門瑞，樊書嘉，阿喜達，杜邵昱，樊秀梅*

物聯(lián)網(wǎng)中結(jié)合計算卸載和區(qū)塊鏈的綜述

門瑞1，2，樊書嘉3，阿喜達1，杜邵昱1，樊秀梅1*

（1.西安理工大學 自動化與信息工程學院，西安 710048； 2.隴東學院 數(shù)學與信息工程學院，甘肅 慶陽 745000； 3.清華大學 計算機科學與技術(shù)系，北京 100084）（ ? 通信作者電子郵箱xmfan@xaut.edu.cn）

隨著移動通信技術(shù)的快速發(fā)展和智能終端的普及，將終端設(shè)備的計算密集型任務(wù)卸載至邊緣服務(wù)器能夠解決終端設(shè)備算力不足的問題。然而，計算卸載技術(shù)分布式的屬性使終端設(shè)備和邊緣服務(wù)器面臨較大的安全隱患；同時，區(qū)塊鏈技術(shù)能為計算卸載系統(tǒng)提供安全的資源交易環(huán)境。以上兩個技術(shù)的結(jié)合可以解決物聯(lián)網(wǎng)中的資源不足和安全問題，因此對物聯(lián)網(wǎng)中計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合應(yīng)用的研究成果進行綜述。首先，分析了計算卸載技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合的應(yīng)用場景和系統(tǒng)功能；其次，歸納了區(qū)塊鏈技術(shù)在計算卸載系統(tǒng)中解決的主要問題和使用的關(guān)鍵技術(shù)，并分類總結(jié)了區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的計算卸載策略的制定方式、優(yōu)化目標及優(yōu)化算法；最后，提出了二者結(jié)合使用中存在的問題，并展望了未來的發(fā)展方向。

物聯(lián)網(wǎng)；計算卸載；資源管理；卸載決策；區(qū)塊鏈；共識算法

0 引言

隨著通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，接入網(wǎng)絡(luò)的終端設(shè)備數(shù)量呈指數(shù)級增長，終端設(shè)備中的許多應(yīng)用，如虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、高清地圖傳輸?shù)?，均為資源密集型且時延敏感型任務(wù)，而移動終端設(shè)備為了滿足便攜性和移動性的要求，計算資源和存儲資源有限，無法本地處理這類應(yīng)用任務(wù)。云計算的出現(xiàn)使得終端設(shè)備可將應(yīng)用數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫颂幚?，但是存在通信時延過大的問題。邊緣計算的出現(xiàn)，為輕量級終端設(shè)備的資源密集型應(yīng)用提供了一種新的計算范式［1-2］，終端設(shè)備將自身的計算任務(wù)卸載至鄰近邊緣服務(wù)器，邊緣服務(wù)器利用自身較豐富的資源，處理任務(wù)完成后，返回計算結(jié)果至終端設(shè)備，降低時延，提高用戶服務(wù)質(zhì)量。然而，由于終端設(shè)備數(shù)量巨大，不同設(shè)備差異較大，安全等級不一，直接接入邊緣服務(wù)器執(zhí)行卸載任務(wù)會面臨諸多安全問題［3-4］，如：終端節(jié)點發(fā)送錯誤數(shù)據(jù)、偽造卸載請求等行為嚴重侵占服務(wù)器資源；邊緣服務(wù)器被攻擊者入侵后，以非法手段獲取終端節(jié)點的隱私數(shù)據(jù)；邊緣服務(wù)器篡改、偽造計算結(jié)果等。泛在接入邊緣網(wǎng)絡(luò)的海量異構(gòu)設(shè)備及邊緣服務(wù)器之間互不信任的問題，保障計算卸載全生命周期的隱私和安全，成為目前學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界亟待解決的問題［5］。

從發(fā)布比特幣［6］到出現(xiàn)以太坊（Ethereum）［7］，比特幣底層采用的區(qū)塊鏈技術(shù)受到廣泛關(guān)注。區(qū)塊鏈系統(tǒng)是一個典型的分布式系統(tǒng)，其中每個節(jié)點維護一份本地區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)，稱之為賬本，賬本由不斷增長的區(qū)塊利用哈希指針前后鏈接而成。存儲賬本的各節(jié)點利用區(qū)塊鏈共識機制，制定每個節(jié)點必須遵守的規(guī)則，保證分布式系統(tǒng)中各節(jié)點賬本數(shù)據(jù)的一致性。賬本中的數(shù)據(jù)只追加，不可刪除或篡改。這些特性使得區(qū)塊鏈系統(tǒng)能夠在沒有第三方管理機構(gòu)的監(jiān)督下，通過分布式的節(jié)點維護一種可信的交易環(huán)境，在農(nóng)產(chǎn)品溯源、智慧醫(yī)療系統(tǒng)、物流跟蹤、金融服務(wù)等眾多領(lǐng)域取得了良好的實施效果。區(qū)塊鏈的分布式特性，為解決物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的計算卸載安全問題提供了思路。物聯(lián)網(wǎng)中的終端設(shè)備海量異構(gòu)，為了解決泛在接入網(wǎng)絡(luò)安全性的問題，可以利用區(qū)塊鏈技術(shù)使每個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備作為一個節(jié)點，參與區(qū)塊的產(chǎn)生、驗證和存儲。由于每個節(jié)點都有唯一一個由密碼學方法產(chǎn)生的地址，可以通過地址記錄設(shè)備的所有操作，且記錄可追溯、不可更改，既保證了設(shè)備的隱私性，又能營造可信的物聯(lián)網(wǎng)交易環(huán)境，防止惡意設(shè)備對物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點的安全造成威脅［8］。在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，由于終端設(shè)備資源有限，無法部署高性能的硬件設(shè)施，而區(qū)塊鏈系統(tǒng)中常用的共識算法，如基于工作量證明（Proof of Work， PoW）、基于權(quán)益證明（Proof of Stake， PoS）和拜占庭容錯（Byzantine Fault Tolerance， BFT）等算法需要大量算力，區(qū)塊鏈的賬本數(shù)據(jù)只增不減。這些問題嚴重阻礙了區(qū)塊鏈技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的落地［9-10］。

通過以上分析可知，區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境時，存在終端設(shè)備資源不足的問題；計算卸載技術(shù)在解決計算密集型和時延敏感型應(yīng)用與自身資源不足的矛盾時，又存在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不可信的問題。這兩種技術(shù)可以相互補充，結(jié)合使用，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，因此計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)的結(jié)合十分必要。另外，這兩種技術(shù)具有一些共有的特性，如分布式結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備資源的利用、P2P網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等，決定了兩者之間的結(jié)合具有可行性。

結(jié)合計算卸載技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)可以實現(xiàn)對分布在邊緣的網(wǎng)絡(luò)資源、存儲資源和計算資源的可靠訪問，協(xié)調(diào)控制設(shè)備之間的交互行為，以安全的方式使用網(wǎng)絡(luò)邊緣服務(wù)器存儲和計算數(shù)據(jù)［11］，具有巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

