移动边缘计算的系统架构和关键技术分析
移动边缘计算的系统架构和关键技术分析
移动边缘计算的系统架构和关键技术分析移动边缘计算（MEC）是一种新的网络架构，它将计算和存储资源尽可能地靠近用户和终端设备，以提高数据处理速度和降低网络延迟。
移动边缘计算技术为诸如智能手机、无人机、物联网设备等终端用户设备提供本地化的计算和存储服务，同时为移动网络提供更高效的数据处理能力。
本文将从系统架构和关键技术两个角度，对移动边缘计算进行深入分析。
系统架构移动边缘计算系统架构主要包括端设备、边缘服务器和云端数据中心。
端设备是指终端用户使用的移动设备，如智能手机、平板电脑、物联网设备等。
边缘服务器位于移动网络的边缘，通常部署在基站、小区和无线接入点等位置，可以提供计算和存储等服务。
云端数据中心则是位于网络核心地带的大型数据中心，用于存储和处理大规模数据。
在移动边缘计算系统中，端设备、边缘服务器和云端数据中心协同工作，共同完成数据处理任务。
终端设备可以将部分计算任务交由边缘服务器完成，减轻终端设备的计算负担，同时加快数据处理速度，提高用户体验。
当边缘服务器无法满足计算需求时，可以将任务转移至云端数据中心进行处理。
移动边缘计算系统构建了一个分布式的计算平台，充分利用了边缘计算资源，实现了数据处理的快速响应。
关键技术移动边缘计算的实现离不开一系列关键技术的支持，包括边缘计算架构、边缘计算资源管理、边缘计算安全等。
边缘计算架构是移动边缘计算系统的基础，它决定了系统的整体结构和功能设计。
边缘计算架构需要满足终端设备和边缘服务器的需求，并且能够与云端数据中心进行协同工作。
在边缘计算架构中，需要考虑到数据的传输和存储、计算任务的调度和协同等方面的问题，以保证整个系统的稳定性和高效性。
边缘计算资源管理是移动边缘计算系统中的一项重要技术，它需要对边缘服务器的计算和存储资源进行合理分配和管理。
边缘服务器通常部署在移动网络的边缘位置，资源受到限制，因此需要对资源进行有效的管理和调度，以保证系统的性能和稳定性。
边缘计算资源管理技术需要考虑到资源的负载均衡、故障恢复和优化配置等方面的问题。
边缘计算技术的网络架构
边缘计算技术的网络架构边缘计算是一种通过将计算和数据存储资源靠近用户和智能设备的方法，以提供更低的延迟和更高的网络效率。
边缘计算技术的发展正在改变云计算模式，并为各种应用场景提供了更强大的计算能力和更快的响应速度。
在边缘计算的实现过程中，网络架构起着至关重要的作用，它为边缘计算提供了可靠的基础。
边缘计算的网络架构通常由以下几个主要组件组成：一、边缘计算节点：边缘计算节点是边缘计算网络架构的核心组件，它在离用户和智能设备更近的地方部署计算和存储资源。
这些节点可以是物理服务器、虚拟机或容器，它们位于离用户更近的位置，例如边缘服务器、路由器、基站和智能设备。
边缘计算节点可以通过本地计算来处理和存储数据，提供更快的响应和更低的延迟。
二、边缘网络：边缘网络是连接边缘计算节点的关键环节，它提供了可靠和高效的数据传输通道。
边缘网络通常由有线和无线网络组成，包括以太网、Wi-Fi、蜂窝移动网络等。
边缘网络还可以利用SDN（软件定义网络）和NFV（网络功能虚拟化）等技术来实现动态的网络资源管理和优化。
三、云中心：云中心是边缘计算网络的核心管理平台，它负责集中管理和调度边缘计算节点和边缘网络资源。
云中心提供了分布式的计算和存储服务，利用虚拟化和容器化技术来实现资源的弹性分配和扩展。
同时，云中心还可以通过机器学习和人工智能算法来动态优化边缘计算网络的性能和效率。
四、安全和隐私：边缘计算网络架构需要高度的安全性和隐私保护。
边缘计算节点和边缘网络需要采取适当的安全措施，如身份认证、数据加密和访问控制，以防止未经授权的访问和数据泄露。
此外，边缘计算网络还需要遵守相关的法规和隐私政策，确保用户的数据得到妥善保护。
五、边缘应用：边缘计算架构支持各种边缘应用场景，如智能城市、工业物联网、自动驾驶和虚拟现实等。
边缘应用可以充分利用边缘计算节点和边缘网络的计算和存储能力，实现实时数据分析和决策，提供更快的响应和更好的用户体验。
六、标准和开放性：在边缘计算的网络架构中，标准化和开放性是非常重要的。
基于移动边缘计算的智慧校园系统设计与实现
基于移动边缘计算的智慧校园系统设计与实现智慧校园是指通过应用信息技术和物联网技术，利用各种传感器、设备和平台，实现校园内各种信息资源的集成、共享和智能化管理，提供更加便利和高效的校园服务。
