CN114760306B - 一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法 - Google Patents

一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法，涉及分布式***技术领域，包括以下步骤：预先构建分散信任框架，构建信任验证区块链和构建交易行为区块链；进行构建云雾边缘计算***中信任增强的位置感知公平调度模型，并标定模型元素；进行分级服务调度。本发明实现处理移动终端和接入点的匹配以及实现本地池中任务和资源的匹配，同时综合考虑用户移动性、负载均衡和信任度的任务调度算法，帮助调度器决定在何处部署和实现服务，更好地实现资源平衡和低服务延迟。

Description

一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法
技术领域
本发明涉及分布式***技术领域，具体来说，涉及一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法。
背景技术
云雾边缘计算模型为资源的分布式协调和任务的及时处理提供了优越的框架。然而，由于不同层次的异构性和资源不对称性，可能的跨层任务卸载，以及边缘节点的动态性和移动性，三层混合体系结构在服务可信度和合理的资源分配与调度方面面临着更严重的危机。另一方面，包含边缘层或物联网层的混合服务提供环境具有比传统云计算更丰富、随机和多样化的应用场景，要求任务调度策略更具适应性和鲁棒性。
目前，传统的集中式云服务模式，所有任务都在中心处理，在实际应用中面临巨大挑战，包括高延迟、网络依赖性、单点故障、故障规模效应，无法适应即时交易场景。而且研究人员已经为分布式***中的高效任务调度提出了许多有价值的解决方案。然而，由于以下原因，现有的策略无法在云雾边缘环境中实现全部功能：1)集中式信任管理模型无法处理异构、分散架构下的身份认证和行为管理；2)现有的分布式或分散式信任模型不能提供足够可信的信任证据来说服同一领域或跨领域的实体；3)调度中资源分配的相对公平性和全局合理性难以保证。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法，包括以下步骤：
步骤S1，预先构建分散信任框架，其中包括：构建信任验证区块链和构建交易行为区块链；
步骤S2，进行构建云雾边缘计算***中信任增强的位置感知公平调度模型，并标定模型元素；
步骤S3，进行分级服务调度，包括以下步骤：
步骤S301，用户调度器根据当前位置搜索特定用户的适当接入点，并根据距离和信任度进行推荐；
步骤S302，当获取到推荐执行任务的设备后，用户从选项卡请求信任服务，并在获得信任数据后做出决策；
步骤S303，接入点启动任务调度器为用户选择特定资源；
步骤S304，任务调度器根据服务公平和负载平衡的原则选择合适的虚拟机执行任务；
步骤S305，用户获得服务并进行服务评估，交易数据进入TBB；
步骤S306，TBB定期执行信任评估并将信任块转发到选项卡中。
其中，所述信任验证区块链，用于存储云雾边缘混合交易***的信任数据，并协助信任交易决策。
其中，所述交易行为区块链，包括事务数据和评估数据，用于生成和存储交易数据。
其中，所述标定模型元素，包括：
标定任务调度公正水平SJ，表示实际获得的用户QoS与预期QoS之间的一致程度，表示为：
其中，θ为平衡系数，OSi为第i个用户实际得到的服务质量，ESi为第i个用户要求得到的服务质量；
标定用户模型ST，表示为：
ST＝{st0,st1,…,stk-1}；
sti＝{stID,stName,stLocation,stTaskSet,stTrust}；
其中，sti为第i个用户，stID用户ID，stName用户姓名，stLocation用户地理位置，stTaskSet用户提交的任务集合，stTrust为用户的信用要求水平；
标定任务模型T，表示为：
T＝{t0,t1,…,tn-1}；
ti＝{tID,tState,tRRes,tORSet,tDeadLine}；
其中，ti为第i个任务，tID为任务ID，tState为任务当前状态，tRRes为任务请求的资源，tORSet为任务获得并占有的资源，tDeadLine为任务的最晚完成时间；