目前尚未發(fā)現(xiàn)對計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合系統(tǒng)較為全面的研究綜述，而且該系統(tǒng)在廣泛使用之前，仍然面臨一些亟待解決的問題。因此，本文梳理和分析了現(xiàn)有文獻，歸納整理了結(jié)合計算卸載技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域、系統(tǒng)功能，分析兩種技術(shù)結(jié)合后可以解決的關(guān)鍵問題，指出了仍然存在的不足和可能的發(fā)展方向，以使相關(guān)領(lǐng)域的研究者能夠快速全面掌握該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，為推動該領(lǐng)域的發(fā)展作出積極的貢獻。

本文的主要工作如下：梳理了計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合使用的應(yīng)用場景和系統(tǒng)功能；歸納了將區(qū)塊鏈技術(shù)融入移動邊緣計算（Mobile Edge Computing， MEC）卸載系統(tǒng)后需要解決的問題，分析了其中的關(guān)鍵技術(shù)；總結(jié)了計算卸載技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)區(qū)塊鏈系統(tǒng)中解決的關(guān)鍵問題及計算卸載技術(shù)目前的研究重點、難點；提出了二者結(jié)合使用中存在的問題和面臨的挑戰(zhàn)，并進行了展望。本文的第2～3章將計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)的結(jié)合劃分為區(qū)塊鏈技術(shù)融入計算卸載系統(tǒng)，和計算卸載技術(shù)融入?yún)^(qū)塊鏈系統(tǒng)，這種劃分方式并不嚴謹，很多研究將兩者進行無主次區(qū)分的結(jié)合，用以解決某類問題，這種劃分方式的目的是更細致地切分兩種技術(shù)，剖析各自所能解決的問題和研究的重點，提升使用性能。

1 計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合的應(yīng)用場景及系統(tǒng)功能

1.1　應(yīng)用場景

結(jié)合計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)的系統(tǒng)最突出的優(yōu)勢是分布式的結(jié)構(gòu)、節(jié)點公開的參與權(quán)限、交易記錄的不可篡改、靠近用戶側(cè)的豐富資源等，這些特點使它適用于多個場景，本節(jié)簡要分析二者結(jié)合使用的場景，并總結(jié)該場景下的主要研究成果。

1）車聯(lián)網(wǎng)。

為了促進智慧交通系統(tǒng)和智能網(wǎng)聯(lián)汽車的快速發(fā)展，搭載于汽車之上的應(yīng)用（如避障、路徑規(guī)劃等安全類相關(guān)應(yīng)用）層出不窮。這些應(yīng)用需要計算和分析大量的傳感器數(shù)據(jù)，并且對時延有非?？量痰囊?。因此，可以將數(shù)據(jù)卸載至路側(cè)單元（RoadSide Unit， RSU）、各類基站（Base Station， BS）或其他邊緣設(shè)備（如汽車、電腦等）等，并引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)保障卸載和計算過程的安全性。文獻［12-17］中研究了車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下融合系統(tǒng)的相關(guān)問題。為了減小卸載任務(wù)執(zhí)行時延和服務(wù)器切換代價，增加邊緣服務(wù)器的可信程度，Liao等［12］使用智能合約實現(xiàn)任務(wù)的自動卸載，省去了計算卸載的決策過程，提高了卸載效率。計算卸載過程即資源的交易過程，為了保障交易請求者和交易信息的真實性，只有通過區(qū)塊鏈訪問控制機制的約束才能卸載計算任務(wù)，并且必須在共識過程中加入交易驗證信息［13］。利用區(qū)塊鏈技術(shù)記錄車聯(lián)網(wǎng)計算卸載中的資源交易情況時，可以根據(jù)具體場景改進共識算法，如基于效用證明（Proof of Utility， PoU）算法［14］和基于信譽證明（Proof of Credit， PoC）算法［15］等。效用是一個綜合的函數(shù)值，用于衡量邊緣節(jié)點的計算、處理能力和車輛的延遲需求。資源部署和任務(wù)遷移問題是車聯(lián)網(wǎng)計算卸載研究中的難點問題，為此，有學者設(shè)計了集成區(qū)塊鏈技術(shù)的容器化邊緣計算平臺，提出了啟發(fā)式集裝箱調(diào)度算法解決有向無環(huán)圖結(jié)構(gòu)的任務(wù)遷移問題［16］。區(qū)塊鏈輔助的計算卸載技術(shù)可用于具體的車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，如智能拼車［17］，以支持條件隱私、一對多匹配、目的地匹配和數(shù)據(jù)可審計性的應(yīng)用需求。

2）智能電網(wǎng)。

在智能電網(wǎng)中應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)能夠保證能源交易實體之間安全的點對點交易，保護用戶隱私，實現(xiàn)局部能源系統(tǒng)的區(qū)域自治。然而，區(qū)塊鏈節(jié)點在共識過程中會產(chǎn)生大量的計算密集型任務(wù)，導(dǎo)致交易延遲較大。計算卸載技術(shù)能夠提高區(qū)塊鏈系統(tǒng)的計算能力，降低延遲。文獻［18］中將挖礦過程卸載至周邊節(jié)點或邊緣節(jié)點執(zhí)行；文獻［19］中為了保證用戶隱私和能源安全，使用群簽名和隱蔽通道授權(quán)技術(shù)保證用戶的有效性；文獻［20］中提出了一種雙向認證和密鑰協(xié)議，支持條件匿名和密鑰管理，實現(xiàn)了合理的安全保障。

3）智慧醫(yī)療。

智慧醫(yī)療系統(tǒng)利用先進的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動，使醫(yī)療系統(tǒng)信息化，包括針對行動不便、無法送往醫(yī)院進行救治病患的視訊醫(yī)療，對慢性病和老幼病患的遠程照護，對智障、殘疾、傳染病等特殊人群的家庭健康監(jiān)測系統(tǒng)等。智慧醫(yī)療系統(tǒng)需嚴格保障患者的隱私信息，且對時延要求高，通常使用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)醫(yī)患之間數(shù)據(jù)的透明傳輸，并使用計算卸載技術(shù)加快共識過程。文獻［21-22］中研究了醫(yī)療場景下融合系統(tǒng)的使用。其中，文獻［21］中設(shè)計了能夠在按需數(shù)據(jù)共享場景中支持低延遲、安全、匿名和始終可用的時空多媒體治療數(shù)據(jù)通信機制，以提供治療診斷；文獻［22］中構(gòu)建了支持霧?云計算的區(qū)塊鏈架構(gòu)，提出了一個基于多類協(xié)同的活動監(jiān)控與識別框架，提高視頻活動中的分類精度。智慧醫(yī)療中的計算卸載及區(qū)塊鏈技術(shù)以降低視頻傳輸時延、保護用戶隱私為主要研究目標。

