信息学院计算机系王璞巍副教授的论文被服务计算领域顶级期刊IEEE Transactions on Services Computing录用

更新时间:2023-12-18 15:52:49 浏览量:

近日,中国人民大学信息学院计算系微服务与区块链团队题为《A Blockchain System for QoS Monitoring in Decentralized Edge Computing》的论文被IEEE Transactions on Services Computing (TSC)录用。论文的第一作者是王璞巍副教授,通讯作者是陈晋川副教授。IEEE TSC是IEEE服务计算领域顶级国际期刊和中国计算机学会(CCF)推荐的A类期刊。

论文题目:A Blockchain System for QoS Monitoring in Decentralized Edge Computing

论文作者:王璞巍,李浩然,付航,孙周星,陈晋川(通讯作者),杜小勇

研究背景:

在边缘计算中,分布式应用可以通过组合多个现有服务来迅速构建,但存在“服务雪崩效应”问题,就是一个服务的质量问题会导致调用该服务的其他服务出现问题,最终导致整个应用无法访问。因此,实时检测和定位有故障的服务是非常重要的。QoS(服务质量)监控是一种在运行时检测故障服务的有效方式。然而,在去中心化的边缘计算中,QoS监控会面临信任问题,例如数据篡改和推卸责任,因为缺少中心管理节点来保证监控结果的可信性。

当前的研究工作提出基于区块链在去中心化环境中实现QoS监控。区块链技术可以保证节点之间链上数据的一致性,然而仍然无法保证在区块链之外收集的监控数据是真实的。此外,QoS监控会产生大量的监控数据,为了及时处理服务故障,通常需要实时对区块链查询以获取监控数据。然而,由于区块链采用链式存储结构,在查询方面通常效率较低。因此,基于区块链的QoS查询面临两个挑战:一是如何保证监控数据的真实性?二是在监控数据不断写入区块链的同时,如何高效地查询区块链?

解决方案:

本文设计了一种面向QoS监控的区块链系统,将服务监控模块嵌入区块链节点之中形成监控节点,并将监控节点部署在靠近服务的边缘节点之上,由多个监控节点在运行时各自独立的收集QoS数据,再通过区块链共识机制实时整合各节点数据得到最终的监控结果。

恶意监控节点可能会报告虚假监控数据,如何保证监控数据的真实性?我们观察到,在很短的一个时间间隔内,诚实监控节点报告的监控数据在某种程度上会相似,而与恶意监控节点报告的虚假监控数据有所不同。基于这一观察,我们提出一种基于聚类的监控数据去中心化验证算法,与区块链共识机制结合,在各监控节点对监控数据的共识过程中验证监控数据的真实性。区块链在查询方面通常效率较低,如何高效的从区块链获取监控数据?QoS数据通常不是固定值,在运行期间会存在波动,我们认为即使从区块链接收到极少量不正确的QoS数据,QoS监控仍然可以良好运作。为了更好地权衡结果的精度和查询效率,我们提出了一种有概率阈值QoS查询,可以在运行时高效地从区块链获取QoS数据,同时保证查询结果的正确概率不低于给定的阈值。

最后,我们基于区块链平台Hyperledger Fabric和云边协同平台KubeEdge实现了一个系统原型。实验结果表明,该系统提供了高吞吐量和低延迟的监控能力,并且能够有效而高效地获取接近真实QoS数据的监控结果。