随着移动互联网的普及和发展，移动设备成为人们获取信息、交流和学习的主要工具之一。
为了满足校园管理的需求，基于移动边缘计算的智慧校园系统应运而生。
一、智慧校园系统架构设计1. 移动边缘计算架构移动边缘计算是指将计算能力和存储资源从云端下移到离用户更近的物理设备，以此减少数据延迟和带宽成本。
在智慧校园系统中，移动边缘计算可用于处理实时数据、应用计算算法和存储数据等任务。
移动边缘计算节点应部署在校园内的各类设备上，例如无线接入点、摄像头、传感器等。
通过将计算和存储过程从云端下移到移动边缘节点，可以大大提高系统的响应速度和实时性。
2. 核心系统模块智慧校园系统的核心系统模块包括：用户管理模块、设备管理模块、数据管理模块、应用管理模块和安全管理模块。
用户管理模块负责管理学生、教职工和家长等校园用户的信息，包括用户登录、注册、权限管理等功能。
该模块还应与学生信息管理系统、教职工管理系统等校园管理系统进行数据同步与集成。
设备管理模块用于管理校园内的各类设备，包括移动设备、传感器、门禁系统等。
通过该模块可以实现对设备的监控、配置和维护。
数据管理模块负责对校园中产生的各类数据进行管理和存储，包括学生信息、教务数据、环境监测数据等。
该模块还可以提供数据分析和可视化功能，为学校管理提供决策依据。
应用管理模块用于管理各种校园应用，包括教育教学应用、校园生活应用和后勤管理应用等。
通过该模块可以实现应用的部署、升级和统一管理。
安全管理模块负责对系统进行安全防护和监控，包括用户权限管理、数据加密、设备认证和访问控制等。
二、智慧校园系统实现1. 安装移动边缘计算节点首先，需要在校园内的关键位置部署移动边缘计算节点，例如教室、实验室、图书馆等。
边缘计算技术的网络架构解析
边缘计算技术的网络架构解析边缘计算技术是一种新兴的计算模式，它将计算任务从传统的集中式云端数据中心分散到接近数据源的边缘设备上进行处理。
这样的架构不仅能够提高响应速度和用户体验，还能减少数据传输延迟和网络带宽消耗。
本文将对边缘计算技术的网络架构进行解析，探讨其工作原理和关键组件。
边缘计算技术的网络架构主要包括三个关键组件：边缘设备、边缘节点和云端数据中心。
边缘设备是指部署在用户终端、传感器、摄像头等边缘位置的智能设备，它们能够处理一部分计算任务并将结果传输到边缘节点或云端数据中心。
边缘节点是指分布在网络边缘的计算节点，它们与边缘设备进行通信，负责接收、处理和存储来自边缘设备的数据。
云端数据中心是传统的大规模集中式计算资源中心，负责存储和处理边缘节点传输过来的数据，并提供较为复杂的计算和分析服务。
边缘计算技术的网络架构工作原理如下：首先，边缘设备收集传感器数据或用户请求，并进行初步的数据处理。
然后，边缘设备将处理后的数据传输到最近的边缘节点。
边缘节点接收到数据后，根据预先设定的策略，判断是否需要进一步处理。
如果需要，边缘节点会对数据进行计算、分析或存储，并将结果反馈给边缘设备或者上传到云端数据中心。
最后，云端数据中心根据需求对上传的数据进行处理，并提供复杂的计算和分析服务，返回结果给用户或边缘设备。
边缘计算技术的网络架构具有以下几个特点：首先，分布式计算能力的提升。
通过将计算任务分散到边缘设备和边缘节点，边缘计算能够更好地满足实时性和低延迟的需求，减少数据传输过程中的时延。
其次，网络带宽的优化。
边缘计算通过在网络边缘进行数据处理和存储，减少了大规模数据传输对网络带宽的消耗，提高了网络的稳定性和可靠性。
再次，数据隐私和安全的加强。
边缘计算将一些敏感数据在边缘设备或边缘节点进行处理，减少了数据传输过程中的安全风险，提高了数据隐私的保护水平。
边缘计算技术的网络架构在各个领域都有着广泛的应用。
在智能交通领域，边缘计算可以实时地对交通流量进行监测和分析，从而实现智能交通管理。
中国移动边缘计算技术白皮书
中国移动边缘计算技术白皮书摘要：边缘计算技术是一种新兴的计算模式，将数据处理和分析功能从云端转移到离用户更近的边缘设备上，可以提供更高效的计算和响应能力，适用于各种应用场景。
本文对中国移动边缘计算技术进行了深入分析和探讨，包括边缘计算的定义、架构、关键技术、应用案例等方面。
通过详细介绍和分析，展现了中国移动在边缘计算领域的研究和创新成果。