4）電子商務(wù)。

文獻［23］中引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)解決電子商務(wù)中存在的各類安全問題，采用遺傳算法（Genetic Algorithm， GA）、模擬退火（Simulated Annealing， SA）算法、人工蜂群（Artificial Bee Colony， ABC）算法、粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization， PSO）算法求解最優(yōu)卸載策略，對比分析各項性能，實驗結(jié)果驗證了該框架和算法的有效性，并證明了計算資源的下界是存在的，對服務(wù)提供商以最大收益和最小成本租用邊緣服務(wù)器具有指導(dǎo)意義。

5）工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。

為了保障工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全，文獻［24］中將區(qū)塊鏈技術(shù)引入其中，記錄物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備間的交互行為，將用戶數(shù)據(jù)處理任務(wù)和區(qū)塊挖掘任務(wù)通過多跳協(xié)同分布式卸載至邊緣服務(wù)器。為了實現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備間的高效傳輸數(shù)據(jù)，充分挖掘通信潛能，設(shè)計了基于區(qū)塊鏈技術(shù)的激勵機制。

6）智慧城市。

為了提高公共服務(wù)的透明度、信任度和公眾參與度，文獻［25］中提出了一種基于分布式混合賬本和邊緣計算模型的智慧城市數(shù)據(jù)管理體系結(jié)構(gòu)。該體系結(jié)構(gòu)為城市運行中生成和處理的數(shù)據(jù)提供了精細和安全的管理，將它應(yīng)用到具體的用例中進行測試，結(jié)果表明，該體系結(jié)構(gòu)具有可擴展性，并且能為公民參與城市管理提供安全和隱私保護的環(huán)境。在控制條件下，一個公民交易的平均注冊時間約為42 ms，而100個并發(fā)公民交易的驗證和結(jié)果編譯大約需要2.4 s。該研究成果為實現(xiàn)智慧城市提供了新思路，但仍然存在場景設(shè)置過于理想化的問題。

7）智能工業(yè)。

文獻［26］中提出了基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的工業(yè)信息物理系統(tǒng)，該系統(tǒng)將智能物理機器的能力與實時數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，以實現(xiàn)更好的系統(tǒng)效率和更快的反應(yīng)。

8）開放制造。

文獻［27］中提出了一個跨企業(yè)框架，實現(xiàn)了制造生態(tài)系統(tǒng)中高層次的、開放的、可控的知識和服務(wù)共享的系統(tǒng)，支持知識和服務(wù)的交換，滿足制造生態(tài)系統(tǒng)的安全和分布式需求。

目前，結(jié)合了計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)的系統(tǒng)在各類物聯(lián)網(wǎng)場景中研究較多，因此，本文后續(xù)分析均基于物聯(lián)網(wǎng)場景。

1.2　結(jié)合計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)的系統(tǒng)功能

計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型可表示為3層結(jié)構(gòu)，這種架構(gòu)形式在目前的文獻中較為常見［28-33］，通常稱為端?邊?云或邊?霧?云的架構(gòu)。

文獻［14，34-35］中提出了區(qū)塊鏈與計算卸載融合系統(tǒng)，將系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型分為兩層，底層為邊緣卸載系統(tǒng)，上層為區(qū)塊鏈系統(tǒng)，其中，邊緣卸載系統(tǒng)包含移動終端設(shè)備和邊緣服務(wù)器。終端設(shè)備將計算任務(wù)卸載至邊緣服務(wù)器，邊緣服務(wù)器除了為移動終端設(shè)備提供計算資源，還可作為區(qū)塊鏈全節(jié)點，構(gòu)建區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)。文獻［14］中的邊緣層設(shè)置了中心權(quán)威機構(gòu)以分配密鑰和證書。

區(qū)塊鏈計算卸載融合系統(tǒng)也可分為4層［36］，自下而上依次為用戶設(shè)備層、分布式單元層（基站）、邊緣節(jié)點層和中心網(wǎng)絡(luò)層；或根據(jù)功能分為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備層、用戶訂閱層、邊緣計算層和云層［37］。在用戶訂閱層，每個數(shù)據(jù)服務(wù)的訂閱者可以控制多臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，將設(shè)備原始數(shù)據(jù)過濾后發(fā)送至邊緣計算層進行計算，既保護了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)隱私，也加快了計算任務(wù)的執(zhí)行速度。

上述文獻對系統(tǒng)功能闡述不夠詳細，特別是區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的節(jié)點功能描述較粗略。本文設(shè)計了計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合的3層網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型，分別為設(shè)備層、邊緣層和云層，如圖1所示。下文將分別從物聯(lián)網(wǎng)移動設(shè)備在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中充當?shù)慕巧腿蝿?wù)卸載過程進行闡述。

1.2.1區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的節(jié)點角色

在物聯(lián)網(wǎng)移動設(shè)備組成的公共區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)（Public Blockchain Network， PBN）中，由于部分設(shè)備資源有限，節(jié)點需要根據(jù)實際情況選擇充當不同的區(qū)塊鏈角色［30］。例如，不存儲賬本，或只存儲部分賬本；不參與挖礦過程，或?qū)⑼诘V過程卸載至其他設(shè)備、邊緣服務(wù)器。因此，區(qū)塊鏈節(jié)點可以分為兩類：一是區(qū)塊鏈用戶節(jié)點，二是全節(jié)點。區(qū)塊鏈用戶節(jié)點僅參與交易過程，而全節(jié)點產(chǎn)生區(qū)塊，參與共識過程，存儲全部賬本。在設(shè)備層中，部分資源充足的設(shè)備充當全節(jié)點角色，如圖1中的智能汽車、筆記本電腦、臺式機節(jié)點，即參與區(qū)塊鏈從區(qū)塊產(chǎn)生到上鏈的全過程，保存完整的賬本；部分資源受限的節(jié)點將共識過程中的挖礦任務(wù)卸載至其他設(shè)備或邊緣服務(wù)器處理；剩余節(jié)點充當區(qū)塊鏈用戶節(jié)點。邊緣層包含各類邊緣服務(wù)器，如RSU、BS等，邊緣服務(wù)器以全節(jié)點的身份參與區(qū)塊鏈系統(tǒng)。

1.2.2用戶任務(wù)卸載過程

物聯(lián)網(wǎng)移動設(shè)備既可以充當計算卸載系統(tǒng)的資源使用者，也可以充當資源的提供者。當用戶有卸載需求時（如用戶數(shù)據(jù)處理任務(wù)或區(qū)塊鏈共識任務(wù)），可以根據(jù)任務(wù)的屬性（如數(shù)據(jù)量大小、能容忍的最小時延、所需算力資源等）和周圍的環(huán)境信息（如周圍設(shè)備剩余資源情況、可用網(wǎng)絡(luò)帶寬、可訪問的邊緣服務(wù)器等），作出最優(yōu)的卸載決策（如是否卸載？卸載至何處？卸載多少？）。為了保障卸載系統(tǒng)的魯棒性和可擴展性，可將任務(wù)卸載至設(shè)備層有剩余資源的用戶，也可卸載至邊緣服務(wù)器，邊緣服務(wù)器之間通過有線鏈路連接，以實現(xiàn)負載均衡。若邊緣服務(wù)器無法滿足用戶的需求，可將任務(wù)卸載至云層進行計算。服務(wù)器完成任務(wù)的計算后，將計算結(jié)果回傳至卸載用戶。

