CN109617992B - 一种基于区块链的边缘计算节点动态选举方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,该方法中对边缘节点评分的智能合约由边缘计算节点使用方根据不同工作负载选型设计并经区块链审核后发布至链上;每隔一段时间,智能合约被触发后,原有节点与现有节点共同动态选举出合适的区域管理节点;动态调整区域管理节点数量;负载均衡的使用区域管理节点。本发明基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,结合了区块链和边缘设备的综合优势,通过区块链的实时分布式存储及计算,保证了节点信息的不可篡改性,去中心化的实现了对边缘节点的选举策略,提高了共享计算的安全与可信程度。
Description
技术领域
本发明涉及边缘节点共享计算、区块链技术、LIBP2P技术领域,尤其涉及一种基于区块链的边缘计算节点动态选举方法。
背景技术
边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术。边缘计算的应用程序在边缘端发起,依靠自身计算、存储以及网络能力就近提供服务。边缘计算技术的发展使得许多计算、存储、控制指令无需转发至云端处理,减轻云端的负荷,为用户提供更快的反应,更高的可用性。
然而由于传统工业物联网中边缘节点设备多,信息难以安全有效传输及管理,这对边缘节点的使用者造成了很大的成本压力。
区块链是分布式数据存储、P2P点对点传输、拜占庭容错共识算法、密码学算法的新型应用模式。区块链是互联网发展中的一个大补丁,为价值可信传输提供协议基础。
区块链技术的进步为边缘计算注入安全的活力,通过边缘节点信息哈希上链,具体信息链下存储,信息具体包括边缘节点心跳信息、节点连通性及据具体工作负载需求提供可用性程度的评分信息以及边缘节点所在网络域信息。
因此基于区块链采用实时分布式共识以及存储可以打造一个高效能、低成本、安全可靠的去中心化边缘节点网络。
发明内容
本发明的目的是针对传统工业物联网中边缘节点难以有效安全的管理的不足,提供了一种基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,该方法结合区块链和边缘计算的优势,提高了物联网的效率和安全性,
本发明的目的是通过如下技术方案实现的:一种基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,该方法中对边缘节点评分的智能合约由边缘计算节点使用方根据不同工作负载选型设计并经区块链审核后发布至链上;每隔一段时间,智能合约被触发后,原有节点与现有节点共同动态选举出合适的区域管理节点;动态调整区域管理节点数量;负载均衡的使用区域管理节点。该方法具体包括如下步骤:
(1)边缘计算节点使用方根据不同工作负载选型设计动态选举智能合约并经区块链审核后发布至链上;
(2)边缘计算节点向区块链相应智能合约地址发送注册请求,若此边缘节点被判定为超级节点且区域管理节点队列未满,则直接加入区域管理节点队列;
(3)智能合约会维护一个区域管理节点候选优先级队列,与边缘节点发送心跳时携带的节点性能信息更新相关;
(4)每隔一段时间,智能合约会被触发进行一次动态选举,将候选优先级队列中的边缘节点与原先的区域管理节点归并排序;
(5)智能合约会维护一个总边缘节点在线数量的变量,该变量与边缘节点的心跳更新信息相关,且由该数量除以每个区域管理节点管理的边缘节点的数量得到动态的区域管理节点数量;
(6)边缘节点使用者使用边缘节点时会负载均衡的使用区域管理节点对边缘节点进行管理,区域管理节点及其管辖的边缘节点被动态的分配在同一个网络域中,不同区域管理节点在不同网络域中;
(7)边缘节点执行工作负载时由区块链负载均衡的下发给区域管理节点任务。
进一步地,智能合约可供多种选型:针对CPU密集型工作负载将边缘节点的CPU评分权重加大,针对内存需求量大的工作负载将边缘节点的内存评分权重加大,针对GPU密集型工作负载将边缘节点的GPU评分权重加大,针对存储密集型工作负载将边缘节点的存储空间如硬盘容量的评分权重加大。
进一步地,超级节点的含义为符合智能合约选型需求的边缘节点,如存储空间TB级别的边缘节点向存储密集型的智能合约注册时,在区域管理节点列表未满时,立即被选为区域管理节点。
进一步地,边缘节点会定时向区块链上的智能合约发送心跳信息,并将自身设备信息更新,信息包括节点连接数、节点当前心跳时间戳、节点所在网络域;该节点更新结束后会抛出一个事件,让区块链上智能合约将该节点与在候选优先级队列中的边缘节点的最小节点对比,若节点性能大于最小节点,则替换最小节点;若候选队列未满,则直接加入候选队列中。
进一步地,现有的区域管理节点列表和候选队列中的节点列表都使用优先级队列保存,优先级队列比较的参数为符合工作负载的性能,如节点连通性、CPU性能、GPU性能、内存容量、存储空间大小。动态选举实质上是一次根据节点评分的归并排序。