标定服务提供模型AP，用于云服务、雾服务、边缘服务的提供入口，表示为：
AP＝{ap0,ap1,…,apk-1}；
api＝{apID,apName,apResouceset,apLoad,apLocation}；
其中，api为第i个服务提供入口，apID为服务提供者ID，apName为服务提供者名称，apResouceset为服务提供者所管理的资源，apLoad为服务提供者当前的负载，apLocation为服务提供者的地理位置；
标定资源模型R，用于运行服务的基础资源，表示为：
R＝{r0,r1,…,rm-1}；
ri＝{rID,rName,rProvider,rCap}；
其中，ri为第i个资源，rID为资源的ID，rName为资源的名称，rProvider为资源的提供者，rCap为资源的容量；
标定用户调度模型USM，表示将用户绑定到可行的最近接入节点，表示为：
USM＝(ST,AP,ACS)；
其中，ACS表示使用特定策略为st选择接入点ap；
标定任务调度模型TSM，表示用户发布的任务与接入点管理的资源进行匹配，表示为：
TSM＝(T,R,RCS)；
其中，RCS表示使用特定策略为任务t选择资源r。
其中，所述分级服务调度，包括用户调度和任务调度，其中；
所述用户调度，用于获取最合适sti的ap，为用户选择最合适的接入节点；
所述任务调度，用于为ti选择的资源节点r，为用户提交的任务选择最合适的调度资源节点。
其中，所述用户调度，包括以下步骤：
步骤S307，用户调度器从能够覆盖sti并满足其最低信任要求的AP中选择候选子集AP；
步骤S308，计算ap和sti之间的距离，并选择最近的ap；
步骤S309，连接并调度sti与ap。
其中，所述任务调度，包括以下步骤：
步骤S310，选择负载值在合理范围的资源节点，加入到候选资源集合；
步骤S311，计算ti与每个资源节点的服务公平性指标，并依据使SJ最大的原则，选出最合适的资源节点；
步骤S312，调度ti到相应的资源节点处，并更新被调度的资源的负载情况。
本发明的有益效果：
本发明基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法，通过预先构建分散信任框架，进行构建云雾边缘计算***中信任增强的位置感知公平调度模型，并标定模型元素，进行分级服务调度模型，不仅解决服务可信度问题，而且实现处理移动终端和接入点的匹配以及实现本地池中任务和资源的匹配，同时综合考虑用户移动性、负载均衡和信任度的任务调度算法，帮助调度器决定在何处部署和实现服务，更好地实现资源平衡和低服务延迟。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法的流程示意图；
图2是根据本发明实施例的一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法的分散信任框架服务交易示意图；
图3是根据本发明实施例的一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法的信任认证区块链数据结构示意图；
图4是根据本发明实施例的一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法的交易行为区块链数据结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明的实施例，提供了一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法。
如图1-图2所示，根据本发明实施例的基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法，包括以下步骤：
步骤S1，预先构建分散信任框架，其中包括：构建信任验证区块链和构建交易行为区块链；
本技术方案，如图3所示，其构建信任验证区块链(TAB)，用于存储云雾边缘混合交易***的信任数据，并协助信任交易决策。TAB采用联盟链结构，其中区块存储交易***中节点的信任数据。TAB负责管理云服务市场中的信任数据，并向其他节点提供信任评估结果。每个块包含两部分数据：身份信任数据和行为信任数据。当节点最初加入时，仅写入标识部分；然而，随着时间的推移，随着事务的进行，行为部分不断地被编写。认证由少数监管人员完成，他们可以是普通用户，也可以是市场权威机构选出的一些特殊节点。用户负责存储和验证信任数据，并通过一些专门设计的一致性机制确保数据的一致性。当节点申请进入交易网络时，它们必须支付费用来运行智能合约以进行初始身份验证。另外，当想要获得其他节点的信任数据时，还需要支付费用。基金为用户提供激励费。