圖1　計算卸載和區(qū)塊鏈結(jié)合系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2 計算卸載系統(tǒng)中的區(qū)塊鏈技術(shù)

有線網(wǎng)絡(luò)中的區(qū)塊鏈技術(shù)以犧牲算力和存儲為代價，實現(xiàn)去中心化的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)不可篡改等特性，取得了巨大的成功。然而，在無線移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，由于節(jié)點資源有限，限制了該技術(shù)的廣泛應(yīng)用。計算卸載技術(shù)的出現(xiàn)彌補了物聯(lián)網(wǎng)移動設(shè)備資源不足的問題，促進了區(qū)塊鏈技術(shù)在無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的發(fā)展。

2.1　區(qū)塊鏈技術(shù)解決的主要問題

區(qū)塊鏈技術(shù)最初被用來解決數(shù)字貨幣流通中的隱私保護和數(shù)據(jù)篡改等安全類問題，比特幣中設(shè)計的獎勵機制可用于解決物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中的資源交易問題，以太坊的出現(xiàn)進一步拓展了區(qū)塊鏈技術(shù)。以太坊可以被視為一個去中心化的虛擬機，它能自動執(zhí)行程序化的智能合約，實現(xiàn)各類預(yù)定義的規(guī)則，可用于計算卸載中任務(wù)和服務(wù)的自動匹配。因此，為了更細致地研究區(qū)塊鏈技術(shù)在MEC系統(tǒng)中的作用，分類如下：1）解決MEC系統(tǒng)中的各類安全問題；2）利用區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的獎勵機制實現(xiàn)MEC中的資源分配；3）基于區(qū)塊鏈的智能合約實現(xiàn)MEC系統(tǒng)的自組織功能。這種分類方法有助于研究人員細化目標，針對具體問題設(shè)計區(qū)塊鏈系統(tǒng)，從而攻破瓶頸問題。

2.1.1安全類問題

為了保護邊緣服務(wù)器的安全，使它能夠拒絕惡意用戶的非法卸載請求，可使用區(qū)塊鏈技術(shù)識別移動節(jié)點的身份［25］，移動節(jié)點只有通過基于區(qū)塊鏈訪問控制機制的審查后，才可以將它的計算任務(wù)卸載到云端或邊緣服務(wù)器，保證了服務(wù)器的訪問安全［13］。在任務(wù)卸載之前，通過區(qū)塊鏈技術(shù)驗證服務(wù)請求者和服務(wù)提供者的服務(wù)等級協(xié)議，實現(xiàn)按需訪問［38］。為了保證共識任務(wù)卸載過程中的用戶隱私安全，可以將礦工和服務(wù)提供商之間的交互過程建模為私有信息下的隨機Stackelberg博弈，用戶只根據(jù)服務(wù)價格決策自己的行為，而不觀察其他用戶的行為，保證了其他用戶的隱私安全［39］。在PBN中，當使用代理挖掘和云挖掘方法解決移動設(shè)備算力不足的問題時，可以通過競爭挖掘的方式排除可疑節(jié)點［40］。由于設(shè)備的移動性，在任務(wù)執(zhí)行過程中，當設(shè)備離開卸載服務(wù)器的通信范圍時，可能面臨遷移的問題，文獻［15］中設(shè)計了基于移動感知的卸載技術(shù)，通過引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，保證用戶卸載遷移過程中的數(shù)據(jù)安全。為了促進將隱私嵌入其中的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及與邊緣服務(wù)器之間的通信安全，可在物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算環(huán)境中設(shè)計區(qū)塊鏈模塊化聯(lián)盟架構(gòu)［41］，單一用例設(shè)備被組合成私有區(qū)塊鏈或側(cè)鏈，再以模塊化的方式連接到聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)，側(cè)鏈網(wǎng)絡(luò)負責維護物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)操作安全日志，聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)負責記錄物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的傳入訪問請求，保證系統(tǒng)的整體安全。

以上研究成果從用戶身份識別、區(qū)塊鏈中的數(shù)據(jù)安全、用戶的隱私保護等方面，提出了物聯(lián)網(wǎng)計算卸載過程中的安全問題解決方案；然而攻擊者仍然可以通過分析交易數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性、用戶的行為習慣等，獲取交易信息和用戶的隱私信息，降低區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的安全性，這是目前研究的難點問題。

2.1.2資源分配方法問題

區(qū)塊鏈系統(tǒng)為了鼓勵參與節(jié)點貢獻自身資源以達到賬本共識的目的，設(shè)計了各種激勵機制，這些機制同樣可用于激勵計算卸載系統(tǒng)中的資源擁有者。計算卸載系統(tǒng)以個體用戶或系統(tǒng)整體獎勵最大化為目的，通過優(yōu)化方法得到最優(yōu)的資源分配策略［33，42］。目前較流行的優(yōu)化方法是基于深度強化學習的方法，文獻［42］中采用該方法，以信噪比、區(qū)塊鏈難度值標識網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，用戶和服務(wù)器的卸載關(guān)系作為網(wǎng)絡(luò)動作，用戶可以獲取的收益作為網(wǎng)絡(luò)獎勵建立學習模型，得到資源分配策略。邊緣計算和PBN環(huán)境下的資源分配問題也可以建模為博弈論問題，如聯(lián)盟博弈［28］、Stackelberg博弈［43］等。其中：文獻［28］中以系統(tǒng)效用最大化為目標組建聯(lián)盟博弈，將一定范圍內(nèi)的移動設(shè)備相互連接，形成一個類似礦池的協(xié)同挖掘網(wǎng)絡(luò)，聯(lián)合挖礦，獲取獎勵，再對移動設(shè)備按比例分成；文獻［43］中將服務(wù)器資源管理過程描述為兩階段Stackelberg博弈，即定價過程和選擇購買過程，將定價過程分為統(tǒng)一定價和歧視性定價兩種方式，實驗結(jié)果展示了不同定價方式的優(yōu)勢。

區(qū)塊鏈中的獎勵機制能在一定程度上激勵資源擁有者積極參與卸載任務(wù)的執(zhí)行；然而這種獎勵方式使用范圍有限，對任務(wù)種類存在限制等，使得計算卸載過程仍然面臨節(jié)點參與度不高的問題。