进一步地,区块链上的智能合约会每隔一段时间检测边缘节点的心跳信息,若现在的时间戳减去上次心跳的时间戳大于边缘节点发送心跳时间的两倍,则认为其离线,将总边缘节点数量减一,并同时将区块链下存储的该边缘节点信息记作离线;反之,当此边缘节点再次注册时,若区块链下存储该节点状态为离线,则将其置为在线,并同时将总边缘节点数量加一;简言之,总边缘节点数量的增减与节点存储的状态转变一致,即可保证总边缘节点在线的数量与持久化存储的节点状态一致;其次,区域管理节点的数量由总在线边缘节点数除以每个区域管理节点管理的边缘节点数动态得到。
进一步地,边缘节点使用者使用边缘节点时会负载均衡的使用区域管理节点对边缘节点进行管理,区域管理节点及其管辖的边缘节点被动态的分配在同一个网络域中,不同区域管理节点在不同网络域中。
进一步地,边缘节点执行工作负载时由区块链负载均衡的下发给区域管理节点任务;用O(n)的时间选出区域管理节点下发任务。
本发明的有益效果如下:
本发明基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,充分结合了区块链和边缘设备的综合优势。通过区块链的实时分布式存储及计算,保证了节点信息的不可篡改性,去中心化的实现了对边缘节点的选举策略,提高了共享计算的安全与可信程度。本发明中边缘节点之间以及边缘节点与区域管理节点之间的信息传递采用LIBP2P的消息传输机制,极大降低了互联网主干网络的流量需求。其次本发明的区域管理节点总数是动态自我驱动优化的,并且区块链+边缘计算为将来提供物联网服务提供了一个安全可信的基础。
附图说明
图1是基于区块链的边缘计算节点动态选举方法的流程图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明,本发明的目的和效果将变得更加明白,以下结合附图和实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,一种基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,该方法中对边缘节点评分的智能合约由边缘计算节点使用方根据不同工作负载选型设计并经区块链审核后发布至链上;每隔一段时间,智能合约被触发后,原有节点与现有节点共同动态选举出合适的区域管理节点;动态调整区域管理节点数量;负载均衡的使用区域管理节点。该方法具体包括如下步骤:
(1)边缘计算节点使用方根据不同工作负载选型设计动态选举智能合约并经区块链审核后发布至链上;
(2)边缘计算节点向区块链相应智能合约地址发送注册请求,若此边缘节点被判定为超级节点且区域管理节点队列未满,则直接加入区域管理节点队列;
(3)智能合约会维护一个区域管理节点候选优先级队列,与边缘节点发送心跳时携带的节点性能信息更新相关;
(4)每隔一段时间,智能合约会被触发进行一次动态选举,将候选优先级队列中的边缘节点与原先的区域管理节点归并排序;
(5)智能合约会维护一个总边缘节点在线数量的变量,该变量与边缘节点的心跳更新信息相关,且由该数量除以每个区域管理节点管理的边缘节点的数量得到动态的区域管理节点数量;
(6)边缘节点使用者使用边缘节点时会负载均衡的使用区域管理节点对边缘节点进行管理,区域管理节点及其管辖的边缘节点被动态的分配在同一个网络域中,不同区域管理节点在不同网络域中;
(7)边缘节点执行工作负载时由区块链负载均衡的下发给区域管理节点任务。
进一步地,智能合约可供多种选型:针对CPU密集型工作负载将边缘节点的CPU评分权重加大,针对内存需求量大的工作负载将边缘节点的内存评分权重加大,针对GPU密集型工作负载将边缘节点的GPU评分权重加大,针对存储密集型工作负载将边缘节点的存储空间如硬盘容量的评分权重加大。
进一步地,超级节点的含义为符合智能合约选型需求的边缘节点,如存储空间TB级别的边缘节点向存储密集型的智能合约注册时,在区域管理节点列表未满时,立即被选为区域管理节点。
进一步地,边缘节点会定时向区块链上的智能合约发送心跳信息,并将自身设备信息更新,信息包括节点连接数、节点当前心跳时间戳、节点所在网络域;该节点更新结束后会抛出一个事件,让区块链上智能合约将该节点与在候选优先级队列中的边缘节点的最小节点对比,若节点性能大于最小节点,则替换最小节点;若候选队列未满,则直接加入候选队列中。
进一步地,现有的区域管理节点列表和候选队列中的节点列表都使用优先级队列保存,优先级队列比较的参数为符合工作负载的性能,如节点连通性、CPU性能、GPU性能、内存容量、存储空间大小。动态选举实质上是一次根据节点评分的归并排序。
进一步地,区块链上的智能合约会每隔一段时间检测边缘节点的心跳信息,若现在的时间戳减去上次心跳的时间戳大于边缘节点发送心跳时间的两倍,则认为其离线,将总边缘节点数量减一,并同时将区块链下存储的该边缘节点信息记作离线;反之,当此边缘节点再次注册时,若区块链下存储该节点状态为离线,则将其置为在线,并同时将总边缘节点数量加一;简言之,总边缘节点数量的增减与节点存储的状态转变一致,即可保证总边缘节点在线的数量与持久化存储的节点状态一致;其次,区域管理节点的数量由总在线边缘节点数除以每个区域管理节点管理的边缘节点数动态得到。
进一步地,边缘节点使用者使用边缘节点时会负载均衡的使用区域管理节点对边缘节点进行管理,区域管理节点及其管辖的边缘节点被动态的分配在同一个网络域中,不同区域管理节点在不同网络域中。
