[論文レビュー] When Mobile Blockchain Meets Edge Computing

Zehui Xiong, Yang Zhang+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2017

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、リソース制約のあるモバイル端末およびIoTデバイスからの計算量の多いPoWマイニングをオフロードするために、エッジコンピューティングを活用したモバイルブロックチェーンフレームワークを提案する。エッジサービスプロバイダーとマイナー間の相互作用をスタックルベルクゲームとしてモデル化することで、プロバイダーの利益を最大化するとともにマイナー参加をインcentivizeする動的価格戦略を設計した。シミュレーションを通じて、差別的価格設定が均一価格設定よりもサービス需要およびプロバイダー収益をより効果的に向上させることを示した。

ABSTRACT

Blockchain, as the backbone technology of the current popular Bitcoin digital currency, has become a promising decentralized data management framework. Although blockchain has been widely adopted in many applications, e.g., finance, healthcare, and logistics, its application in mobile services is still limited. This is due to the fact that blockchain users need to solve preset proof-of-work puzzles to add new data, i.e., a block, to the blockchain. Solving the proof-of-work, however, consumes substantial resources in terms of CPU time and energy, which is not suitable for resource-limited mobile devices. To facilitate blockchain applications in future mobile Internet of Things systems, multiple access mobile edge computing appears to be an auspicious solution to solve the proof-of-work puzzles for mobile users. We first introduce a novel concept of edge computing for mobile blockchain. Then, we introduce an economic approach for edge computing resource management. Moreover, a prototype of mobile edge computing enabled blockchain systems is presented with experimental results to justify the proposed concept.

研究の動機と目的

• モバイルサービスにおけるブロックチェーンの導入を制限する、リソース集約的なPoWマイニングの課題に対処すること。
• モバイルエッジコンピューティング（MEC）サーバーにPoW計算を効率的にオフロードすることで、モバイルデバイスにおけるエネルギーおよびCPUオーバーヘッドを低減すること。
• プロバイダーの利益を最大化するとともにマイナーのインcentiveを維持するエッジコンピューティングサービスの経済的価格設定メカニズムを設計すること。
• プロトタイプ実装およびシミュレーションベースの分析を通じて、提案フレームワークのパフォーマンスを評価すること。

提案手法

• モバイルブロックチェーンのための新規エッジコンピューティングアーキテクチャを導入し、モバイルデバイスが近くのエッジサーバーにPoW計算をオフロードする。
• エッジサービスプロバイダーとマイナー間の相互作用をスタックルベルクゲームとしてモデル化し、プロバイダーをリーダーとして価格を設定し、マイナーをフォロワーとしてサービス需要を最適化する。
• 価格戦略がマイナー需要およびプロバイダー収益に与える影響を分析するため、差別的価格設定および均一価格設定の両方のスキームを開発する。
• 実世界のモバイルIoTシナリオにおけるエッジ支援ブロックチェーンマイニングの実現可能性を検証するため、プロトタイプシステムを用いる。
• ゲーム理論的分析を用いて、変動するマイニング報酬およびブロックサイズの下での最適価格およびサービス需要戦略を導出する。
• 数値シミュレーションを実施し、マイニング報酬、ブロックサイズ、およびマイナー数といった主要パラメータがシステムパフォーマンスに与える影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リソース制約のあるモバイルおよびIoTデバイスがブロックチェーンマイニングに参加できるように、エッジコンピューティングをどのように活用できるか。
• RQ2 モバイルブロックチェーンにおけるマイナー参加を維持しつつ、エッジコンピューティングサービスプロバイダーの利益を最大化する価格戦略は何か。
• RQ3 差別的価格設定と均一価格設定の両者を比較した場合、モバイルブロックチェーンエッジコンピューティングにおける合計サービス需要およびプロバイダー収益にどのような差が生じるか。
• RQ4 マイニング報酬およびブロックサイズに変化が生じた場合、マイナーのサービス需要およびプロバイダーの収益性にどのような影響を与えるか。
• RQ5 マイナー数の変化が、エッジ支援モバイルブロックチェーンシステムにおける合計サービス需要および利益に与える影響は何か。

主な発見

• プロバイダーの利益は、マイナー数の増加に伴いサービス需要が高まるため上昇するが、マイナー間の競争が激しくなるにつれて成長率は飽和する。
• ブロックサイズが大きい（μtが増加する）と、マイナーのサービス需要およびプロバイダー収益が増加する。これは、大きな報酬がマイナーがより多くの計算能力に投資するインセンティブを高めるためである。
• 差別的価格設定は、均一価格設定よりもマイナーからの合計サービス需要が高くなる。これは、プロバイダーが参加意欲の低いマイナーに対して価格を戦略的に引き下げることで、全体の需要を増加させられるためである。
• ブロックサイズが小さいマイナー（例：マイナー1およびマイナー2）は、差別的価格設定下でより低い最適価格が設定される。これは、個々のマイニング報酬が低いからであり、魅力的な価格設定によりその集団的需要が増加する。
• 固定マイニング報酬が増加すると、参加意欲の低いマイナー（例：マイナー1およびマイナー2）の最適価格も上昇する。これは、マイナーのインセンティブが高まるにつれて、プロバイダーがより高い収益を回収できるようになるためである。
• 可変報酬要因が増加すると、参加意欲の低いマイナーの最適価格は低下する。これは、プロバイダーが相対的に低いマイニングリターンであるにもかかわらず、需要を刺激するために価格を引き下げるためである。