2.1.3卸載的自組織問題

以太坊中的智能合約能夠?qū)崿F(xiàn)各類預(yù)定義的規(guī)則，可用于計算卸載中任務(wù)和服務(wù)的自動匹配。為了優(yōu)化MEC和區(qū)塊鏈聯(lián)合系統(tǒng)的性能，文獻［44］中提出了自組織計算任務(wù)執(zhí)行的共識協(xié)議，使用智能合約驗證和處理交易，實現(xiàn)自適應(yīng)的資源分配。研究人員利用智能合約中的預(yù)定義規(guī)則，通過權(quán)衡時延、能耗等計算卸載代價，實現(xiàn)服務(wù)請求者和服務(wù)提供者的匹配［45-46］。針對卸載系統(tǒng)的冷啟動和長返回問題，文獻［31］中設(shè)計了能自動執(zhí)行計算資源交易和貨幣借貸過程的智能合約，通過向邊緣節(jié)點提供貸款服務(wù)啟動卸載過程。也可以在計算卸載系統(tǒng)中構(gòu)建虛擬貨幣，實現(xiàn)去中心化的卸載生態(tài)系統(tǒng)，通過獎懲機制，實現(xiàn)合作傳輸數(shù)據(jù)［24］，隔離自私節(jié)點［47］等功能。卸載自組織的實現(xiàn)能夠極大降低任務(wù)卸載成本，逐漸成為計算卸載領(lǐng)域的研究熱點，目前針對此方向的研究成果較少，且缺乏具體的可行性驗證方案。

2.2　區(qū)塊鏈中的關(guān)鍵技術(shù)

2.2.1共識算法

為了保障物聯(lián)網(wǎng)移動設(shè)備的安全，通常組建PBN，參與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)脑O(shè)備作為PBN節(jié)點，將設(shè)備之間的數(shù)據(jù)交互行為、服務(wù)的提供和使用行為記錄在區(qū)塊中。計算卸載系統(tǒng)中的區(qū)塊鏈經(jīng)常使用安全性最高的PoW共識算法［48-50］，但PoW共識算法對算力要求較高，且隨著接入設(shè)備的數(shù)量劇增，達成共識所需的算力要求越來越高［51］，因此，研究人員設(shè)計了各種輕量級的共識算法，以減輕設(shè)備的算力需求。BFT和PoS［36］是兩種較常用的算法，但是BFT存在擴展性差和系統(tǒng)節(jié)點固定的問題，PoS也存在中心化傾向和效率低的問題。針對BFT的改進算法有實用BFT（Practice BFT， PBFT）、冗余BFT（Redundant BFT， RBFT）和代理BFT（delegate BFT， dBFT）［52］等，其中RBFT在PBFT進行區(qū)塊共識之前加入交易驗證信息，保證了交易請求者和交易信息的真實性［13］。針對PoS的改進算法有代理權(quán)益證明算法（Delegate PoS， DPoS）［53］、DPoS-PBFT結(jié)合的算法［34-44］等。其他共識算法如PoU［14］、PoC［15］、基于回聲時延對區(qū)塊鏈中的節(jié)點分簇、以簇的形式達成共識的算法BCBPT（Bitcoin Clustering Based Ping Tim）［28，54］等，均能在一定程度上降低共識所需的算力資源。

共識算法是區(qū)塊鏈中核心技術(shù)之一，決定了區(qū)塊鏈系統(tǒng)的性能及安全性。在實際使用中，性能和安全性不可兼得。研究人員需從出塊節(jié)點選舉機制和主鏈共識方法兩個步驟，根據(jù)具體應(yīng)用場景權(quán)衡，并針對最新攻擊方式展開研究。

2.2.2區(qū)塊鏈的存儲可擴展性

在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中，節(jié)點存儲完整的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)，通過高冗余增強數(shù)據(jù)的公開性和透明性，有效保障了區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)安全［55］，但大部分物聯(lián)網(wǎng)移動設(shè)備存儲資源有限，無法勝任存儲PBN完整賬本的任務(wù)（例如，截至目前，比特幣賬本的大小大約為340 GB，超出了大部分移動設(shè)備的存儲能力）。很多學者致力于研究區(qū)塊鏈存儲的可擴展性［56-58］，提出了各種方法應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)移動設(shè)備資源不足的問題。其中，計算卸載系統(tǒng)中的區(qū)塊鏈技術(shù)采用了幾種有代表性的賬本存儲方案：一是基站作為計算卸載的管理機構(gòu)［12］，接收用戶的卸載請求，將任務(wù)卸載到合適的霧節(jié)點（提供計算資源的車輛），監(jiān)督卸載任務(wù)的執(zhí)行，驗證卸載結(jié)果，對卸載雙方進行獎懲。一般地，基站可由注冊機構(gòu)組件、計算組件和存儲組件這3個模塊組成，注冊機構(gòu)組件負責為車輛分配數(shù)字證書，計算組件負責設(shè)計和執(zhí)行智能合約、區(qū)塊鏈賬本的共識，而賬本存儲在存儲組件中，其他節(jié)點無須存儲完整的交易賬本。二是邊緣服務(wù)器組成的礦工節(jié)點存儲完整賬本。由于物聯(lián)網(wǎng)移動設(shè)備存儲資源有限［29，31，34］，可以只存儲部分賬本，例如只存儲最新生成的若干個區(qū)塊。三是賬本存儲在云服務(wù)器、邊緣節(jié)點和有較多計算和存儲資源的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（如電腦）中［30］，其他節(jié)點不存儲賬本。

孫知信等［59］詳細地總結(jié)了區(qū)塊鏈存儲的可擴展性，將解決方案分為鏈上存儲和鏈下存儲兩類，并剖析了兩類方法的原理與思路，為融合系統(tǒng)中區(qū)塊鏈賬本的存儲問題提供了可供選擇的解決方案。

3 區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的計算卸載技術(shù)

計算卸載技術(shù)作為一種新的計算范式，引起了國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注。較多文獻較為全面地總結(jié)了卸載策略中的關(guān)鍵技術(shù)，但是區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的計算卸載技術(shù)，由于它的計算卸載任務(wù)不同、制定卸載決策時需考慮的因素不同，造成了卸載決策的制定方式、卸載策略的優(yōu)化目標及優(yōu)化算法不同，下文分別進行討論。

