वाहन इंटरनेट में ब्लॉकचेन की एज सर्वर तैनाती योजना

विषय सूची

• 1. परिचय
• 2. पृष्ठभूमि और संबंधित कार्य
  • 2.1 IoVs में Blockchain
  • 2.2 Edge Computing Integration
• 3. कार्यप्रणाली
  • 3.1 सिस्टम मॉडल
  • 3.2 Problem Formulation
  • 3.3 Randomized Algorithm
• 4. प्रायोगिक परिणाम
• 5. Technical Analysis
• 6. Code Implementation
• 7. भविष्य के अनुप्रयोग
• 8. संदर्भ

1. परिचय

With the development of intelligent vehicles, security and reliability communication between vehicles has become a key problem in Internet of Vehicles (IoVs). Blockchain is considered a feasible solution due to its decentralization, unforgeability, and collective maintenance. However, the limited computing power of vehicle nodes poses challenges for blockchain implementation. This paper proposes employing edge computing with roadside units (RSUs) as edge servers to address these limitations.

2. पृष्ठभूमि और संबंधित कार्य

2.1 IoVs में Blockchain

ब्लॉकचेन तकनीक अपनी विकेंद्रीकृत संरचना के माध्यम से सुरक्षित डेटा संचरण प्रदान करती है। माइनिंग प्रक्रिया के लिए पर्याप्त कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो संसाधन-सीमित वाहन नोड्स के लिए चुनौतीपूर्ण है। नाकामोटो के मूल बिटकॉइन पेपर के अनुसार, प्रूफ-ऑफ-वर्क सहमति में काफी कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है जो मोबाइल उपकरण प्रदान नहीं कर सकते।

2.2 Edge Computing Integration

एज कंप्यूटिंग क्लाउड क्षमताओं को नेटवर्क एज तक विस्तारित करती है, जो कम विलंबता के साथ रीयल-टाइम सेवाएं प्रदान करती है। आरएसयू स्थिर नेटवर्क टोपोलॉजी, विश्वसनीय संचार चैनलों और वाहन नोड्स की तुलना में बेहतर कंप्यूटिंग/स्टोरेज क्षमताओं के कारण आदर्श एज सर्वर के रूप में कार्य करते हैं।

3. कार्यप्रणाली

3.1 सिस्टम मॉडल

सिस्टम में वाहन नोड्स, एज सर्वर के रूप में कार्य करने वाले आरएसयू और एक ब्लॉकचेन नेटवर्क शामिल हैं। एज सर्वर माइनिंग ऑपरेशन करते हैं और ब्लॉकचेन डेटा प्रबंधित करते हैं, जबकि वाहन इन सर्वरों पर कम्प्यूटेशनल कार्य ऑफलोड करते हैं।

3.2 Problem Formulation

कवरेज समस्या को तैनात किए गए एज सर्वरों द्वारा कवर किए गए वाहन नोड्स की संख्या को अधिकतम करने के रूप में तैयार किया गया है। उद्देश्य फलन को इस प्रकार व्यक्त किया जा सकता है: $\max \sum_{i=1}^{n} x_i$ इस शर्त के अधीन कि $\sum_{j \in N(i)} y_j \geq x_i$ सभी $i$ के लिए, जहां $x_i$ इंगित करता है कि वाहन $i$ कवर है या नहीं और $y_j$ इंगित करता है कि एज सर्वर $j$ तैनात है या नहीं।

3.3 Randomized Algorithm

प्रस्तावित रैंडमाइज्ड एल्गोरिदम वाहन कवरेज को अधिकतम करने के लिए एज सर्वर तैनाती के लिए सन्निकटन समाधानों की गणना करता है। यह एल्गोरिदम बहुपद समय जटिलता के साथ समाधान गुणवत्ता पर एक सैद्धांतिक गारंटी प्रदान करता है।

4. प्रायोगिक परिणाम

सिमुलेशन में प्रस्तावित योजना की तुलना अन्य तैनाती रणनीतियों से की गई। रैंडमाइज्ड एल्गोरिदम ने लालची दृष्टिकोणों की तुलना में लगभग 15-20% बेहतर कवरेज और यादृच्छिक तैनाती पर 25-30% सुधार हासिल किया। प्रदर्शन का मूल्यांकन विभिन्न वाहन घनत्वों और गतिशीलता पैटर्न के तहत किया गया, जिसमें कवरेज मेट्रिक्स में लगातार श्रेष्ठता प्रदर्शित हुई।

5. Technical Analysis

Industry Analyst Perspective: This research tackles a critical bottleneck in vehicular networks with a pragmatic fusion of blockchain and edge computing. The approach is technically sound but faces scalability challenges in dense urban environments. The randomized algorithm provides good theoretical bounds but may struggle with real-time deployment decisions. Compared to similar work like CycleGAN for image translation, this solution addresses a more constrained optimization problem with stricter latency requirements. The integration of RSUs as miners is innovative but depends heavily on infrastructure investment.

6. Code Implementation

रैंडमाइज्ड डिप्लॉयमेंट एल्गोरिथ्म के लिए स्यूडोकोड:

function RandomizedDeployment(vehicles, potentialSites):
    deployedServers = []
    uncovered = vehicles.copy()
    
    while uncovered not empty:
        candidate = randomSelect(potentialSites)
        coverage = calculateCoverage(candidate, uncovered)
        if coverage > threshold:
            deployedServers.append(candidate)
            uncovered = removeCovered(uncovered, candidate)
        potentialSites.remove(candidate)
    
    return deployedServers

7. भविष्य के अनुप्रयोग

भविष्य की दिशाओं में पूर्वानुमानित तैनाती के लिए मशीन लर्निंग को एकीकृत करना, proof-of-work और proof-of-stake को जोड़ने वाली संकर सहमति तंत्र विकसित करना, और 5G/6G वाहन नेटवर्क तक विस्तार शामिल है। अनुप्रयोग स्मार्ट सिटी बुनियादी ढांचे, स्वायत्त वाहन समन्वय और वितरित यातायात प्रबंधन प्रणालियों तक विस्तृत हैं।

8. संदर्भ

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
2. Shi, W., et al. (2016). Edge Computing: Vision and Challenges.
3. झू, एल., एट अल. (2020). ब्लॉकचेन-आधारित सिक्योर डेटा शेयरिंग इन आईओवी.
4. आईईईई ट्रांजैक्शन्स ऑन व्हीकुलर टेक्नोलॉजी, स्पेशल इश्यू ऑन ब्लॉकचेन इन आईओवी.
5. Isola, P., et al. (2017). Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (CycleGAN).