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BPO-CBS: A Data-Driven Blockchain Performance Optimization Framework for Cloud Blockchain Services
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AI
DOI：10.1109/tcc.2026.3677471.png)
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摘要
En 中文
近年来，区块链已广泛应用于重要场景（如金融和审计）。为充分满足各类业务场景需求并降低部署成本，云计算提供商现提供云区块链服务（CBS）。然而，在高频和大规模交易场景下，区块链性能面临严峻挑战，限制了其进一步应用。因此，区块链性能优化（BPO）已成为关键领域。近期BPO方法通过调整区块链配置参数（如区块大小）虽具有成本低、部署简便等优势，但也面临动态环境不适用、优化开销高以及未考虑边际效用（MU）等挑战。MU描述了随着交易到达率增加，BPO效果逐渐减弱，最终导致BPO收益受限。本文针对CBS提出一种数据驱动的BPO框架（BPO-CBS）。首先，利用集成学习方法训练区块链性能预测模型。其次，设计性能评分与调整机制，识别最优配置参数并进行调整以增强BPO。最后，与相关工作的广泛定量和定性比较表明，BPO-CBS以低优化开销实现了更有效的BPO。
Keyword:
Blockchain
BPO
CBS
cloud computing
hyperledger fabric
期刊
I
IF:
5
论文数:
1.9K
被引数:
4.3K
机构
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