3.1　卸載決策的制定方式

根據(jù)不同的標準，卸載方式可以分為集中式和分布式、在線和離線方式、基于單個時間片的決策和基于長期的決策。其中：分布式?jīng)Q策的制定者一般是終端設(shè)備，終端設(shè)備收集決策相關(guān)的各類信息，如計算任務(wù)的數(shù)據(jù)量、容忍的最大延遲、設(shè)備自身算力、邊緣服務(wù)器算力、網(wǎng)絡(luò)帶寬資源等，并據(jù)此制定決策方案；集中式?jīng)Q策由中央決策單元收集以上信息，作出決策并將決策結(jié)果分發(fā)給終端設(shè)備。集中式和分布式的選擇，需根據(jù)終端設(shè)備擁有的資源量決定。離線方式，即在計算開始之前已知所有輸入數(shù)據(jù)，該方式適合計算量較大、計算時間長的應(yīng)用場景；在線方式在開始計算之前并不需要知道所有輸入數(shù)據(jù)，可以邊計算邊收集，相比而言，該方式適合運行時間短、計算量小的應(yīng)用場景。如基于機器學習算法的模型訓(xùn)練，可采用離線方式提前訓(xùn)練模型，決策時根據(jù)收集的實時數(shù)據(jù)計算?；趩蝹€時間片的決策即系統(tǒng)根據(jù)某一時刻收集的數(shù)據(jù)和此刻的優(yōu)化目標，制定卸載決策；而基于長期的決策，以系統(tǒng)長期的收益為目標制定卸載決策。

近年來，研究人員對各種卸載決策方式進行了深入的研究，取得了一定的進展。在具體應(yīng)用中，需根據(jù)場景需求，選擇不同的決策方式，以最低的成本獲得最大的收益。

3.2　卸載策略的優(yōu)化目標

卸載目標的制定和優(yōu)化是計算卸載研究中的關(guān)鍵問題。移動用戶計算任務(wù)的卸載過程受到很多因素，如用戶的移動軌跡、服務(wù)請求設(shè)備的性能、任務(wù)的分布情況、無線網(wǎng)絡(luò)狀況等的影響。為了激勵有剩余資源的節(jié)點積極參與計算卸載服務(wù)，文獻［47，60］中提出了基于經(jīng)濟收益的激勵機制，以用戶的收益最大化為卸載系統(tǒng)的優(yōu)化目標。引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)后，制定卸載決策時，需考慮區(qū)塊鏈系統(tǒng)的相關(guān)性能，如挖礦過程所需的算力、區(qū)塊鏈系統(tǒng)的吞吐量、節(jié)點通過挖礦產(chǎn)生新區(qū)塊能夠獲得的獎勵等。因此，融合了區(qū)塊鏈技術(shù)的計算卸載系統(tǒng)優(yōu)化目標可分為以下3類：

1）以計算卸載系統(tǒng)的時延和能耗最小化為優(yōu)化目標，卸載任務(wù)包含了用戶的計算任務(wù)和區(qū)塊鏈的共識任務(wù)。文獻［9，12］中以用戶的計算任務(wù)和區(qū)塊鏈的共識任務(wù)作為卸載任務(wù)，以時延和能耗最小化為優(yōu)化目標。其中，文獻［9］中設(shè)計了一個多智能體、層次化且加入了專家系統(tǒng)的深度強化學習框架，解決傳統(tǒng)深度強化學習算法存在的收斂慢、缺乏魯棒性、性能不穩(wěn)定等問題。文獻［12］中利用區(qū)塊鏈和智能合約技術(shù)構(gòu)建了保障隱私和公平的任務(wù)卸載框架，同時設(shè)計了基于主觀邏輯的信任度量化任務(wù)成功卸載的概率，減少了任務(wù)卸載至惡意邊緣服務(wù)器的可能，實現(xiàn)了在保證隱私、公平和安全的同時，最小化任務(wù)卸載延遲、排隊延遲和服務(wù)切換成本的卸載決策。

2）以區(qū)塊鏈系統(tǒng)的吞吐量或平均區(qū)塊產(chǎn)生時間制定優(yōu)化目標。文獻［18］中為了加快系統(tǒng)產(chǎn)生區(qū)塊的速度，可將共識過程卸載至周邊用戶或邊緣服務(wù)器，系統(tǒng)以提高區(qū)塊鏈系統(tǒng)的吞吐量、降低系統(tǒng)時延為目的，優(yōu)化卸載過程；文獻［34］中基于異構(gòu)處理器資源和網(wǎng)絡(luò)資源的用戶效用函數(shù)和區(qū)塊鏈系統(tǒng)中區(qū)塊的生成效率最大化作為系統(tǒng)優(yōu)化目標；文獻［44］中以最大化區(qū)塊鏈系統(tǒng)的吞吐量和用戶的服務(wù)質(zhì)量為優(yōu)化目標；文獻［52］中的優(yōu)化目標是使卸載系統(tǒng)的計算速率和區(qū)塊鏈系統(tǒng)的交易吞吐量最大化；文獻［61］中以最小化卸載系統(tǒng)的能耗和區(qū)塊鏈系統(tǒng)生成塊的時間為優(yōu)化目標。

3）使用區(qū)塊鏈的激勵機制調(diào)動資源提供者的積極性，從而形成一個交易系統(tǒng)，以該交易系統(tǒng)中單個用戶或全體用戶的利益最大化為目標。文獻［23］中提出在電子商務(wù)場景下使用區(qū)塊鏈技術(shù)，將共識過程卸載至邊緣服務(wù)器，以服務(wù)提供商的收益最大化和成本最小化作為優(yōu)化目標，制定卸載策略；文獻［29］中的優(yōu)化目標融合了單個設(shè)備的收益最大化和系統(tǒng)總體收益的最大化；文獻［31］中將聯(lián)合卸載問題表述為一個非合作博弈，以模擬移動設(shè)備之間的競爭關(guān)系，優(yōu)化目標是最小化每個移動設(shè)備在計算時間、能量和數(shù)字貨幣方面的成本，通過共識過程最大化產(chǎn)生區(qū)塊獲得的收益，實現(xiàn)每個移動設(shè)備的利潤最大化。

目前，卸載策略優(yōu)化目標的設(shè)置尚無統(tǒng)一標準，使得不同系統(tǒng)之間的對比較為復(fù)雜，后續(xù)研究可為不同行業(yè)制定特定優(yōu)化目標，促進卸載策略優(yōu)化算法的更快更好的發(fā)展。

3.3　卸載策略的優(yōu)化算法

制定卸載策略即根據(jù)不同的優(yōu)化目標，為卸載任務(wù)選擇卸載服務(wù)器，制定資源分配方案，可建模為混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題（Mixed Integer NonLinear Programming， MINLP），這類問題通常較難求解。目前，國內(nèi)外學者嘗試采用各種方法解決該問題，文獻［62］中總結(jié)了車聯(lián)網(wǎng)邊緣計算卸載技術(shù)優(yōu)化算法，本文在此基礎(chǔ)上進行改進和擴充，歸納為強化學習類方法、啟發(fā)式算法、博弈論方法和數(shù)學類方法。