此外，如图4所示，其交易行为区块链(TBB，Transactional behaviorblockchain)中的块包含事务数据和评估数据，有助于生成行为信任数据。TBB负责生成和存储交易数据。在TBB中，挖掘者有两个任务，一个是根据最新的事务结果生成新的事务块，另一个是评估行为信任，生成信任块，然后将其转发到TAB。相应的信任块将由用户确认并存储在选项卡中。
此外，本技术方案，借助于上述方案，通过当实体首次注册时，其身份信任将写入选项卡；随着交易的进行，实体之间的交易记录将逐个写入TBB，然后在TBB中评估行为信任并转发到TAB；当TAB逐渐掌握交易链中实体足够的信任数据时，可以帮助实体更准确地做出信任决策，提高安全性和通信网络交互的可靠性和成功率；通过利用双区块链结构的优势，实现了高效的并行计算。由于信任值由TAB提供，而大规模计算或评估是在TBB端进行的，这有效地减少了信任管理造成的延迟，使区块链在实时、高可靠性场景中的应用成为可能。
步骤S2，进行构建云雾边缘计算***中信任增强的位置感知公平调度模型，并标定模型元素，具体如下：
标定任务调度公正水平(Service Justice，SJ)，表示实际获得的用户QoS与预期QoS之间的一致程度，表示为：
其中，θ为平衡系数，OSi为第i个用户实际得到的服务质量，ESi为第i个用户要求得到的服务质量；
因此，整个***中的SJ，表示为：
其中，为标定任务调度公正水平的权重系数；
将上述两个公式应用于具体的资源，分别得到下面两个式子：
其中，CRi＝(Ccpu,Cram,Cbd)为资源的CPU、内存和带宽能力，ERi＝(Ecpu,Eram,Ebd)为用户期望得到的第i个资源的CPU、内存和带宽能力，Pi＝(Pcpu,Pram,Pbd)为用户第i个任务对要求的资源的权重，SJij为第i个任务被调度到第j个资源之上的任务调度公正水平；
标定用户模型(Smart Thing Model，ST)，即请求服务的实体，其中ST集合，表示为：
ST＝{st0,st1,…,stk-1}；
sti＝{stID,stName,stLocation,stTaskSet,stTrust}；
其中，sti为第i个用户，stID用户ID，stName用户姓名，stLocation用户地理位置，stTaskSet用户提交的任务集合，stTrust为用户的信用要求水平；
标定任务模型(Task Model，T)。即每个实体下发的任务，表示为：
T＝{t0,t1,…,tn-1}；
ti＝{tID,tState,tRRes,tORSet,tDeadLine}；
其中，ti为第i个任务，tID为任务ID，tState为任务当前状态，tRRes为任务请求的资源，tORSet为任务获得并占有的资源，tDeadLine为任务的最晚完成时间；
标定服务提供模型(Provider Model，AP)。用于云服务、雾服务、边缘服务的提供入口，表示为：
AP＝{ap0,ap1,...,apk-1}；
api＝{apID,apName,apResouceset,apLoad,apLocation}；
其中，api为第i个服务提供入口，apID为服务提供者ID，apName为服务提供者名称，apResouceset为服务提供者所管理的资源，apLoad为服务提供者当前的负载，apLocation为服务提供者的地理位置；
标定资源模型(Resource Model，R)，用于运行服务的基础资源，表示为：
R＝{r0,r1,...,rm-1}；
ri＝{rID,rName,rProvider,rCap}；
其中，ri为第i个资源，rID为资源的ID，rName为资源的名称，rProvider为资源的提供者，rCap为资源的容量；
标定用户调度模型(User Scheduling Model，USM)，表示将用户绑定到可行的最近接入节点，表示为：
USM＝(ST,AP,ACS)；
其中，ACS表示使用特定策略为st选择接入点ap；
标定任务调度模型(Task Scheduling Model，TSM)，表示用户发布的任务与接入点管理的资源进行匹配，表示为：
