韓春雷，范文新，楊 清，黃澤宇，陳美燕

（1.中國電子科技集團公司第二十研究所，陜西 西安 710068；2.西北大學 信息科學與技術(shù)學院，陜西 西安 710127）

0 引 言

硬件、軟件和通信技術(shù)的快速發(fā)展使物聯(lián)網(wǎng)（IoT）能夠為人們生活的各個方面提供各種智能解決方案，使得智能醫(yī)療、交通、農(nóng)業(yè)和娛樂等物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在學術(shù)界和工業(yè)界受到越來越多的關(guān)注。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用產(chǎn)生大量需要處理和存儲的數(shù)據(jù)，而物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備往往缺乏足夠的處理和存儲資源。云計算為支持物聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)提供基礎(chǔ)設(shè)施、平臺和軟件服務(wù)，通過這些系統(tǒng)，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序可以在CSS代理云服務(wù)器中處理、存儲和分析其生成的數(shù)據(jù)。盡管云平臺為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供了多樣的計算和存儲資源，但云服務(wù)器駐留在遠離物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的多跳處，這會導致高傳播和排隊延遲。因此，云服務(wù)器不能單獨為實時物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序（例如，智能交通、智能醫(yī)療保健、緊急情況和實時控制系統(tǒng)）提供最佳服務(wù)。此外，將分布式物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到云存儲系統(tǒng)進行處理和存儲，可能會導致云存儲系統(tǒng)過 載，影響系統(tǒng)的后續(xù)使用。

區(qū)塊鏈是一種加密的分布式計算機存儲系統(tǒng)，旨在創(chuàng)建實時、防篡改的記錄。如果將物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈相結(jié)合，理論上就有了一種可驗證、安全、永久性的方法來記錄物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備處理的數(shù)據(jù)。

通過使用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)通信和存儲操作具有多種優(yōu)勢。首先是監(jiān)管問題。由于數(shù)據(jù)交易發(fā)生在多個專有網(wǎng)絡(luò)之間并有多個組織運營，其記錄的永久不可篡改性意味著可以實現(xiàn)跟蹤；并且區(qū)塊鏈記錄本質(zhì)上是透明的（即任何授權(quán)連接到網(wǎng)絡(luò)的人都可以跟蹤和分析所有的活動）。如果某個節(jié)點發(fā)生故障，數(shù)據(jù)泄露，那么區(qū)塊鏈的記錄可以更加容易地識別到薄弱環(huán)境并且采取糾正措施。其次，使用加密和分布式存儲意味著供應(yīng)鏈中參與的各方都會信任所有的數(shù)據(jù)；并且各個節(jié)點機器會自動安全地記錄所有的交易細節(jié)，而無需任何人的監(jiān)督。如果沒有提供擁有區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的寫訪問權(quán)的私鑰（在當前情況下，數(shù)據(jù)寫入的權(quán)限一直掌握在所有節(jié)點的手中），任何人都無法用不準確的信息對區(qū)塊鏈中存儲的數(shù)據(jù)進行覆蓋。第三，一些區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)（如以太坊）提供的智能合約支持創(chuàng)建滿足條件實施的協(xié)議。第四，區(qū)塊鏈在改善物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的安全方面有相當大的空間。例如，智能家居設(shè)備可以訪問人們?nèi)粘Ｉ钪械娜總€人信息，這些數(shù)據(jù)必須與其他服務(wù)共享并經(jīng)過分析才能得到有用結(jié)論。但是這也意味著受到黑客攻擊的可能性更大。

為了解決上述問題，本文提出了一種混合的物聯(lián)網(wǎng)框架，將邊緣和云計算結(jié)合成為一種新的分布式計算范式。通過區(qū)塊鏈進行分散的數(shù)據(jù)管理，所以該體系結(jié)構(gòu)在邊緣計算范式上具有分布式的特點。另外，混合結(jié)構(gòu)還具有大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理功能，有助于對區(qū)塊鏈中大量數(shù)據(jù)進行管理，這種混合體系優(yōu)化了當前的端到端結(jié)構(gòu)。

