The increased use of Internet of Things (IoT) devices -- from basic sensors to robust embedded computers -- has boosted the demand for information processing and storing solutions closer to these devices. Edge computing has been established as a standard architecture for developing IoT solutions, since it can optimize the workload and capacity of systems that depend on cloud services by deploying necessary computing power close to where the information is being produced and consumed. However, as the network scale in size, reaching consensus becomes an increasingly challenging task. Distributed ledger technologies (DLTs), which can be described as a network of distributed databases that incorporate cryptography, can be leveraged to achieve consensus among participants. In recent years DLTs have gained traction due to the popularity of blockchains, the most-well known type of implementation. The reliability and trust that can be achieved through transparent and traceable transactions are other key concepts that bring IoT and DLT together. We present the design, development and conducted experiments of a proof-of-concept system that uses DLT smart contracts for efficiently selecting edge nodes for offloading computational tasks. In particular, we integrate network performance indicators in smart contracts with a Hyperledger Blockchain to optimize the offloading on computation under dynamic connectivity solutions. The proposed method can be applied to networks with varied topologies and different means of connectivity. Our results show the applicability of blockchain smart contracts to a variety of industrial use cases.


翻译:更多地使用从基本传感器到坚固的嵌入式计算机的 " 物 " (IoT)装置 -- -- 从基本传感器到坚固的嵌入式计算机 -- -- 增加了对信息处理和存储接近这些装置的解决方案的需求。电磁计算被确定为开发IoT解决方案的标准架构,因为它能够优化依赖云层服务的系统的工作量和能力,在信息生产和消费地点附近部署必要的计算能力。然而,随着网络规模的扩大,达成共识变得日益具有挑战性。分布式分类账技术(DLTs)可以被描述为包含加密的分布式数据库网络,可以用来在参与者之间取得共识。近年来,DLTs获得了牵引力,原因是块链的普及,这是最广为人知的执行类型。通过透明和可追踪的交易可以实现的可靠性和信任是其他关键概念,将IoT和DLT联系在一起。我们介绍了设计、开发和进行测试的系统测试测试系统,该系统将利用DLT智能合同有效选择顶端节点来完成计算任务。特别是,我们将智能连锁的网络业绩指标与智能连锁系统一起,可以采用。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2022年8月16日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
49+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
43+阅读 · 2019年12月20日
Arxiv
34+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员