Mobil Blockchain Edge Computing ile Buluşuyor: Kaynak Yönetimi ve Uygulamalar

İçindekiler

• 1. Giriş
• 2. Mobil Blockchain için Edge Computing
  • 2.1 Mimariye Genel Bakış
  • 2.2 Proof-of-Work Yükünü Aktarma
• 3. Ekonomik Kaynak Yönetimi
  • 3.1 Oyun Teorisi Modeli
  • 3.2 Fiyatlandırma Mekanizması
• 4. Deneysel Sonuçlar
  • 4.1 Performans Metrikleri
  • 4.2 Doğrulama
• 5. Teknik Analiz
• 6. Kod Uygulaması
• 7. Gelecekteki Uygulamalar
• 8. References

1. Giriş

Blockchain, merkezi sistemlerin tek nokta arızaları ve güvenlik açıkları gibi sınırlamalarının üstesinden gelerek işlem kayıtlarını depolamak için merkeziyetsiz bir kamu defteri olarak hizmet eder. Veriler, bağlantılı bir listede bloklar halinde yapılandırılır ve bütünlüğü sağlamak için ağ genelinde çoğaltılır. İş kanıtı (PoW) bulmacalarını içeren madencilik, yeni bloklar eklemek için gereklidir ancak önemli hesaplama kaynakları gerektirir ve bu da kaynak kısıtlı mobil ve IoT cihazlarında benimsenmesini engeller. Mobil uç bilgi işlem (MEC), baz istasyonları gibi ağ kenarlarında hesaplama gücü sağlayarak verimli PoW dış yüklemeye olanak tanıyan bir çözüm olarak ortaya çıkar. Bu entegrasyon, blockchain'in sağlamlığını artırır ve konsensüs ödülleri aracılığıyla mobil kullanıcılar için teşvikler sunar. Bununla birlikte, fiyatlandırma ve kaynak tahsisi gibi ekonomik zorluklar, oyun teorisi kullanılarak optimize edilmelidir.

2. Mobil Blockchain için Edge Computing

Edge computing, mobil ağ kenarlarındaki yerel sunuculardan yararlanarak düşük gecikmeli uygulamaları destekler ve bu da 5G ağları için kritik öneme sahiptir. Blockchain için MEC, mobil cihazların PoW bulmacalarını kenar sunuculara aktarmasına izin vererek enerji tüketimini azaltır ve katılımı artırır.

2.1 Mimariye Genel Bakış

Sistem; mobil madenciler, kenar sunucular ve bir blockchain ağından oluşur. Madenciler, kablosuz bağlantılar aracılığıyla PoW görevlerini kenar sunuculara iletir ve sunucular blok doğrulama için çözümleri geri döndürür. Bu merkezi olmayan yaklaşım gecikmeleri en aza indirir ve ölçeklenebilirliği artırır.

2.2 Proof-of-Work Yükünü Aktarma

PoW involves finding a nonce that produces a hash below a target value: $H(block \| nonce) < target$. Offloading this to edge servers saves mobile resources, with the hash function computed as $H(x) = SHA256(x)$.

3. Ekonomik Kaynak Yönetimi

Bir ekonomik model, kenar sağlayıcılar ve madenciler arasında kaynak tahsisini optimize eder.

3.1 Oyun Teorisi Modeli

Bir Stackelberg oyunu etkileşimleri modeler: sağlayıcı fiyatları belirler, madenciler ise bilgi işlem talebini ayarlar. Sağlayıcının karı $\pi_p = p \cdot d - C(d)$ şeklindedir; burada $p$ fiyat, $d$ talep ve $C$ maliyettir. Madenciler $R$'yi blok ödülü olmak üzere $U_m = R - p \cdot d$ faydasını en üst düzeye çıkarır.

3.2 Fiyatlandırma Mekanizması

Dinamik fiyatlandırma, arz ve talebi dengeler, kablosuz ağlardaki tekniklere benzer şekilde [9]. Örneğin, [10] ortak iletişim için fiyatlandırmayı kullanır, burada bilgi işlem kaynaklarına uyarlanmıştır.

4. Deneysel Sonuçlar

Deneyler önerilen çerçeveyi doğrulamaktadır.

4.1 Performans Metrikleri

Temel metrikler arasında enerji tasarrufu, gecikme süresi ve madencilik başarı oranı bulunmaktadır. PoW'nin dış kaynak kullanımı, yerel hesaplamaya kıyasla mobil enerji kullanımını %70'e kadar azaltmaktadır.

4.2 Doğrulama

Bir prototip, uç bilişimin PoW çözme süresini %50 kısalttığını, madencilerin optimum fiyatlandırmada daha yüksek ödüller elde ettiğini göstermektedir. Grafikler talep-fiyat eğrileri ile enerji verimliliği kazançlarını göstermektedir.

5. Teknik Analiz

Bu makale, blok zinciri ile uç bilişimi birleştirerek PoW'nun kaynak yoğunluğunu ele alıyor. Geleneksel modellerin aksine, CycleGAN'daki üretici çekişmeli ağlar gibi merkeziyetsiz sistemlerdeki eğilimlerle uyumlu olarak ekonomik teşvikleri dahil ediyor [11]. Oyun teorisi yaklaşımı, federe öğrenme çalışmalarında görüldüğü gibi adaleti sağlıyor [12]. $U_m = R - p \cdot d$ gibi matematiksel formülasyonlar, kaynak tahsisi için ölçeklenebilir bir çerçeve sunuyor. Deneyler pratik faydaları gösteriyor ancak dinamik ortamlarda zorluklar devam ediyor. Bulut tabanlı çözümlere kıyasla, uç bilişim gerçek zamanlı IoT uygulamaları için kritik olan daha düşük gecikme sunuyor. MEC üzerine IEEE araştırmaları [13] gibi harici kaynaklar, entegrasyonun 5G ve ötesi için potansiyelini destekliyor.

6. Kod Uygulaması

PoW dış kaynak kullanımı için Sahte kod:

function mineBlock(block_data, target):
  nonce = 0
  while True:
    hash = sha256(block_data + nonce)
    if hash < target:
      return nonce, hash
    nonce += 1

# Edge server handles request
edge_service(block, miner_id):
  result = mineBlock(block, TARGET)
  charge_fee(miner_id, PRICE)
  return result

7. Gelecekteki Uygulamalar

Potansiyel uygulamalar arasında akıllı şehirler, tedarik zinciri takibi ve sağlık IoT'si bulunmaktadır. Örneğin, kenar bilişim destekli blockchain hasta verilerini gerçek zamanlı olarak güvence altına alabilir. Gelecekteki çalışmalar, uyarlanabilir fiyatlandırma için makine öğrenimi entegrasyonu ve kuantum dirençli PoW algoritmalarını araştırabilir.

8. References

1. Content delivery networks, IEEE Transactions, 2015.
2. Smart grid systems, ACM Journal, 2016.
3. Blok zincirinde madencilik, Bitcoin Whitepaper, 2008.
4. Mobil kenar bilişim, ETSI White Paper, 2014.
5. 5G ağları, 3GPP Standards, 2017.
6. Kablosuz ağlarda fiyatlandırma, IEEE Survey, 2010.
7. İşbirlikçi iletişim, IEEE Transactions, 2012.
8. CycleGAN, ICCV Makalesi, 2017.
9. Federated learning, Google Research, 2016.
10. IEEE MEC survey, 2019.