Виртуализация функций блокчейна для мобильных сетей после 5G

Содержание

1. Введение

Технология блокчейн стала преобразующей технологией распределенного реестра, которая позволяет создавать децентрализованные одноранговые сети без reliance на централизованные органы. Мобильные сети пятого поколения (5G) и последующие поколения все больше зависят от централизованных систем для ключевых технологий, таких как сетевые срезы, совместное использование спектра и федеративное обучение, что создает уязвимости, включая единые точки отказа и риски безопасности.

Мобильные блокчейн-сети (MBN) представляют собой инновационный подход к интеграции блокчейна с мобильной инфраструктурой, но они сталкиваются со значительными проблемами в плане энергопотребления, требований к вычислительной мощности и ограничений по памяти. Эти проблемы особенно остры для питаемых от батарей мобильных и IoT-устройств с ограниченными вычислительными возможностями.

2. Фреймворк Виртуализации Функций Блокчейна

2.1 Базовая архитектура

Фреймворк Виртуализации Функций Блокчейна (BFV) представляет собой новый подход, при котором все вычислительные задачи, связанные с блокчейном, рассматриваются как виртуальные функции, которые могут выполняться на стандартных серверах через инфраструктуру Мобильных Граничных Вычислений (MEC) или облачных вычислений. Эта архитектура позволяет устройствам с ограниченными ресурсами полностью участвовать в блокчейн-сетях, не будучи ограниченными их аппаратными возможностями.

Фреймворк BFV состоит из трех основных компонентов:

• Менеджер виртуальных функций: Координирует выгрузку задач блокчейна
• Слой граничных вычислений: Обеспечивает вычислительные ресурсы для виртуальных функций
• Интерфейс блокчейна: Поддерживает соединение с блокчейн-сетью

2.2 Виртуальные функции блокчейна

В отличие от предыдущих подходов, которые выгружали только процессы майнинга, BFV виртуализирует все основные функции блокчейна, включая:

• Шифрование и дешифрование транзакций
• Выполнение механизма консенсуса
• Проверка и валидация блоков
• Выполнение смарт-контрактов
• Проверка цифровой подписи

3. Техническая реализация

3.1 Математическая формулировка

Задача оптимизации в BFV направлена на одновременную минимизацию затрат на энергопотребление и максимизацию вознаграждений майнеров. Целевая функция может быть сформулирована следующим образом:

Пусть $E_{total}$ представляет общее энергопотребление, $R_{miners}$ - вознаграждения майнеров, а $C_{energy}$ - стоимость энергии. Задача оптимизации определяется как:

$$\min \alpha \cdot C_{energy} - \beta \cdot R_{miners}$$

При условиях:

$$\sum_{i=1}^{N} E_i \leq E_{max}$$

$$\sum_{j=1}^{M} P_j \geq P_{min}$$

$$T_{completion} \leq T_{deadline}$$

Где $\alpha$ и $\beta$ - весовые коэффициенты, $E_i$ - энергопотребление для задачи $i$, $P_j$ - вычислительная мощность для функции $j$, а $T$ представляет временные ограничения.

3.2 Реализация кода

Ниже представлена упрощенная псевдокодовая реализация алгоритма выгрузки задач BFV:

class BFVTaskScheduler:
    def __init__(self, mobile_devices, edge_servers):
        self.devices = mobile_devices
        self.servers = edge_servers
        
    def optimize_offloading(self, blockchain_tasks):
        """Оптимизация выгрузки задач для минимизации энергии и максимизации вознаграждений"""
        
        # Инициализация параметров оптимизации
        energy_weights = self.calculate_energy_weights()
        reward_weights = self.calculate_reward_potential()
        
        for task in blockchain_tasks:
            # Оценка вычислительных требований
            comp_requirement = task.get_computation_need()
            energy_cost_local = task.estimate_local_energy()
            
            # Проверка целесообразности выгрузки
            if self.should_offload(task, comp_requirement, energy_cost_local):
                best_server = self.select_optimal_server(task)
                self.offload_task(task, best_server)
            else:
                task.execute_locally()
                
    def should_offload(self, task, computation, local_energy):
        """Определение необходимости выгрузки задачи на основе критериев оптимизации"""
        offload_energy = self.estimate_offload_energy(task)
        communication_cost = self.calculate_comm_cost(task)
        
        # Условие оптимизации
        return (local_energy > offload_energy + communication_cost and
                computation > self.computation_threshold)

4. Экспериментальные результаты

Результаты моделирования демонстрируют значительное улучшение производительности, достигнутое с помощью фреймворка BFV:

5. Оригинальный анализ

Фреймворк Виртуализации Функций Блокчейна представляет собой значительный прогресс в области практического применения технологии блокчейн в мобильных и IoT-средах. Традиционные реализации блокчейна сталкиваются с фундаментальными ограничениями при развертывании на устройствах с ограниченными ресурсами, как отмечалось в оригинальной white paper Биткойна, где Накамото признал вычислительную интенсивность консенсуса proof-of-work. Подход BFV решает эти ограничения с помощью комплексной стратегии виртуализации, которая выходит за рамки простой выгрузки вычислений.