1 相關(guān)研究

現(xiàn)有的將物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和云計算集成的框架大概分為兩種類型：第一種側(cè)重于特定應(yīng)用的系統(tǒng)，另一種則是提供通用的PaaS模型。Rahmani等人為支持物聯(lián)網(wǎng)的醫(yī)療保健系統(tǒng)開發(fā)了一個基于通用原型的框架，以促進本地存儲和數(shù)據(jù)處理。在此框架中，云端充當數(shù)據(jù)分析和決策制定的后端系統(tǒng)。Azimi等人采用樹莓派和Intel Edison開發(fā)板在物聯(lián)網(wǎng)中作為邊緣節(jié)點，通過身份認證來保護數(shù)據(jù)的隱私；但在這個框架中，是采用云端來存儲數(shù)據(jù)的。Chen開發(fā)了智能城市監(jiān)控，在這個框架中，邊緣設(shè)備主要進行必要的數(shù)據(jù)處理和相關(guān)決策的執(zhí)行。

為了促進物聯(lián)網(wǎng)和云端的集成，Yangui等人開發(fā)了一個以云端為中心的PaaS框架。PaaS有助于開發(fā)不同的應(yīng)用程序，以及對邊緣節(jié)點進行管理。Bruneo等人也提出了一個以邊緣設(shè)備為核心的PaaS框架，在計算合理的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上部署和執(zhí)行多個應(yīng)用程序，該框架基于云端的安全特性，處理異構(gòu)相關(guān)的各種應(yīng)用程序。此外，Verba等人提出了一種網(wǎng)關(guān)架構(gòu)，通過網(wǎng)關(guān)進行身份驗證來協(xié)助傳遞消息。該框架支持網(wǎng)關(guān)和云端中心的橫向集成，用于應(yīng)用部署和任務(wù)遷移。Yi等人為集成環(huán)境提出了一個綜合的PaaS框架，其中框架里的所有節(jié)點都被虛擬化。Mohamed等人還設(shè)計了一個面向服務(wù)的框架，通過邊緣設(shè)備和云端提供智能管理城市的服務(wù)。在這個框架中，服務(wù)分為兩種類型：第一個是管理框架的核心操作，包括資源管理和安全保障；另一種類型是包含特定的應(yīng)用要求。而框架的安全性由身份驗證和訪問機制保證。

在上述框架中，邊緣和遠程資源的計算能力還沒有被充分利用。在某些情況下，將計算全部集中到云端節(jié)點會增加整體的部署成本和資源消耗。此外，大多數(shù)框架都忽略了計算基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)的異構(gòu)性。它們很難同時支持多個應(yīng)用的部署。然而本文提出的基于物聯(lián)網(wǎng)的無線傳感混合區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)可以通過區(qū)塊鏈確保數(shù)據(jù)的完整性，并且協(xié)助實現(xiàn)了用戶認證和數(shù)據(jù)加密的功能；整個架構(gòu)將部分計算分離到邊緣節(jié)點上，緩解了中心節(jié)點的計算壓力，充分利用了邊緣設(shè)備的計算力，并且減少了邊緣與中心的通信次數(shù)，大大降低了整個系統(tǒng)的通信壓力。

2 基于物聯(lián)網(wǎng)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)的混合區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)

本文提出一種新的混合架構(gòu)來監(jiān)控和管理物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，如圖1所示。

圖1 混合區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)

現(xiàn)有的智能家居系統(tǒng)是通過無線傳感網(wǎng)絡(luò)來監(jiān)控智能家居發(fā)生的所有活動，并且通過無線傳感網(wǎng)絡(luò)將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送給區(qū)塊鏈，在云端實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲，這樣就可以實現(xiàn)區(qū)塊鏈中所有的優(yōu)點。本文提出的物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控的新架構(gòu)中為智能設(shè)備配備了傳感器和控制傳感器的樹莓派。每個智能節(jié)點由不同的收發(fā)器組成，能夠捕獲數(shù)據(jù)并將其納入WSN；傳感器包含一個加速度計LIS3DH模型，能夠準確測量不同范圍（0和±16）的加速度，并且能夠自動調(diào)整到使用條件，始終保持恒定的精度。在溫度控制中采用TC1047A超低功耗的傳感器，實現(xiàn)對溫度數(shù)據(jù)的采集。該系統(tǒng)還集成了一個通過GNSS網(wǎng)絡(luò)進行定位的定位系統(tǒng)，通過MAX-M8Q模型來接收GPS、Galileo和GLONASS的標準位置信息。對于功耗測量，集成了霍爾效應(yīng)傳感器SCT-013-000，可以實現(xiàn)高達100 A的功耗測量，其自身電阻率為3 Ω·m。上述這些傳感器都是由Microchip公司生產(chǎn)的微型控制器（MCU）進行控制，該單片機基于超低功耗的ARM Cortex-M0+架構(gòu)，采用IEEE 802.15.4通信協(xié)議，同時使用樹莓派4B作為邊緣路由器使用。在這種方式下，不同種類的傳感器采集數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綐漭?B中，并在樹莓派4B中將收集到的數(shù)據(jù)進行加密，構(gòu)建區(qū)塊鏈子鏈；最后將構(gòu)建好的區(qū)塊鏈子鏈插入到云端的主鏈中，減少了節(jié)點數(shù)據(jù)與云端進行頻繁的數(shù)據(jù)上傳，分散了與云端的通信壓力。

