缺点。随着用户对数据完整性的要求越来越高，应该确保数据的完整性，以防止在卸载过程中信息被窃取或修改。考虑到传统的基于可信中心实体的完整性保持模式大多是高度集中的，这些方法不一定适合5G网络，因为可能存在单点故障。一旦管理完整性保持系统的中心实体受到攻击，整个系统的安全就受到威胁。区块链是比特币数字货币的基础技术，是保证数据完整性的新兴范式。本质上，区块链是一个以块的形式存储数据的分布式数据库，不需要第三方的参与。区块链的数据存储模式具有可追溯性和可见性，几乎不存在数据窃取或丢失的情况，区块链技术采用了所有采矿者都采用的一致的工作证明协议(PoW)来保证数据的完整性。由于区块链的分散性，攻击区块链和公证块信息几乎不可行。区块链指出了在计算卸载过程中保持基本数据完整性的良好前景。

在5G的背景下，各种新兴的应用程序被引入，为用户提供各种各样的体验。在5G的背景下，各种新兴的应用程序被引入，为用户提供各种各样的体验。5G应用普遍资源匮乏，资源受限的用户设备无法为用户提供更好的用户体验质量，为了突破计算资源的限制，采用边缘计算使边缘节点丰富的计算资源可用于用户设备，极大地提高了应用的性能，由于计算资源需求分布不均，边缘节点的负载均衡难以维持，此外，计算卸载过程带来的过多的延迟对应用的用户体验质量产生了不好的影响。针对这些情况，提出了一种基于区块链的名叫“BCO”的计算卸载方法。本文的主要贡献如下:

bull;在5G网络中设计了一个基于区块链的边缘计算框架，以确保计算卸载过程中的数据完整性。

bull;采用非优势排序遗传算法(NSGA-III)选择平衡计算卸载策略。

bull;通过简单的相加加权(SAW)和多准则决策(MCDM)来选择最优的卸载策略。

bull;大量的仿真和实验验证了所提出的资源管理方法“BCO”的有效性和鲁棒性。

本文的其余部分组织如下。第2节描述了5G网络中基于区块链的边缘计算框架。第3节给出了问题的提法，第4节提出了5G网络中边缘计算的“BCO”方法，第5节进行了实验评估和对比分析。第6节阐述了相关工作。第7节概述了结论和未来的工作。

2 5G网络中基于区块链的边缘计算框架

假设存在U = {u1, u2，hellip;，uM}表示的需要迁移5G网络计算任务的M个用户设备。每一个用户设备都被当做从边缘节点请求计算资源的请求者。D = {d1, d2,hellip;, dP}表示传输计算任务到边缘节点的分布式单元的集合,E = {e1, e2,hellip;,eQ}表示为用户设备提供计算资源并执行计算任务服务的边缘节点。设G = {g1, g2，hellip;，gN}为用户设备上需要实现的计算任务集合。由于任务执行时间和占用虚拟机数量的平稳性，第n个任务gn由三元组表示，三元组表示为gn=（Vn，BTn，DTn），其中Vn，BTn和DTn分别表示为执行任务而占用的必要虚拟机数量、任务的开始时间和持续时间。

图1 5G网络中基于区块链的边缘计算框架

为了在计算卸载过程中保持传输数据的完整性，设计了一种基于区块链的5G网络边缘计算框架。框架如图1所示。结果表明，用户设备将计算任务传输到分布式单元层，分布式单元将计算任务迁移到合适的边缘节点进行进一步实现。考虑到某些任务的实时性要求，边缘节点将计算任务存储起来，并将需要处理的计算任务立即处理到边缘节点中。然后，剩余的非实时任务被卸载到核心网络进行进一步处理。处理完成后，通过边缘节点和分布式单元将处理结果返回给用户设备。