По сравнению с родственными работами в области граничных вычислений для блокчейна, такими как подходы, обсуждаемые в IEEE Transactions on Mobile Computing, инновация BFV заключается в целостном рассмотрении всех функций блокчейна как виртуализируемых компонентов. Это контрастирует с предыдущими усилиями, которые в основном были сосредоточены на выгрузке операций майнинга, пренебрегая другими вычислительно дорогостоящими функциями, такими как шифрование, дешифрование и выполнение смарт-контрактов. Двойная цель оптимизации фреймворка — минимизация энергопотребления при одновременной максимизации вознаграждений майнеров — создает устойчивую экономическую модель для участия в мобильном блокчейне.

Представленная математическая формулировка демонстрирует сложную многоцелевую оптимизацию, которая балансирует конкурирующие приоритеты. Этот подход согласуется с новыми тенденциями в федеративном обучении и распределенных системах, где распределение ресурсов должно учитывать как техническую эффективность, так и экономические стимулы. Как отмечается в недавних публикациях Ассоциации вычислительной техники, интеграция экономических моделей с техническими решениями становится все более важной для устойчивых децентрализованных систем.

С точки зрения реализации, архитектура BFV имеет сходство с Виртуализацией Сетевых Функций (NFV) в сетях 5G, но применяет эти концепции специально к операциям блокчейна. Это междоменное применение принципов виртуализации демонстрирует инновационный подход фреймворка. Результаты моделирования, показывающие снижение энергопотребления на 65% и улучшение скорости подтверждения транзакций на 85%, особенно впечатляют по сравнению с базовыми реализациями мобильного блокчейна, задокументированными в недавних исследованиях IoT.

Потенциальное влияние фреймворка BFV выходит за рамки текущих приложений 5G и распространяется на emerging сети 6G, где интегрированная связь и вычисления будут еще более критичными. Поскольку мобильные устройства продолжают proliferate, а развертывания IoT расширяются, такие решения, как BFV, которые позволяют эффективно участвовать в блокчейне без аппаратных обновлений, станут все более ценными для создания truly децентрализованных мобильных сетей.

6. Приложения и перспективы развития

Текущие приложения

• Безопасность IoT: Безопасная аутентификация устройств и целостность данных для сетей IoT
• Мобильные платежи: Эффективные платежные системы на основе блокчейна на мобильных устройствах
• Отслеживание цепочек поставок: Отслеживание товаров в реальном времени с минимальным использованием ресурсов устройства
• Децентрализованная идентификация: Самоуправляемая система управления идентификацией для мобильных пользователей

Перспективные направления исследований

• Интеграция с сетевыми архитектурами 6G и семантическими коммуникациями
• Прогнозирующая выгрузка на основе машинного обучения для динамических сред
• Кросс-чейн интероперабельность для мульти-блокчейн мобильных приложений
• Квантово-устойчивые криптографические функции в рамках фреймворка виртуализации
• Интеграция сбора энергии для устойчивых операций блокчейна

7. Ссылки

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
2. Zheng, Z., Xie, S., Dai, H., Chen, X., & Wang, H. (2017). An Overview of Blockchain Technology: Architecture, Consensus, and Future Trends. IEEE International Congress on Big Data.
3. Mao, Y., You, C., Zhang, J., Huang, K., & Letaief, K. B. (2017). A Survey on Mobile Edge Computing: The Communication Perspective. IEEE Communications Surveys & Tutorials.
4. Li, Y., Chen, M., & Wang, C. (2020). Mobile Blockchain and AI: Challenges and Opportunities. IEEE Network.
5. IEEE Standards Association (2021). IEEE P2140 - Standard for Blockchain-based Decentralized Mobile Networks.
6. Zhang, P., Schmidt, D. C., White, J., & Lenz, G. (2018). Blockchain Technology Use Cases in Healthcare. Advances in Computers.