Схема развертывания блокчейна в интернете транспортных средств с использованием граничных серверов

Содержание

• 1. Введение
• 2. Предпосылки и связанные работы
  • 2.1 Блокчейн в интернете транспортных средств
  • 2.2 Интеграция граничных вычислений
• 3. Методология
  • 3.1 Системная модель
  • 3.2 Постановка задачи
  • 3.3 Рандомизированный алгоритм
• 4. Результаты экспериментов
• 5. Технический анализ
• 6. Реализация кода
• 7. Перспективы применения
• 8. Ссылки

1. Введение

С развитием интеллектуальных транспортных средств безопасная и надежная связь между автомобилями стала ключевой проблемой в интернете транспортных средств (IoV). Блокчейн считается перспективным решением благодаря своей децентрализации, неизменяемости и коллективному поддержанию. Однако ограниченная вычислительная мощность автомобильных узлов создает проблемы для реализации блокчейна. В данной статье предлагается использование граничных вычислений с придорожными блоками (RSU) в качестве граничных серверов для решения этих ограничений.

2. Предпосылки и связанные работы

2.1 Блокчейн в интернете транспортных средств

Технология блокчейна обеспечивает безопасную передачу данных через свою децентрализованную архитектуру. Процесс майнинга требует значительных вычислительных ресурсов, что является проблемой для ограниченных в ресурсах автомобильных узлов. Согласно оригинальной статье Накамото о Bitcoin, консенсус proof-of-work требует значительной вычислительной мощности, которую мобильные устройства не могут обеспечить.

2.2 Интеграция граничных вычислений

Граничные вычисления расширяют возможности облака до границы сети, обеспечивая сервисы в реальном времени с меньшей задержкой. Придорожные блоки служат идеальными граничными серверами благодаря своей стабильной сетевой топологии, надежным каналам связи и превосходным вычислительным/хранительным возможностям по сравнению с автомобильными узлами.

3. Методология

3.1 Системная модель

Система состоит из автомобильных узлов, придорожных блоков, выступающих в роли граничных серверов, и блокчейн-сети. Граничные серверы выполняют операции майнинга и управляют данными блокчейна, в то время как транспортные средства передают вычислительные задачи этим серверам.

3.2 Постановка задачи

Задача покрытия формулируется как максимизация количества автомобильных узлов, покрытых развернутыми граничными серверами. Целевая функция может быть выражена как: $\max \sum_{i=1}^{n} x_i$ при условии $\sum_{j \in N(i)} y_j \geq x_i$ для всех $i$, где $x_i$ указывает, покрыт ли автомобиль $i$, а $y_j$ указывает, развернут ли граничный сервер $j$.

3.3 Рандомизированный алгоритм

Предложенный рандомизированный алгоритм вычисляет аппроксимационные решения для развертывания граничных серверов с целью максимизации покрытия транспортных средств. Алгоритм обеспечивает теоретическую гарантию качества решения с полиномиальной временной сложностью.

4. Результаты экспериментов

В симуляциях предложенная схема сравнивалась с другими стратегиями развертывания. Рандомизированный алгоритм достиг примерно на 15-20% лучшего покрытия по сравнению с жадными подходами и на 25-30% улучшения по сравнению со случайным развертыванием. Производительность оценивалась при различных плотностях транспортных средств и моделях мобильности, демонстрируя стабильное превосходство в метриках покрытия.

5. Технический анализ

Перспектива отраслевого аналитика: Данное исследование решает критическое узкое место в автомобильных сетях с помощью прагматичного объединения блокчейна и граничных вычислений. Подход технически обоснован, но сталкивается с проблемами масштабируемости в плотных городских средах. Рандомизированный алгоритм обеспечивает хорошие теоретические границы, но может испытывать трудности с принятием решений о развертывании в реальном времени. По сравнению с аналогичными работами, такими как CycleGAN для трансляции изображений, это решение решает более ограниченную задачу оптимизации с более строгими требованиями к задержкам. Интеграция придорожных блоков в качестве майнеров является инновационной, но сильно зависит от инфраструктурных инвестиций.

6. Реализация кода

Псевдокод рандомизированного алгоритма развертывания:

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. Перспективы применения

Будущие направления включают интеграцию машинного обучения для прогнозируемого развертывания, разработку гибридных механизмов консенсуса, сочетающих proof-of-work и proof-of-stake, и расширение на сети 5G/6G. Приложения распространяются на инфраструктуру умных городов, координацию автономных транспортных средств и распределенные системы управления трафиком.

8. Ссылки

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
2. Shi, W., et al. (2016). Edge Computing: Vision and Challenges.
3. Zhu, L., et al. (2020). Blockchain-based Secure Data Sharing in IoV.
4. IEEE Transactions on Vehicular Technology, Special Issue on Blockchain in IoV.
5. Isola, P., et al. (2017). Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (CycleGAN).