Uma Arquitetura de Computação de Borda para Sistemas IoT Pay-Per-Use integrada com Lightning Network
Internet das Coisas; Micropagamentos; Lightning Network; Computação de Borda; Pagamento por uso.
A adoção de sistemas da Internet das Coisas (IoT) aumentou significativamente nos últimos anos, com muitos sistemas exigindo mecanismos de pagamento para suportar a prestação e manutenção de serviços. Soluções baseadas em blockchain e criptomoedas têm sido investigadas e atraído crescente interesse como meio de suportar micropagamentos automatizados em sistemas de IoT, visto que podem ser acessadas programaticamente e geralmente dependem de protocolos abertos. No entanto, vários desafios permanecem na integração dessas soluções com arquiteturas de IoT, como requisitos de hardware, escalabilidade, segurança, interoperabilidade, além de taxas de transação e latência de criptomoedas. A Lightning Network (LN) aborda alguns dos desafios das soluções baseadas em criptomoedas, como altas taxas de transação, latência de transação e limitações de escalabilidade. Contudo, o protocolo não foi originalmente projetado para dispositivos de IoT, exigindo trabalho adicional para viabilizar seu uso nesses ambientes. Esta dissertação propõe uma arquitetura, denominada Lightning Integrated Node Architecture (LINA), que permite a operação de pagamento por uso em sistemas de IoT, integrando a LN a um nó de borda que descarrega o processamento de pagamentos e interage com dispositivos de IoT. A arquitetura foi projetada para ser leve e capaz de operar em hardware de borda com recursos limitados, mantendo a compatibilidade com a infraestrutura LN existente. Um protótipo funcional foi implementado e avaliado em um Raspberry Pi 4 Modelo B. Os resultados demonstram que a arquitetura LINA é viável e opera em hardware de borda com recursos limitados, suportando aproximadamente 110 dispositivos simultâneos em condições estáveis, sem esgotar os recursos de CPU, memória, disco ou rede. Essas descobertas confirmam que o sistema não é fundamentalmente limitado por restrições de hardware e é suficientemente leve para implantação em plataformas de borda com recursos limitados, permitindo otimizações arquitetônicas e de implementação para aumentar ainda mais a escalabilidade.