进一步地,边缘节点执行工作负载时由区块链负载均衡的下发给区域管理节点任务;用O(n)的时间选出区域管理节点下发任务。
本领域普通技术人员可以理解,以上所述仅为发明的优选实例而已,并不用于限制发明,尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内,所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,其特征在于,该方法中对边缘节点评分的智能合约由边缘计算节点使用方根据不同工作负载选型设计并经区块链审核后发布至链上;每隔一段时间,智能合约被触发后,原有节点与现有节点共同动态选举出合适的区域管理节点;动态调整区域管理节点数量;负载均衡的使用区域管理节点;该方法具体包括如下步骤:
(1)边缘计算节点使用方根据不同工作负载选型设计动态选举智能合约并经区块链审核后发布至链上;
(2)边缘计算节点向区块链相应智能合约地址发送注册请求,若此边缘节点被判定为超级节点且区域管理节点队列未满,则直接加入区域管理节点队列;超级节点的含义为符合智能合约选型需求的边缘节点;
(3)智能合约会维护一个区域管理节点候选优先级队列,与边缘节点发送心跳时携带的节点性能信息更新相关;
(4)每隔一段时间,智能合约会被触发进行一次动态选举,将候选优先级队列中的边缘节点与原先的区域管理节点归并排序;
(5)智能合约会维护一个总边缘节点在线数量的变量,该变量与边缘节点的心跳更新信息相关,且由该数量除以每个区域管理节点管理的边缘节点的数量得到动态的区域管理节点数量;
(6)边缘节点使用者使用边缘节点时会负载均衡的使用区域管理节点对边缘节点进行管理,区域管理节点及其管辖的边缘节点被动态的分配在同一个网络域中,不同区域管理节点在不同网络域中;
(7)边缘节点执行工作负载时由区块链负载均衡的下发给区域管理节点任务。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,其特征在于,智能合约可供多种选型:针对CPU密集型工作负载将边缘节点的CPU评分权重加大,针对内存需求量大的工作负载将边缘节点的内存评分权重加大,针对GPU密集型工作负载将边缘节点的GPU评分权重加大,针对存储密集型工作负载将边缘节点的存储空间如硬盘容量的评分权重加大。
3.根据权利要求1所述的基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,其特征在于,如存储空间TB级别的边缘节点向存储密集型的智能合约注册时,在区域管理节点列表未满时,超级节点立即被选为区域管理节点。
4.根据权利要求1所述的基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,其特征在于,边缘节点会定时向区块链上的智能合约发送心跳信息,并将自身设备信息更新,包括节点连接数、本次更新时间及网络域信息;该节点更新结束后会抛出一个事件,让区块链上智能合约将该节点与在候选优先级队列中的边缘节点的最小节点对比,若节点性能大于最小节点,则替换最小节点;若候选队列未满,则直接加入候选队列中。
5.根据权利要求1所述的基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,其特征在于,现有的区域管理节点列表和候选队列中的节点列表都使用优先级队列保存,优先级队列比较的参数为符合工作负载的性能,节点连接数权重占比60%,CPU性能、GPU性能、内存容量和存储空间大小根据具体工作负载占比40%;动态选举实质上是一次根据节点评分的归并排序。
6.根据权利要求1所述的基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,其特征在于,区块链上的智能合约会每隔一段时间检测边缘节点的心跳信息,若现在的时间戳减去上次心跳的时间戳大于边缘节点发送心跳时间的两倍,则认为其离线,将总边缘节点数量减一,并同时将区块链下存储的该边缘节点信息记作离线;反之,当此边缘节点再次注册时,若区块链下存储该节点状态为离线,则将其置为在线,并同时将总边缘节点数量加一;简言之,总边缘节点数量的增减与节点存储的状态转变一致,即可保证总边缘节点在线的数量与持久化存储的节点状态一致;其次,区域管理节点的数量由总在线边缘节点数除以每个区域管理节点管理的边缘节点数动态得到。
7.根据权利要求1所述的基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,其特征在于,边缘节点使用者使用边缘节点时会负载均衡的使用区域管理节点对边缘节点进行管理,区域管理节点及其管辖的边缘节点被动态的分配在同一个网络域中,不同区域管理节点在不同网络域中。
8.根据权利要求1所述的基于区块链的边缘计算节点动态选举方法,其特征在于,边缘节点执行工作负载时由区块链负载均衡的下发给区域管理节点任务;用O(n)的时间选出区域管理节点下发任务。
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