去中心化边缘群智系统的激励机制研究
发布时间：2021-06-14 04:24
边缘群智即边缘群体智能提供了一种新的利用人群和边缘计算服务器网络的力量来收集、处理、预测和探知大量有用信息的手段。其中任务发布者通过分布式的边缘群智平台,向大量非专业工人群体发布大量任务,以获得任务答案,其中边缘云网络充当了传统群智平台和数据就近处理的功能。群智的一般场景里,待完成的任务量往往太大以至于不能找到足够的专业工人,而且这些任务不能由计算机代替人来很好地自动处理。一个群智系统包括三个利益相关者,即群智平台（传统群智的云平台或者本工作中由众多边缘云组成的去中心化群智平台）,工人（人群和各种传感器、处理器等硬件设备）,和任务发布者。本文针对已有群智系统所面临的激励机制欠缺、运营成本高企、用户体验较差、数据隐私保护不理想等问题,结合移动边缘计算的硬件基础设施和网络环境,以及区块链智能合约技术在构建信任方面的优势,设计了去中心化边缘群智平台的激励机制模型、与之配合的工作流程及其赖以运行的软硬件系统,并对其初步实现。取得了如下四项成果:1)针对典型群智即众包社区的三个利益相关者存在利益冲突这一根本问题,本文研究了边缘群智的基础,即众包的激励机制,提出了一种基于奖励和惩罚函数的激励相容的...
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：146 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－２?论文组织架构??本文组织结构见图１－２，主要描述了四个研宄问题的依赖关系
?目标：?＾?＇??１２．０４）?Ｉ?重启实例?１?开＾移?????源到‘标：??／?＼?应用层?同步实例??／?＼?｜?的女件系条￥内存状态??（如?Ｉｇｋ?务（如］１＾别）｜?暂?＾?例??／■?￣￣Ｙ＼ｌｒｎｉ?Ｉ?将ａＰＰ作＋麵贝??ｒｊ?ｒｊ?ｕｉ?Ｉ?拷贝士Ｉ系统??ｋ?ｋ?窆??ｔ??＇?Ｔ＾＇??—?＝?彐?目标．?否??????［＿Ｊ?Ｉ?将基础包作为ａｐｐ＾贝??（ａ）边缘服务的三层架构?（ｂ）迁移数据前的判断流程??图２－１?边缘服务三层架构的工作原理??２．３．４服务迁移中数据的高效传输??服务迁移的一个核心问题在于如何在最短时间内把需要的数据传输到目的边缘??云。首先介绍边缘服务的三层框架，其有助于减少要迁移的数据量，其次讲述迁移??过程的流程优化技术。??２．３．４．１边缘服务的三层框架??如图２－１显示了服务迁移中边缘服务三层架构的工作原理［５７］。左子图即图２．１（ａ）的??边缘服务的三层框架可以优化宕机时长和总迁移时长，其将边缘服务器上承载的服??务运行时分成如下三个部分［７６］：?（１）基础层。其包括客户操作系统等，不安装任何服??务，可以很大程度上被各种应用所复用。基础层的拷贝在大多数边缘服务器上都有；??（２）应用层。其是某个应用的发布版本，包含了应用本身的数据。和基础层类似，应??用也没必要在每次服务迁移时被传输，因为边缘服务器可以下载各种应用的软件包，??并长期存储？，（３）实例层。其是某个应用的运行时数据，比如处理其、内存、寄存器??等数据，以及与用户会话相关的数据。??迁移行为被触发后，边缘服务三层架构配合一定的判断流程，对
移到目标边缘服务器，直到??满足既定的参数阈值。然后运行时服务被暂停，余下未同步的数据进行最后的同步。??这时在目标边缘服务器，拥有基础层、应用层和服务实例的数据，所以服务被重建。??以这种方法，可以在暂停服务之前将大部分服务数据传输到目标边缘云，而服务宕??机时间可以被最大限度地最小化。由于基础层或者应用层的数据量往往占较大比重，??而服务实例的数据量往往没那么大，三层框架能够最小化服务迁移中数据传输时间。??２．３．４．２迁移过程的模块和流程??数据传输过程也可以进一步优化，如图２－２所示，分为五个方面来讲述，分别是??数据压缩、流水线、动态适应、负载分布和迭代传输【５７，９９］。????［？????＾客户操作系统Ｉ?产?＾?１?分段流水线??（Ｗｉｎｄｏｗｓ／?｜?＾修改了的、＾?硬盘?｜??Ｌｉｎｕｘ）?ｙ１?差爲?｜｜?????Ｉ??｜?—？去爪?－？压缩?一网络??丨：，丨溫１???Ｊ?…匕?ＩＬ、「?Ｊ??图２－２?服务迁移的数据传输流程划分??首先是数据压缩。由于网络带宽一般来说是服务迁移的瓶颈，数据量可以尽可??能地压缩去减小数据传输负担。其方法有如下几个：（１）数据改变的追踪，包括硬盘??追踪和内存追踪；（２）数据差异的编码。对于每个改变了的数据块，一个差异算法被??用来对数据块及对应的基础层数据的差异编码和发送［８６］。其原因是较小的改变量是??大概率事件，运行时服务与应用层数据是高度重合；（３）去重，其在减少数据冗余上??效果突出。在该步骤，冗余数据被剔除，被指向相同数据块的指针替代［８６］；?（４）压??缩，其釆用二十多个最先进的压缩算法，这些算法在压缩比率