区块链是一种分布式账本技术，具有记录合同和协议的功能，可用于任何形式的交易，无需中介。在我们的框架中，使用卸载事务来注册用户设备和边缘节点之间的任务迁移信息。在卸载计算任务的过程中，一些重要的传输数据面临着被窃取和丢失的风险。作为可能违反完整性的补救措施，区块链被用来跟踪卸载事务。在卸载的起源阶段，我们的框架中的所有边缘节点都作为矿工来支持基于区块链的架构并维护区块链，每个卸载事务都被矿工注册为一个不可变的块。每个块不仅包含所有的卸载事务信息，而且还拥有一个散列值，这是为可验证性和可跟踪性解决工作证明的结果。解决工作证明是计算复杂哈希函数的过程，该哈希函数集成了关于前一个块和存储当前卸载事务的块的信息。在求解工作证明时，在块中放置一个数字，并不断调整，使散列值满足特定的形式。当请求者请求卸载任务时，所有边缘节点通过解决相应的工作证明来竞争记录卸载事务的机会。解决卸载事务的工作证明的最快边缘节点将卸载事务广播到区块链上的其他边缘节点以获得一致。在从其他边缘节点获得验证和协议后，卸载事务以块的形式记录下来，并附加到当前的区块链。图2显示了生成块的过程。

如图2所示，用户设备u1确定将任务卸载到边缘节点e4，生成卸载事务并等待记录。然后，边缘节点竞争记录卸载事务，e3首先解决工作证明，并以块的形式注册卸载事务。之后，块被广播到所有其他边缘节点进行验证。最后，在其他矿商达成一致意见后，将区块附加到当前的区块链中。

图2 生成块的实例。A，竞争记录卸载信息;B，记录卸载信息生成块;C，广播块信息进行验证;D，添加块以表示区块链

在所有矿工验证并同意卸载事务后，卸载计算任务以进行进一步处理，并将卸载事务附加到相应的区块链。区块链充当一个分类账，用于存储卸载交易，攻击者无法从分类账中获取任何有用信息，因为传输的数据被记录为哈希指针，并且只对用户可见。区块链的分散性使得攻击者很难进行攻击，除非超过51%的边缘节点被攻击者控制，这显然是不可行的。此外，对区块链的任何更改都应该重做之前所有区块的工作证明，这几乎是不可能的，因此，对交易进行未经授权的修改是不可能实现的。通过在我们的框架中采用区块链，迁移的安全性和完整性都得到了很好的保护。

3 问题表述

在这一部分中，我们将分析卸载任务的传输延迟和负载平衡度，以便进一步计算。在此基础上，定义了计算卸载优化问题。

3.1延迟分析

将计算任务卸载到边缘节点时，需要考虑用户设备到分布式单元的传输延迟、分布式单元到边缘节点的传输延迟以及边缘节点之间的传输延迟。然后，在确定迁移策略时，需要考虑生成块和验证的延迟，但是，由于生成块和验证的延迟主要取决于边缘节点的计算能力，因此我们的框架中边缘节点的计算能力几乎相同；生成块和验证的延迟阻塞和验证不是影响传输任务延迟的关键因素。同样，由于边缘节点的计算能力相同，计算延迟几乎相同，因此在我们的公式中忽略了计算延迟。

为了进一步分析，首先定义一个变量knp用来判断一个任务gn在t时间卸载到了分布式单元dp上，具体表述如下：

然后，计算从用户设备到分布式单元在时刻t的传输延迟。考虑到一次需要卸载的任务有很多，传输延迟应该通过所有卸载任务的延迟之和来计算。因此，从用户设备到分布式单元的传输延迟LUD使用下式计算：

其中Sn为用户设备到分布式单元的数据大小，lambda;UD是用户设备到分布式单元的传输速率。将任务卸载到dp后，分布式单元确定将任务卸载到哪个边缘节点。我们定义了另一个标志knq用来判断一个任务gn在t时间卸载到了边缘节点eq上，具体表述如下：

