工业互联网中安全性增强的边缘计算任务调度方法探讨

工业互联网场景，建立了联合区块链和任务缓存的任务调度模型，将多重复任务的计算结果进行缓存，并提出区块链辅助缓存机制来增强系统安全性。为了提高任务缓存的命中率，提出改进的LFU算法，在传统LFU算法的基础上维护段时间任务频次表，避免过去长访问的数据长期占据缓存空间。最后，提出基于改进遗传算法的任务调度策略算法求解任务最优的调度位置。

(2) 针对多边缘服务器、本地以及云服务器协同服务以及任务多种需求的工业互联网场景，建立了一种结合区块链和任务缓存的边缘计算任务调度模型，该模型将缓存内容进行扩充，对任务需求的多种资源进行缓存以适应不同任务的多种需求。本文设计了一种边缘服务器分级机制，根据边缘服务器最近是否安全完成任务的状态，完成次数等等，进一步提高异构边缘服务器的安全性。最后，通过基于交替方向乘子法的任务调度算法，可以实现近乎最优的任务调度方案。

参考文献（略）