TSM＝(T,R,RCS)；
其中，RCS表示使用特定策略为任务t选择资源r。
步骤S3，进行分级服务调度，包括以下步骤：
步骤S301，用户调度器根据当前位置搜索特定用户/智能设备的适当接入点，并根据距离和信任度进行推荐。
步骤S302，当获取到推荐执行任务的设备后，用户/智能物品从选项卡请求信任服务，并在获得信任数据后做出决策，
若同意交易，则继续步骤S303；
否则，它请求调度器恢复推荐并返回到步骤S301；
步骤S303，接入点(网关)启动任务调度器为用户选择特定资源；
步骤S304，任务调度器根据服务公平和负载平衡的原则选择合适的虚拟机执行任务；
步骤S305，用户获得服务并进行服务评估，交易数据进入TBB；
步骤S306，TBB定期执行信任评估并将信任块转发到选项卡中。
另外，所述分级服务调度，包括用户调度和任务调度，具体如下：
其中，用户调度，用于获取最合适sti的ap，为用户选择最合适的接入节点，包括以下步骤：
步骤S307，用户调度器从能够覆盖sti并满足其最低信任要求的AP中选择候选子集AP；
步骤S308，计算ap和sti之间的距离，并选择最近的ap；
步骤S309，连接并调度sti与ap。
其中，所述任务调度，用于为ti选择的资源节点r，为用户提交的任务选择最合适的调度资源节点，包括以下步骤：
步骤S310，选择负载值在合理范围的资源节点，加入到候选资源集合；
步骤S311，计算ti与每个资源节点的服务公平性指标，并依据使SJ最大的原则，选出最合适的资源节点；
步骤S312，调度ti到相应的资源节点处，并更新被调度的资源的负载情况。
此外，在应用时，其部署基于区块链的框架，定义事务相关类和信任相关类。其事务相关类，交易数据结构。存储交易***的交易数据，通过该类数据可以获得委托人对受托人的信任值，用于维护事务数据，并保持其可跟踪性和防篡改性。具体的，包括生成交易和添加交易，其中；
其中，生成交易，包括以下步骤：验证签名；计算哈希值；根据交易信息，生成信任值；生成交易输出。
其中，添加交易，包括以下步骤：验证交易；执行交易；添加交易；
另外，信任相关类，信任区块，用于存储某个节点的信任值。
另外，调度执行过程中的区块生成，包括以下步骤：
节点从信任区块链选项卡启动交易请求信任服务；
在支付一定费用后，候选提供者(接入服务器或应用服务器)的可信度被获得，从而帮助其做出可信的决策；
每次交易后，交易相关数据(交易类型、内容和评估数据)将用于生成交易区块，并在协商一致后添加到交易区块链TBB中；
TBB定期启动信任评估事务，并将新的信任块推送到选项卡，采用轻量级方法计算特定交易节点的信任度，表示为：
其中，Ti表示节点i的信任值，θ表示节点k的评估权重，Vki表示从节点k到节点i的信任评估值。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过预先构建分散信任框架，进行构建云雾边缘计算***中信任增强的位置感知公平调度模型，并标定模型元素，进行分级服务调度模型，不仅解决服务可信度问题，而且实现处理移动终端和接入点的匹配以及实现本地池中任务和资源的匹配，同时综合考虑用户移动性、负载均衡和信任度的任务调度算法，帮助调度器决定在何处部署和实现服务，更好地实现资源平衡和低服务延迟。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，本领域技术人员在考虑说明书及实施例处的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (4)

1.一种基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
预先构建分散信任框架，其中包括：构建信任验证区块链和构建交易行为区块链TBB；
进行构建云雾边缘计算***中信任增强的位置感知公平调度模型，并标定模型元素，包括以下步骤：
标定任务调度公正水平SJ，表示实际获得的用户QoS与预期QoS之间的一致程度，表示为：
其中，θ为平衡系数，OSi为第i个用户实际得到的服务质量，ESi为第i个用户要求得到的服务质量；
因此，整个***中的SJ，表示为：
其中，为标定任务调度公正水平的权重系数；
将上述两个公式应用于具体的资源，分别得到下面两个式子：