智能控制器管理IoT節(jié)點及其所有WSN節(jié)點。每個物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點都從其傳感器收集數(shù)據(jù)，然后樹莓派在主鏈（區(qū)塊鏈）中執(zhí)行智能合約。智能控制器具有礦機處理單元，以提高樹莓派的計算能力。該模塊為樹莓派4B提供了處理能力，使其能夠在合理的時間內(nèi)執(zhí)行一些簡單的計算。通過這種方式，數(shù)據(jù)可以在ETL（Extract Transform and Load）過程中從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備轉(zhuǎn)換到邊緣計算層的區(qū)塊鏈，而不是直接在區(qū)塊鏈中，這大大降低了云端主鏈在轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和構(gòu)建區(qū)塊時的能耗，使得智能控制器可以以更低的能耗完成同樣的工作。同時，通過使用智能合約創(chuàng)建了一個在樹莓派4B上執(zhí)行的側(cè)鏈，其中存儲了該智能設(shè)備在WSN節(jié)點收集的所有數(shù)據(jù)。智能合約驗證智能設(shè)備的身份，一旦將WSN節(jié)點識別為成員，智能合約就會執(zhí)行一個事件，將數(shù)據(jù)發(fā)送到側(cè)鏈。一旦智能合約被驗證通過（即數(shù)據(jù)完全插入側(cè)鏈），側(cè)鏈就會插入主鏈。云端區(qū)塊鏈主鏈是用智能設(shè)備構(gòu)建的子鏈并對子鏈進行合并構(gòu)建的。為了構(gòu)建區(qū)塊鏈，本文的新架構(gòu)顯示了使用側(cè)鏈（即小型區(qū)塊鏈預處理數(shù)據(jù)）在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和區(qū)塊鏈之間構(gòu)建中間層（即邊緣計算層）的新穎性。這些邊鏈通過在靠近數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行數(shù)據(jù)處理來優(yōu)化發(fā)送到區(qū)塊鏈的事務(wù)。通過執(zhí)行具有WSN數(shù)據(jù)的側(cè)鏈，減少了WSN節(jié)點（即傳感器）和區(qū)塊鏈之間的通信。這種方法需要利用無法持續(xù)連接到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的邊緣計算資源，以減少物聯(lián)網(wǎng)層中的計算資源的浪費。通過邊緣計算將應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)和計算能力推離區(qū)塊鏈。作為一種計算范式，邊緣計算也被稱為網(wǎng)格處理、點對點計算、自動和分散計算。邊緣計算相對于當前計算的優(yōu)勢在于：（1）需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量要小得多；（2）消除（或減少）集中計算；（3）虛擬化能力提升了可擴展性。

3 區(qū)塊鏈框架設(shè)計性能的實證研究

為了評估整個框架的性能，準備了由多個云端和邊緣節(jié)點組成的集成計算環(huán)境。表1描述了服務(wù)器和相關(guān)運行組件的完整配置。用來構(gòu)建區(qū)塊鏈的各個節(jié)點采用的環(huán)境統(tǒng)一為Docker環(huán)境，共構(gòu)建了7個服務(wù)器節(jié)點，除了1個節(jié)點是提供給客戶進行相關(guān)操作控制的，其余節(jié)點都分配了內(nèi)部私有IP地址，用來實現(xiàn)內(nèi)部的數(shù)據(jù)傳輸和認證；6個節(jié)點中有3個遠端服務(wù)器，作為數(shù)據(jù)存儲的區(qū)塊鏈主鏈。有2個樹莓派4B作為邊緣設(shè)備，用來收集各個傳感器采集到的相關(guān)數(shù)據(jù)和構(gòu)建子鏈，并且執(zhí)行智能合約，在智能合約執(zhí)行結(jié)束后將子鏈數(shù)據(jù)上傳到云端，插入到云端主鏈中，減少邊緣設(shè)備與主鏈之間的通信次數(shù)。同時，使用一個單片機作為邊緣設(shè)備之間的控制中心。

