完美融合區塊鏈+邊緣計算

　　當下，區塊鏈技術和邊緣計算被更多人認為是推動社會進步的顛覆性技術，多個領域和行業都在探索利用這兩個技術以實現提高效率、優化商業模式的目標。

　　隨著近幾年數字貨幣以及區塊鏈技術關注度的攀升，越來越多的行業開始運用區塊鏈技術為其賦能。

　　什么是區塊鏈與邊緣計算技術

　　區塊鏈技術也被稱作為分布式賬本技術，其實質是一個分布式公開賬簿，是一種互聯網數據庫技術，任何人都可以對這個賬簿進行核查。在區塊鏈系統中的參與者共同維護賬本的更新，它只按照嚴格的規則和共識進行修改。其特點是去中心化、公開透明。讓每個人都可以參與數據庫的記錄。

　　邊緣計算，簡單理解就是在最接近數據產生的網絡邊緣處進行數據處理和分析。如果將這一技術跟區塊鏈結合，可以更快地處理數據，改善最終用戶的消費體驗。

　　如何理解邊緣計算的運作原理呢?可以借用網絡流行的章魚圖來進行比喻：

　　

 

　　這張圖是說邊緣計算運作過程跟章魚一樣，大部分決策都在離“執行現場”最近的地方進行，而不是放在“大腦”(云端)上。

　　

 

　　這種運作方式首先可以解決物聯網應用中的實時響應問題，其次因為決策和執行都在現場，減少了指令從設備到云端的上傳/下達過程，從而保證了數據的安全性，同時也規避了可能因網絡堵塞造成的響應不及時問題。

　　最后，現場決策與執行可以減去物聯網部分數據的上傳和存儲，可以較大幅度的減少物聯網系統的使用成本。

　　比如光感招牌燈的設計，基本夜間營業的商業機構都會用到招牌燈，天黑就打開，天亮就關掉，但是以往都是手動控制，人總是會有忘記的時候，特別是一些24小時營業的商業機構，多開一天就多浪費了幾度電。

　　而光感招牌燈則是通過緯度計算出每一個店地理位置，就可以知道它日出出落的時間，再加上光感傳感器來判斷光照的亮度，就可以實現在合適的時間，自動開關。在實現關/開的工作過程中，控制端的所有操作，無需通過云端，而是依靠邊緣端(招牌燈自行決策)的決策。

　　邊緣計算的局限性

　　邊緣計算的分布式結構帶來了諸多優勢，但是它的安全性也是一個重大的挑戰。

　　邊緣計算是多種技術的復雜交織，多樣的設備與邊緣服務器的交互作用以及跨全國范圍或地區的服務遷移都有可能造成惡意的行為。

　　在數據存儲方面，數據被分開存儲在不同的位置，容易造成數據的丟失或誤用。還有當上傳的數據涉及到多個邊緣節點時，數據可能會被篡改和濫用，造成數據泄露和其他隱私問題。當將計算任務上傳到邊緣計算節點時維持其安全性和隱私性也是一大安全挑戰。

　　區塊鏈的局限性

　　區塊鏈雖然具有巨大的潛力，但是它也面臨了許多挑戰，而這正限制了它的廣泛應用。區塊鏈存在三難問題，即分布式、可擴展性和安全性這三者之中，最多只能同時實現兩者。

　　目前，可擴展性問題，尤其是低吞吐量、高延遲和資源消耗的限制，阻礙了任何基于區塊鏈解決方案的實際可行性。

　　在吞吐量方面，受限于區塊大小和區塊生成時間，以比特幣和以太坊為例的公有鏈，平均每秒只能處理7~20個交易，這遠遠低于主流支付應用。

　　在資源方面，挖礦過程的硬件成本以及電力成本都是不可忽略的。

　　

 

　　區塊鏈+邊緣計算集成優勢

　　區塊鏈和邊緣計算都是基于計算、數據存儲和網絡上，擁有同樣的分布式機制，還有它們不同的互補重點，就注定了它們的結合。

　　一方面，區塊鏈融入到邊緣計算中，增強了安全性、隱私性和自動的資源使用。使用區塊鏈技術，可以在數十個邊緣節點上構建分布式控制，還可以以透明的方式保護數據和規則的準確性、一致性和有效性。因此，它是一種有效的解決方案，可以適用于在物理邊緣或在物理邊緣之間移動的大量異構用戶。

　　另一方面，邊緣計算融入到區塊鏈中，帶來了強大的分布式網絡和在網絡邊緣豐富的計算和存儲資源。使用邊緣計算，可以將計算從終端設備移到邊緣服務器，使資源有限的終端用戶能夠參與區塊鏈。

　　政府賦權

　　●2019年10月，中共中央在中央政治局第十八次集體學習時強調，把區塊鏈作為核心技術自主創新重要突破口，加快推動區塊鏈技術和產業創新發展后，似乎讓區塊鏈領域變為正向的風口

　　●2019年6月，工信部向三大電信運營商以及廣電發放5G商用牌照，也標志5G時代的開啟。而5G通信的超低時延和超高可靠要求，使得多接入邊緣計算成為5G網絡重構的一個重要趨勢

　　從上面兩點消息來看，也許區塊鏈+邊緣計算將會成為未來科技發展的重要一環。結合區塊鏈和邊緣計算各自的優點，相互補足，或許可以推動物聯網的進一步發展。比如說，區塊鏈可以提供一種多終端在委托于統一邊緣節點下達共識機制，而邊緣節點為終端設備完成加密解密和共識計算的過程。

　　免責聲明：本文系網絡轉載，版權歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問題，請第一時間告知，我們將根據您提供的證明材料確認版權并按相應流程獲取授權或立即刪除內容!本文內容為原作者觀點，并不代表本公眾號贊同其觀點和對其真實性負責。

作者：