其中，CRi＝(Ccpu,Cram,Cbd)为资源的CPU、内存和带宽能力，ERi＝(Ecpu,Eram,Ebd)为用户期望得到的第i个资源的CPU、内存和带宽能力，Pi＝(Pcpu,Pram,Pbd)为用户第i个任务对要求的资源的权重，SJij为第i个任务被调度到第j个资源之上的任务调度公正水平；
标定用户模型ST，即请求服务的实体，其中ST集合，表示为：
ST＝{st0,st1,…,stk-1}；
sti＝{stID,stName,stLocation,stTaskSet,stTrust}；
其中，sti为第i个用户，stID用户ID，stName用户姓名，stLocation用户地理位置，stTaskSet用户提交的任务集合，stTrust为用户的信用要求水平；
标定任务模型T，即每个实体下发的任务，表示为：
T＝{t0,t1,…,tn-1}；
ti＝{tID,tState,tRRes,tORSet,tDeadLine}；
其中，ti为第i个任务，tID为任务ID，tState为任务当前状态，tRRes为任务请求的资源，tORSet为任务获得并占有的资源，tDeadLine为任务的最晚完成时间；
标定服务提供模型AP，用于云服务、雾服务、边缘服务的提供入口，表示为：
AP＝{ap0,ap1,…,apk-1}；
api＝{apID,apName,apResouceset,apLoad,apLocation}；
其中，api为第i个服务提供入口，apID为服务提供者ID，apName为服务提供者名称，apResouceset为服务提供者所管理的资源，apLoad为服务提供者当前的负载，apLocation为服务提供者的地理位置；
标定资源模型R，用于运行服务的基础资源，表示为：
R＝{r0,r1,…,rm-1}；
ri＝{rID,rName,rProvider,rCap}；
其中，ri为第i个资源，rID为资源的ID，rName为资源的名称，rProvider为资源的提供者，rCap为资源的容量；
标定用户调度模型USM，表示将用户绑定到可行的最近接入节点，表示为：
USM＝(ST,AP,ACS)；
其中，ACS表示使用特定策略为st选择接入点ap；
标定任务调度模型TSM，表示用户发布的任务与接入点管理的资源进行匹配，表示为：
TSM＝(T,R,RCS)；
其中，RCS表示使用特定策略为任务t选择资源r；
进行分级服务调度，包括以下步骤：
用户调度器根据当前位置搜索特定用户的适当接入点，并根据距离和信任度进行推荐；
当获取到推荐执行任务的设备后，用户从选项卡请求信任服务，并在获得信任数据后做出决策；
接入点启动任务调度器为用户选择特定资源；
任务调度器根据服务公平和负载平衡的原则选择合适的虚拟机执行任务；
用户获得服务并进行服务评估，交易数据进入交易行为区块链TBB；
交易行为区块链TBB定期执行信任评估并将信任块转发到选项卡中；
其中，信任验证区块链，用于存储云雾边缘混合交易***的信任数据，并协助信任交易决策；交易行为区块链TBB，包括事务数据和评估数据，用于生成和存储交易数据。
2.根据权利要求1所述的基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法，其特征在于，所述分级服务调度，包括用户调度和任务调度，其中；
所述用户调度，用于获取最合适sti的ap，为用户选择最合适的接入节点；
所述任务调度，用于为ti选择的资源节点r，为用户提交的任务选择最合适的调度资源节点。
3.根据权利要求2所述的基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法，其特征在于，所述用户调度，包括以下步骤：
用户调度器从能够覆盖sti并满足其最低信任要求的AP中选择候选子集AP；
计算ap和sti之间的距离，并选择最近的ap；
连接并调度sti与ap。
4.根据权利要求3所述的基于区块链对云雾边缘协同环境的任务调度方法，其特征在于，所述任务调度，包括以下步骤：
选择负载值在合理范围的资源节点，加入到候选资源集合；
计算ti与每个资源节点的服务公平性指标，并依据使SJ最大的原则，选出最合适的资源节点；
调度ti到相应的资源节点处，并更新被调度的资源的负载情况。
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