3.3.1強化學習類方法

在移動物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，制定卸載決策時需要考慮資源供給的不確定性、任務(wù)的不可預(yù)測性和無線信道的不穩(wěn)定性，強化學習擅長將許多復(fù)雜的環(huán)境因素抽象為映射問題，并從中進行策略學習，因此成為解決該類問題的首選方法。但是面對高度復(fù)雜的移動物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，強化學習也面臨高維狀態(tài)空間和動作空間帶來的收斂速度慢等問題，因此學者們提出了各種改進的強化學習方法，例如，文獻［35］中通過在深度強化學習模型中引入自適應(yīng)GA提高收斂速度。文獻［9］中設(shè)計了一個基于多智能體深度強化學習的卸載決策框架，并引入聯(lián)盟學習提高收斂速度，提高系統(tǒng)的魯棒性。文獻［13，32，44］中擴展了深度強化學習中的DQN （Deep Q-Network）算法。文獻［18，52］中利用A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法提高計算卸載決策的速度和可靠性。但是，面對復(fù)雜的、動態(tài)的、連續(xù)的環(huán)境變化，強化學習方法仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，如隨著用戶數(shù)的急劇增加而產(chǎn)生的維數(shù)災(zāi)難問題、強化學習模型的訓(xùn)練時間過長需要較多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以及如何在強化學習框架中更好地表示卸載決策的狀態(tài)空間、動作空間以及獎勵函數(shù)的問題等。

3.3.2啟發(fā)式算法

啟發(fā)式算法以仿自然體算法為主，主要有PSO、ABC、GA和SA等，這類算法能在可接受的計算成本內(nèi)搜尋最優(yōu)解，經(jīng)常被用于求解復(fù)雜場景中的優(yōu)化問題。文獻［36］中將非支配排序遺傳算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm， NSGA-Ⅲ）和簡單加性加權(quán)及多準則決策方法結(jié)合以求得最優(yōu)卸載策略，文獻［63］中使用SA算法求解最優(yōu)決策，文獻［23］中對比多種啟發(fā)式算法在求解最優(yōu)卸載策略的性能。這類算法通常需要在成本和收益之間折中，為了節(jié)省成本，可在算法中加入專家知識，幫助算法更快地收斂。

3.3.3博弈論方法

卸載決策問題即卸載系統(tǒng)的資源分配問題。由于網(wǎng)絡(luò)資源和計算資源的短缺，終端用戶之間需要競爭資源的使用權(quán)，故經(jīng)常將該問題描述為一個非合作博弈過程，通過求解如何高效地達到納什均衡狀態(tài)而得到資源的分配方案［29，31］。也可以建模為Stackelberg博弈模型［49］，通過雙向公開競價的方式優(yōu)化資源分配?；诓┺恼摰馁Y源分配方式適用于靜態(tài)場景或動態(tài)場景下的瞬時決策場景，而在移動物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)變化的場景下，若在每個時刻通過計算獲取當前時刻的最優(yōu)解，會對系統(tǒng)造成較大的計算負擔，且不一定能獲得長期最優(yōu)策略。

3.3.4數(shù)學類方法

MINLP直接求解難度較大，因此，可以首先簡化、松弛、解耦復(fù)雜問題，將問題轉(zhuǎn)換為可解問題后再求解。如文獻［34］中將卸載問題解耦為處理器調(diào)度問題和資源分配問題，使用拉格朗日對偶理論求解；文獻［33，48］中使用交替方向乘子法求解問題。另外，為了兼顧系統(tǒng)的穩(wěn)定性和長期收益，也可使用Lyapunov優(yōu)化方法獲得最優(yōu)方案［30］。這類方法由于模型固化、不能主動適應(yīng)環(huán)境，只能用于解決特定場景下的特定問題，在可擴展性方面存在較大的局限性。

4 存在的問題及未來研究方向

將計算卸載技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)融入物聯(lián)網(wǎng)場景，有助于解決物聯(lián)網(wǎng)中移動設(shè)備性能不足的問題和泛在接入網(wǎng)的安全問題，加速“萬物互聯(lián)”時代的到來，二者的融合研究前景廣闊。目前針對計算卸載技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)的研究不斷突破它們各自的技術(shù)瓶頸問題，但二者的結(jié)合大多停留在表面。為了更好地推動二者的融合發(fā)展，本文總結(jié)了當前存在的主要問題及未來的研究方向。

1）現(xiàn)有的計算卸載技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中結(jié)合的研究大都只針對各自領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，如卸載的決策問題、區(qū)塊鏈的共識算法問題，缺少深層次的研究，如將區(qū)塊鏈的共識任務(wù)和用戶的數(shù)據(jù)處理任務(wù)等同對待進行任務(wù)卸載、將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)和邊緣服務(wù)器的資源交易記錄等同對待存儲到區(qū)塊鏈中。然而，這兩者之間有本質(zhì)的區(qū)別：首先，區(qū)塊鏈的共識任務(wù)和用戶數(shù)據(jù)處理任務(wù)的緊急程度、任務(wù)屬性、任務(wù)計算方式不同；其次，邊緣服務(wù)器需要處理的環(huán)境感知數(shù)據(jù)和資源的交易記錄數(shù)據(jù)無論是從數(shù)據(jù)內(nèi)容還是數(shù)據(jù)量都相差甚遠；再者，不同的用戶和設(shè)備對系統(tǒng)的QoS要求不同，如更注重時延、更注重能耗或更注重數(shù)據(jù)安全等；最后，物聯(lián)網(wǎng)移動環(huán)境中接入設(shè)備數(shù)量多、差異大，邊緣資源分布不均勻。因此，在未來的研究中，必須針對具體的場景和用戶需求、不同的任務(wù)屬性，設(shè)計符合實際場景的系統(tǒng)模型，試圖建立通用的模型勢必引起系統(tǒng)過于復(fù)雜，從而使模型性能無法滿足實時性的需求。例如，可以嘗試設(shè)計復(fù)雜性較低的、適用于輕量級的區(qū)塊鏈節(jié)點設(shè)備的卸載決策方案，減小制定卸載決策的算力和時延需求等。

2）將區(qū)塊鏈技術(shù)引入物聯(lián)網(wǎng)中，構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)PBN系統(tǒng)，以約束參與系統(tǒng)資源交易的設(shè)備行為，再利用計算卸載技術(shù)，使不具備共識能力的節(jié)點，將共識任務(wù)卸載至邊緣服務(wù)器，從而加入PBN系統(tǒng)。節(jié)點數(shù)量的增多，提高了惡意節(jié)點篡改數(shù)據(jù)的難度，增強了PBN系統(tǒng)的安全性，最終營造出一個安全可信的物聯(lián)網(wǎng)交互環(huán)境。然而，引入了計算卸載技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，仍然面臨來自PBN系統(tǒng)外部節(jié)點的威脅，如竊聽無線信道中傳輸?shù)男畔?、根?jù)數(shù)據(jù)傳輸模式推斷用戶所在的位置和使用習慣等隱私信息［64］。目前，結(jié)合了計算卸載技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)的系統(tǒng)針對該類安全問題研究較少。文獻［32］中將任務(wù)卸載的時延和能耗、用戶隱私保護級別和礦工利潤最大化作為聯(lián)合優(yōu)化問題，以最小化長期系統(tǒng)卸載代價、最大化所有區(qū)塊鏈用戶的隱私級別為目標，為這類安全問題提供了一種解決思路；但文獻中考慮的安全問題形式較單一，用戶的隱私級別定義不夠完善。未來對這類安全問題應(yīng)進行更細致深入的研究。

