بلاک چین موبایل و رایانش لبه: مدیریت منابع و کاربردها

فهرست مطالب

• 1. مقدمه
• 2. Mobile Edge Computing برای Blockchain
  • 2.1 مرور کلی معماری
  • 2.2 تخلیه بار Proof-of-Work
• 3. مدیریت منابع اقتصادی
  • 3.1 مدل نظریه بازی‌ها
  • 3.2 مکانیسم قیمت‌گذاری
• 4. نتایج آزمایشی
  • 4.1 معیارهای عملکرد
  • 4.2 اعتبارسنجی سیستم
• 5. پیاده‌سازی فنی
  • 5.1 فرمول‌بندی‌های ریاضی
  • 5.2 نمونه‌های کد
• 6. کاربردهای آینده
• 7. منابع

1. مقدمه

بلاک چین به عنوان یک دفتر کل عمومی غیرمتمرکز برای ذخیره سوابق تراکنش عمل می‌کند و محدودیت‌های سیستم‌های متمرکز مانند شکست تک‌نقطه‌ای و آسیب‌پذیری‌های امنیتی را برطرف می‌سازد. داده‌ها در ساختاری به صورت بلوک‌ها در یک لیست پیوندی سازماندهی می‌شوند و در سراسر شبکه تکثیر می‌گردند تا یکپارچگی را تضمین کنند. با این حال، وابستگی بلاک چین به معماهای proof-of-work (PoW) به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد که آن را برای دستگاه‌های موبایل با منابع محدود نامناسب می‌سازد. این مقاله به بررسی ادغام mobile edge computing (MEC) برای تخلیه محاسبات PoW می‌پردازد تا برنامه‌های کاربردی بلاک چین موبایل در سیستم‌های IoT را ممکن سازد.

2. Mobile Edge Computing برای Blockchain

MEC منابع محاسباتی را در لبه شبکه (مانند ایستگاه‌های پایه) مستقر می‌کند تا خدمات کم‌تأخیر ارائه دهد. با برون‌سپاری پازل‌های PoW به سرورهای لبه، دستگاه‌های همراه می‌توانند بدون تخلیه منابع خود در استخراج بلاک چین مشارکت کنند.

2.1 مرور کلی معماری

این سیستم شامل ماینرهای موبایل، سرورهای اج و یک شبکه بلاک چین می‌باشد. ماینرها وظایف اثبات کار را به سرورهای اج ارسال می‌کنند، که آن‌ها را پردازش کرده و نتایج را برای اجماع بازمی‌گردانند.

2.2 تخلیه بار Proof-of-Work

PoW involves finding a nonce such that the hash of the block header meets a target difficulty: $H(block\_header + nonce) < target$. Offloading this computation reduces mobile device energy consumption by up to 70%.

3. مدیریت منابع اقتصادی

یک مدل اقتصادی برای مدیریت کارآمد منابع رایانشی لبه پیشنهاد شده است که از تئوری بازی برای متعادل‌سازی سود ارائه‌دهندگان و هزینه‌های ماینرها استفاده می‌کند.

3.1 مدل نظریه بازی‌ها

تعامل بین ارائه‌دهنده خدمات و ماینرها به عنوان یک بازی اشتاکلبرگ مدل‌سازی شده است. ارائه‌دهنده قیمت‌های p را برای منابع رایانشی تعیین می‌کند و ماینرها تقاضای d_i خود را برای حداکثر کردن مطلوبیت تنظیم می‌کنند: U_i = R_i - p · d_i که در آن R_i پاداش استخراج است.

3.2 مکانیسم قیمت‌گذاری

قیمت‌گذاری پویا بر اساس تقاضا، کارایی تخصیص منابع را تضمین می‌کند. سود ارائه‌دهنده زمانی بیشینه می‌شود که $p^* = \arg\max_p \sum_i d_i(p) \cdot p$.

4. نتایج آزمایشی

یک سیستم نمونه‌اولیه، رویکرد پیشنهادی را تأیید کرد و معیارهای عملکردی مانند تأخیر و مصرف انرژی را اندازه‌گیری نمود.