本文编号：3229062
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：146 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－２?论文组织架构??本文组织结构见图１－２，主要描述了四个研宄问题的依赖关系
?目标：?＾?＇??１２．０４）?Ｉ?重启实例?１?开＾移?????源到‘标：??／?＼?应用层?同步实例??／?＼?｜?的女件系条￥内存状态??（如?Ｉｇｋ?务（如］１＾别）｜?暂?＾?例??／■?￣￣Ｙ＼ｌｒｎｉ?Ｉ?将ａＰＰ作＋麵贝??ｒｊ?ｒｊ?ｕｉ?Ｉ?拷贝士Ｉ系统??ｋ?ｋ?窆??ｔ??＇?Ｔ＾＇??—?＝?彐?目标．?否??????［＿Ｊ?Ｉ?将基础包作为ａｐｐ＾贝??（ａ）边缘服务的三层架构?（ｂ）迁移数据前的判断流程??图２－１?边缘服务三层架构的工作原理??２．３．４服务迁移中数据的高效传输??服务迁移的一个核心问题在于如何在最短时间内把需要的数据传输到目的边缘??云。首先介绍边缘服务的三层框架，其有助于减少要迁移的数据量，其次讲述迁移??过程的流程优化技术。??２．３．４．１边缘服务的三层框架??如图２－１显示了服务迁移中边缘服务三层架构的工作原理［５７］。左子图即图２．１（ａ）的??边缘服务的三层框架可以优化宕机时长和总迁移时长，其将边缘服务器上承载的服??务运行时分成如下三个部分［７６］：?（１）基础层。其包括客户操作系统等，不安装任何服??务，可以很大程度上被各种应用所复用。基础层的拷贝在大多数边缘服务器上都有；??（２）应用层。其是某个应用的发布版本，包含了应用本身的数据。和基础层类似，应??用也没必要在每次服务迁移时被传输，因为边缘服务器可以下载各种应用的软件包，??并长期存储？，（３）实例层。其是某个应用的运行时数据，比如处理其、内存、寄存器??等数据，以及与用户会话相关的数据。??迁移行为被触发后，边缘服务三层架构配合一定的判断流程，对
移到目标边缘服务器，直到??满足既定的参数阈值。然后运行时服务被暂停，余下未同步的数据进行最后的同步。??这时在目标边缘服务器，拥有基础层、应用层和服务实例的数据，所以服务被重建。??以这种方法，可以在暂停服务之前将大部分服务数据传输到目标边缘云，而服务宕??机时间可以被最大限度地最小化。由于基础层或者应用层的数据量往往占较大比重，??而服务实例的数据量往往没那么大，三层框架能够最小化服务迁移中数据传输时间。??２．３．４．２迁移过程的模块和流程??数据传输过程也可以进一步优化，如图２－２所示，分为五个方面来讲述，分别是??数据压缩、流水线、动态适应、负载分布和迭代传输【５７，９９］。????［？????＾客户操作系统Ｉ?产?＾?１?分段流水线??（Ｗｉｎｄｏｗｓ／?｜?＾修改了的、＾?硬盘?｜??Ｌｉｎｕｘ）?ｙ１?差爲?｜｜?????Ｉ??｜?—？去爪?－？压缩?一网络??丨：，丨溫１???Ｊ?…匕?ＩＬ、「?Ｊ??图２－２?服务迁移的数据传输流程划分??首先是数据压缩。由于网络带宽一般来说是服务迁移的瓶颈，数据量可以尽可??能地压缩去减小数据传输负担。其方法有如下几个：（１）数据改变的追踪，包括硬盘??追踪和内存追踪；（２）数据差异的编码。对于每个改变了的数据块，一个差异算法被??用来对数据块及对应的基础层数据的差异编码和发送［８６］。其原因是较小的改变量是??大概率事件，运行时服务与应用层数据是高度重合；（３）去重，其在减少数据冗余上??效果突出。在该步骤，冗余数据被剔除，被指向相同数据块的指针替代［８６］；?（４）压??缩，其釆用二十多个最先进的压缩算法，这些算法在压缩比率
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