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面向边缘计算的分层分片区块链存储优化研究

面向边缘计算的分层分片区块链存储优化研究

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作者：钱海洋中原工学院

学位级别：硕士

边缘计算中数据的存储与传输存在着篡改泄露、易被攻击等风险,区块链作为一种安全的分布式数据存储系统,能有效维护数据可信。由于区块链所存在的上链效率低、存储冗余高等扩展性问题,与边缘设备资源受限且异构形成矛盾,导致二者融合应... 详细信息

边缘计算中数据的存储与传输存在着篡改泄露、易被攻击等风险,区块链作为一种安全的分布式数据存储系统,能有效维护数据可信。由于区块链所存在的上链效率低、存储冗余高等扩展性问题,与边缘设备资源受限且异构形成矛盾,导致二者融合应用效果欠佳。针对上述问题,本文提出了适用于边缘计算的分层分片区块链存储模型。在此基础上,根据边缘设备中数据具有时效性的特点,提出了一种基于访问热度的区块链数据剪裁方法,有效解决区块链存储过溢问题。主要研究内容及贡献如下:1.本文设计了一个适用于边缘计算的分层分片区块链存储模型HSBS(hierarched and sharded based blockchain storage model)。该模型采用主从结构分层部署区块链,在云中心部署主链负责整合多条分片从链的状态信息,达到主从链网状态一致,并实现从链跨链中继。利用社区发现思想将性能相似、位置相近的边缘设备聚类成不同从链分片,并提出基于权重的一致性哈希算法合理分配分片存储负载。仿真实验表明,该存储模型具有吞吐量高、存储冗余度低的优势。2.针对边缘设备中访问热度低的数据长期保留在链上而造成存储资源浪费问题,提出了一种基于访问热度的区块数据裁剪方法。采用牛顿冷却定律的思想,对从链判定区块数据访问热度和剪裁。对主链与分片从链的区块的结构进行详细设计,防止裁剪到链下的数据被篡改。结合HSBS模型主从架构,设计了具体的剪裁流程,确保各节点剪裁的一致性。通过仿真实验,证明了方法的有效性。

关键词：区块链边缘计算分层分片数据剪裁社区发现

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