表1 集成計算環(huán)境中的服務(wù)器配置示例

圖2代表了壓縮和未壓縮的情況下該框架不同組件的平均Docker的大小。壓縮后的Docker鏡像大小是根據(jù)多個架構(gòu)的Docker hub中存儲的Docker鏡像的平均大小獲取的，而未壓縮的Docker鏡像大小是根據(jù)從實例提取的Docker鏡像的平均大小獲取的。壓縮后的Docker鏡像的大小表明該框架是輕量級的，可以在不同平臺上下載，范圍從幾兆字節(jié)到最大100 MB。此外，未壓縮的Docker鏡像大小證明該框架組件不占用過多的存儲空間。

圖2 各個部分組件的平均大小

圖3顯示了在混合架構(gòu)中不同組件運行時平均占用RAM大小的情況。從圖中可以看出，本文所提出的框架占用內(nèi)存量非常少，滿足了在邊緣設(shè)備上的部署，不同組件占用的內(nèi)存量從25 MB到45 MB不等。但是對現(xiàn)有的邊緣設(shè)備來說，各個組件依舊可以部署在不同的邊緣設(shè)備上，對資源要求很低。因此從整體性能上分析，整個框架并沒有過多地占用物理資源，并且更好地利用了現(xiàn)有邊緣節(jié)點自帶的資源，通過分布式結(jié)構(gòu)使各個組件能合理地運行。

圖3 各個組件運行時平均RAM使用的情況

圖4展示了混合架構(gòu)的不同組件 在使用時的平均啟動時間，包含啟動容器所需要的時間，直到它們處于完全可用的狀態(tài)后再繼續(xù)處理后續(xù)傳入的請求。由圖4發(fā)現(xiàn)，此框架只需要幾秒鐘就可以實現(xiàn)全部啟動，進入處理狀態(tài)；并且該系統(tǒng)啟動的時間與它現(xiàn)有的硬件資源有關(guān)，如果需要更快的啟動速度，可以采取運算性能更好的邊緣設(shè)備，將會大大提升整體響應(yīng)速度。此外，在部署階段，它極大程度地擴展了很多重要的場景，使得整體應(yīng)用前景更為廣泛。

圖4 各組件平均響應(yīng)時長

圖5中描述了混合架構(gòu)在不同實驗設(shè)置下生成的任務(wù)數(shù)量。據(jù)觀察，與在云端生成的任務(wù)數(shù)、在云端與邊緣端生成風熱任務(wù)數(shù)相比，僅在邊緣端部署時可以生成較多的任務(wù)數(shù)。之所以發(fā)生這種情況是因為邊緣端更加靠近數(shù)據(jù)源，它可以快速交付上一項任務(wù)的結(jié)果，同時生成下一項任務(wù)，中間所需要通信延時較少，而只使用云端將會導致云端與傳感器節(jié)點距離過遠，任務(wù)交付與生成都有較大的時間延時，所以生成的任務(wù)量較少。但是，如果只在邊緣端進行計算，處理數(shù)據(jù)的速度過慢，反而會影響處理數(shù)據(jù)的整體速度，相比之下云端有著更高的數(shù)據(jù)處理速度。通過圖5發(fā)現(xiàn)，將邊緣端和云端相結(jié)合，在生成較多的任務(wù)數(shù)的同時還能有較高的數(shù)據(jù)處理速度，所以本文的混合架構(gòu)有著較為平衡的性能。

圖5 不同模塊性能對比

4 結(jié) 語

本文提出了一個基于物聯(lián)網(wǎng)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)的混合區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)充分利用了邊緣節(jié)點的計算能力，將云端的一部分計算壓力分散到剩余的邊緣節(jié)點上，在邊緣節(jié)點上進行子鏈的構(gòu)造，等待智能合約全部完成后將子鏈插入到云端的主鏈中，這樣可以減少邊緣端和云端的通信壓力，使得系統(tǒng)具有更好的可擴展性。本文還測試了框架的各個組件占用資源的情況以及各個組件的系統(tǒng)完全響應(yīng)時間。通過實驗證明了所提出的框架滿足邊緣設(shè)備資源的實際情況，并且整個系統(tǒng)具備較高的任務(wù)處理能力和數(shù)據(jù)處理速度，可以顯著提高區(qū)塊鏈處理吞吐量和效率。在實際使用中可滿足不同的應(yīng)用場景，具有很大的實用價值。整個系統(tǒng)是分布式架構(gòu)，可以隨著邊緣節(jié)點的分布和云端節(jié)點數(shù)量的增加進行適當?shù)臄U展，滿足更高的性能要求。