类似地，从分布式单元到边缘节点的传输延迟通过下式计算：

其中lambda;UE是分布式单元到边缘节点的传输速率。

当一个任务被卸载到某个边缘节点时，任务在大多数情况下不会立即执行。为了实现所有边缘节点的负载平衡，任务往往被转移到其他边缘节点。因此，边缘节点之间的传输延迟也是不可避免的。为了计算边缘节点之间的传输延迟，计算环境是一个需要考虑的重要因素。设bjk为边缘节点之间的带宽，传输延迟用以下公式计算：

总之，整个传输过程的总延迟用以下公式计算：

3.2负荷平衡分析

为了实现边缘节点中的资源管理，边缘节点中租用了多个虚拟机，而计算任务由边缘节点中的虚拟机托管。由于计算任务到达方式的不同和不可预测性，负载均衡方案对提高系统性能和稳定性至关重要。

首先，由于资源利用率是实现负载均衡的主要因素，因此需要计算每个边缘节点的资源利用率。设cq为边缘节点 eq的容量。由于各种任务由虚拟机托管，因此资源利用率主要由边缘节点中占用的虚拟机的数量决定，该数量由以下式子确定：

其中Inq表示任务gn是否在边缘节点 eq上执行的标志，具体表述如下：

在计算边缘节点的负载时，不计算没有任务的边缘节点。因此，我们定义了一个变量wq来估计是否有一个边缘节点是否被占用，具体表述如下：

然后，对所有参与的ENs的资源利用率进行平均，以计算平均资源利用率ARU，具体表述为：

为了评估负载平衡的程度，我们计算资源利用率方差作为负载程度的度量。资源利用方差RUV用以下公式计算：

最后，我们通过取资源利用率方差的底部来评估负载平衡的程度，用以下公式计算：

3.3问题定义

在本文中，我们的目的是在将任务从用户设备卸载到边缘节点的同时，最小化传输延迟并实现负载平衡。多目标问题定义如下：

4 5G网络中边缘计算的BCO方法

在这一部分中，我们提出了一种BCO方法来最小化传输延迟，同时实现负载平衡。首先，在我们的方法中使用区块链来获取已实现的任务场景，并帮助确定未来任务的卸载策略。然后，采用NSGA-III选择均衡卸载策略。此外，利用SAW和MCDM算法得到了最优的迁移策略。最后，给出了方法概述。

4.1 边缘节点的可用空间识别

正如我们在第2节中所描述的，每次将一个任务卸载到边缘节点进行处理时，卸载事务都以块的形式注册，并且在验证之后，当前区块链接受相应的块。由于我们的框架中的每个边缘节点都作为最小者(miner)工作，因此每个边缘节点都能够访问所有记录和存储的卸载事务。为了实现合理的卸货决策，卸货交易具有重要意义。因此，区块链作为一个信息提供者在卸载决策过程中发挥着至关重要的作用。在边缘节点和用户之间分配一个共享密钥来获取存储的数据，并使用数字签名来确认请求者的身份。当请求者请求将计算任务卸载到边缘节点时，首先验证请求者的身份，请求者有权获取密钥值数据。卸载事务包括在一个边缘节点中占用的虚拟机的数量、当前实现的任务的持续时间和开始时间等。分析卸载事务后，更新每个边缘节点的资源利用率。如果一个边缘节点承载的任务过多，超过了该边缘节点的计算能力，当某个边缘节点的负载超出限制时，该任务将被重新卸载到另一个边缘节点，这将阻止边缘节点的属性减少。

每次请求者请求将任务卸载到边缘节点时，都会重复剩余空间获取过程以确保边缘节点的负载平衡，并在必要时将所有实现的任务卸载到新的边缘节点以减少一些边缘节点的工作负载。同时，任务的信息也会更新。例如，已经执行的任务最初由（3，1，4）表示，这意味着该任务占用三个虚拟机，从时间1秒开始并持续4秒。在2秒卸载到新的虚拟机之后，任务用（3，2，3）表示，这与任务的当前情况相符。然后，以区块的形式记录新的卸载交易，并将其附加到区块链中以供将来的决策。

算法1给出了边缘节点备用空间的识别过程。输入为相应区块链和当前时刻t所服务的卸载

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