4.1 معیارهای عملکرد

آزمایش‌ها کاهش ۶۰ درصدی مصرف انرژی برای دستگاه‌های همراه و کاهش ۵۰ درصدی زمان حل PoW را در مقایسه با محاسبات محلی نشان داد.

4.2 اعتبارسنجی سیستم

نمونه اولیه شامل ۱۰۰ گره همراه و ۱۰ سرور لبه بود. نتایج تأیید کرد که واگذاری PoW به سرورهای لبه، امنیت بلاکچین را حفظ کرده و در عین حال مقیاس‌پذیری را افزایش می‌دهد.

5. پیاده‌سازی فنی

5.1 فرمول‌بندی‌های ریاضی

تنظیم سختی اثبات کار به این صورت انجام می‌شود: $D_{new} = D_{old} \cdot \frac{T_{expected}}{T_{actual}}$، که در آن $T$ میانگین زمان بلاک است. سرورهای لبه هش‌ها را با استفاده از SHA-256 محاسبه می‌کنند: $H(x) = SHA256(x)$.

5.2 نمونه‌های کد

# Pseudocode for PoW offloading
def mine_block(block_header, target):
    nonce = 0
    while True:
        hash_result = sha256(block_header + str(nonce))
        if hash_result < target:
            return nonce, hash_result
        nonce += 1

# Edge server handles mining request
edge_server.submit_task(mine_block, block_data)

6. کاربردهای آینده

کاربردهای بالقوه شامل یکپارچگی داده‌های اینترنت اشیاء، ردیابی زنجیره تأمین و امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) می‌شود. ادغام با شبکه‌های 5G می‌تواند تاخیر را بیشتر کاهش دهد. کارهای آینده ممکن است جایگزین‌های اثبات سهام را برای بهره‌وری انرژی بررسی کنند.

7. منابع

1. Z. Xiong et al., "When Mobile Blockchain Meets Edge Computing," arXiv:1711.05938, 2018.
2. NIST, "Blockchain Technology Overview," National Institute of Standards and Technology, 2020.
3. IEEE, "Edge Computing Standards," IEEE P1934, 2019.

Original Analysis

یکپارچه‌سازی بلاک‌چین موبایل با رایانش لبه، یک گلوگاه حیاتی در سیستم‌های غیرمتمرکز را حل می‌کند: ماهیت پرمصرف منابع در اجماع اثبات کار. در حالی که تغییرناپذیری و شفافیت بلاک‌چین، همان‌طور که در مرور بلاک‌چین NIST برجسته شده، آن را برای برنامه‌هایی مانند مدیریت زنجیره تأمین ایده‌آل می‌سازد، مصرف انرژی آن همواره نگرانی عمده‌ای بوده است. این کار به‌صورت نوآورانه از رایانش لبه بهره می‌برد، مشابه نحوه استفاده CycleGAN از شبکه‌های متخاصم مولد برای ترجمه تصویر، با انتقال محاسبات به سرورهای مجاور. مدل اقتصادی با استفاده از بازی‌های Stackelberg، تخصیص کارآمد منابع را تضمین می‌کند، مشابه استراتژی‌های قیمت‌گذاری در رایانش ابری. نتایج تجربی بهبودهای چشمگیری در بهره‌وری انرژی و تأخیر را نشان می‌دهند که برای استقرار اینترنت اشیا حیاتی هستند. در مقایسه با انتقال سنتی به ابر، رایانش لبه تأخیر را ۳۰٪ کاهش می‌دهد، همان‌طور که در استانداردهای رایانش لبه IEEE اشاره شده است. جهت‌گیری‌های آینده می‌توانند یادگیری ماشین را برای پیش‌بینی پویای منابع یکپارچه کنند و مقیاس‌پذیری را افزایش دهند. این رویکرد نه تنها دسترسی به بلاک‌چین را برای دستگاه‌های موبایل دموکراتیک می‌کند، بلکه زمینه‌ساز معماری‌های ترکیبی در سیستم‌های غیرمتمرکز می‌شود.