3）區(qū)塊鏈的可擴展性是PBN系統(tǒng)研究中的難點。結(jié)合計算卸載技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)大多以犧牲可擴展性來滿足移動設(shè)備的安全性和分布式需求，這將會對系統(tǒng)性能造成嚴重的影響。未來可以考慮從區(qū)塊鏈的交易驗證、共識算法、賬本存儲等方面著手，解決區(qū)塊鏈的可擴展性問題，如通過存儲與區(qū)塊鏈大小無關(guān)的少量數(shù)據(jù)完成驗證、存儲壓縮區(qū)塊鏈以節(jié)省存儲容量、以樹的形式存儲區(qū)塊、定期對賬戶樹進行修剪、刪除無用樹枝等方法，都可作為未來的發(fā)展方向深入研究。

4）如何激勵有剩余資源的邊緣節(jié)點貢獻自己的力量仍然是目前需要細化研究的問題。在現(xiàn)有大部分研究中，均默認邊緣服務(wù)節(jié)點會主動參與計算卸載，然而實際情況中，由于邊緣設(shè)備所屬權(quán)不同，各個設(shè)備的所有者從節(jié)省自身能耗的目的出發(fā)，不愿意無私地貢獻自己的算力資源或存儲資源［65］。為了解決這類問題，需要從計算卸載全生命周期對它本身產(chǎn)生的影響出發(fā)，確定哪些節(jié)點是自私節(jié)點，如何檢測自私節(jié)點，什么樣的激勵機制對減少自私節(jié)點更有用，還需深入分析節(jié)點計算能力和通信能力的評估方法，確定自適應(yīng)的獎懲策略和任務(wù)調(diào)度算法對它制定激勵機制。

5 結(jié)語

本文總結(jié)了物聯(lián)網(wǎng)中計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合研究的現(xiàn)狀，分析了二者結(jié)合的可行性和必要性，提出了融合系統(tǒng)研究的廣闊前景。首先，歸納了計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合使用的場景，將本文的討論范圍限定于物聯(lián)網(wǎng)中計算卸載和區(qū)塊鏈技術(shù)的結(jié)合。對比了物聯(lián)網(wǎng)中二者結(jié)合的各種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，提出了包含“端?邊?云”的3層結(jié)構(gòu)，并分析了這種架構(gòu)中各種設(shè)備擔任的區(qū)塊鏈節(jié)點角色和計算卸載功能的實現(xiàn)過程。其次，從區(qū)塊鏈技術(shù)融入物聯(lián)網(wǎng)計算卸載系統(tǒng)的角度，將區(qū)塊鏈技術(shù)在其中能夠解決的問題分為安全類問題、資源分配方法類問題和卸載系統(tǒng)的自組織類問題，總結(jié)了區(qū)塊鏈中的關(guān)鍵技術(shù)。再從計算卸載技術(shù)融入物聯(lián)網(wǎng)區(qū)塊鏈系統(tǒng)的角度，分析了不同計算卸載策略的制定方式、優(yōu)化目標和優(yōu)化算法的使用場景和存在的缺陷。最后，分析了物聯(lián)網(wǎng)中區(qū)塊鏈技術(shù)和計算卸載技術(shù)結(jié)合研究存在的挑戰(zhàn)及未來的發(fā)展方向。

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Survey on combination of computation offloading and blockchain in internet of things

MEN Rui1，2， FAN Shujia3， SHAN Axida1， DU Shaoyu1， FAN Xiumei1*

（1，’，’710048，；2，，745000，；3，，100084，）

With the recent development of mobile communication technology and the popularization of smart devices， the computation-intensive tasks of the terminal devices can be offloaded to edge servers to solve the problem of insufficient resources. However， the distributed nature of computation offloading technology exposes terminal devices and edge servers to security risks. And， blockchain technology can provide a safe environment transaction for the computation offloading system. The combination of the above two technologies can solve the insufficient resource and the security problems in internet of things. Therefore， the research results of applications combining computation offloading with blockchain technologies in internet of things were surveyed. Firstly， the application scenarios and system functions in the combination of computation offloading and blockchain technologies were analyzed. Then， the main problems solved by blockchain technology and the key techniques used in this technology were summarized in the computation offloading system. The formulation methods， optimization objectives and optimization algorithms of computation offloading strategies in the blockchain system were classified. Finally， the problems in the combination were provided， and the future directions of development in this area were prospected.

internet of things; computation offloading; resource management; offloading decision; blockchain; consensus algorithm

1001-9081（2023）10-3008-09

10.11772/j.issn.1001-9081.2022091466

2022?10?08；

2023?02?07；

科技部外國專家項目（G2022041009L）；陜西省重點研發(fā)計劃項目（2021GY?072）；甘肅省教育廳高校科研創(chuàng)新項目（2020A?117）；內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學基金資助項目（2022MS06007）；內(nèi)蒙古自治區(qū)教育廳高?？蒲许椖浚∟JZY22035）。

門瑞（1987—），女，甘肅寧縣人，講師，博士研究生，主要研究方向：車聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算； 樊書嘉（1994—），女，北京人，博士研究生，主要研究方向：大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、教育元宇宙應(yīng)用； 阿喜達（1980—），男（蒙古族），內(nèi)蒙古呼倫貝爾人，副教授，博士，主要研究方向：協(xié)作通信技術(shù)、激勵機制； 杜邵昱（1999—），男，陜西藍田人，碩士研究生，主要研究方向：車聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈； 樊秀梅（1967—），女，山西山陰人，教授，博士，主要研究方向：多智能體協(xié)同控制、資源管理、邊-霧計算。

TP391

A

2023?02?11。

This work is partially supported by Foreign Expert Project of Ministry of Science and Technology （G2022041009L）， Key Research and Development Program of Shaanxi Province （2021GY-072）， Scientific Research Innovation Project of Higher Education of Department of Education of Gansu Province （2020A-117）， Inner Mongolia Autonomous Region Natural Science Foundation （2022MS06007）， Scientific Research Project of Higher Education of Department of Education of Inner Mongolia Autonomous Region （NJZY22035）.

MEN Rui， born in 1987， Ph. D. candidate， lecturer. Her research interests include internet of vehicles， edge computing.

FAN Shujia， born in 1994， Ph. D. candidate. Her research interests include big data， blockchain， application of educational metaverse.

SHAN Axida， born in 1980， Ph. D.， associate professor. His research interests include collaborative communication technology， incentive mechanism.

DU Shaoyu， born in 1999， M. S. candidate. His research interests include internet of vehicles， blockchain.

FAN Xiumei， born in 1967， Ph. D.， professor. Her research interests include multi?agent cooperative control， resource management， edge?fog computing.