第一部分：引言1.1背景介绍1.2边缘计算的定义1.3白皮书的目标和意义第二部分：边缘计算架构2.1传统的云计算架构2.2边缘计算的基本架构2.3边缘计算与云计算的关系第三部分：边缘计算关键技术3.1边缘设备3.1.1边缘设备概述3.1.2边缘设备的性能要求3.2网络通信3.2.1边缘计算的网络需求3.2.25G和边缘计算的结合3.3数据处理与分析3.3.1边缘计算的数据处理需求3.3.2数据处理与分析的关键技术3.4安全性与隐私保护3.4.1边缘计算的安全性需求3.4.2边缘计算的隐私保护技术第四部分：边缘计算应用案例4.1工业生产4.2智能交通4.3智能家居4.4医疗健康4.5金融服务4.6其他领域的应用案例第五部分：边缘计算的发展前景与挑战5.1边缘计算的发展前景5.2边缘计算面临的挑战5.3中国移动在边缘计算领域的研究和创新成果结论：本文对中国移动边缘计算技术进行了系统性的分析和介绍，展现了边缘计算技术在各应用场景中的优势和潜力。
中国移动在边缘计算领域的研究和创新成果，为推动边缘计算技术的发展和应用提供了有力支持。
[1] 中国移动边缘计算白皮书，xxx年。
[2] xxx，xxx。
《边缘计算与云计算的关系研究》。
xxx年。
[3] xxx，xxx。
《边缘计算安全性与隐私保护技术综述》。
xxx年。
注：以上内容仅为模拟生成，不代表白皮书实际内容和长度。
实际白皮书应根据实际情况编写和调整。
面向5G网络的边缘计算服务架构
面向5G网络的边缘计算服务架构一、边缘计算服务架构概述随着5G网络的快速发展，边缘计算作为其核心支撑技术之一，正逐渐成为研究和应用的热点。
边缘计算服务架构是5G网络中实现资源优化、服务快速响应和数据本地化处理的关键。
本文将深入探讨面向5G网络的边缘计算服务架构，分析其设计原则、关键技术以及面临的挑战和解决方案。
1.1 边缘计算概念与重要性边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算任务从中心节点转移到网络边缘，即靠近用户和数据源的地方。
这种架构对于5G网络至关重要，因为它能够提供更低的时延、更高的带宽和更好的用户体验。
边缘计算能够支持各种应用场景，包括但不限于增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、自动驾驶、智慧城市等。
1.2 边缘计算服务架构的设计原则在设计面向5G网络的边缘计算服务架构时，需要遵循以下原则：- 低延迟：确保服务响应时间尽可能短，满足5G网络低时延的要求。
- 高可靠性：保证服务的连续性和稳定性，以应对网络波动和设备故障。
- 可扩展性：架构应具备良好的扩展性，以适应不断增长的用户需求和数据流量。
- 安全性：保护数据和隐私，防止未授权访问和数据泄露。
二、边缘计算服务架构的关键技术2.1 边缘节点的部署与管理边缘节点是边缘计算服务架构的基础，负责执行计算任务和处理数据。
边缘节点的部署需要考虑地理位置、网络条件和资源可用性等因素。
同时，边缘节点的管理也是一项挑战，需要实现自动化的资源调度和故障恢复。
2.2 计算卸载与任务调度计算卸载是指将任务从用户设备或中心云卸载到边缘节点的过程。
任务调度则是决定哪些任务在边缘节点执行，哪些任务发送到中心云。
这两者对于优化资源利用和降低延迟至关重要。
2.3 网络功能虚拟化(NFV)网络功能虚拟化是一种将网络功能从专用硬件转移到通用硬件的技术。
在边缘计算服务架构中，NFV可以提高资源的灵活性和可扩展性，支持快速部署和更新网络服务。
2.4 服务化架构(SBA)服务化架构是一种基于服务的设计理念，它将网络功能分解为的服务组件，通过服务化接口实现组件间的互操作。
边缘计算七大核心技术
边缘计算七大核心技术
边缘计算是一种将计算和数据存储从中心化的服务器推送到终端侧的
新型计算模式，它具有低延迟、高可用性、高安全性和低能耗等优势。
边
缘计算的核心技术主要有：
一、安全性技术：为了保证边缘计算的安全性，我们可以采用虚拟化、可信计算、沙箱化、数据加密、签名等技术来保证边缘节点的安全性，并
可以在边缘节点中构建安全外壳体系，及时发现漏洞，防止数据泄露和被
盗取。
二、边缘计算系统架构技术：边缘计算系统包括服务器、网络、存储、计算等组件，通过对多种组件之间的交互和协作来实现边缘计算，此过程
中需要运用到自动化部署、容错性管理等技术。
三、智能路由算法：当边缘计算系统中的数据量较大时，为了减少网
络传输延时及优化边缘数据传输，需要采用智能路由算法，将数据从源头
节点到目的节点的传输时间缩短，提高系统的安全性和可靠性。
四、终端尾部技术：终端尾部技术是一种将边缘节点的数据通过云端
的应用服务器传输到终端的技术，它可以将复杂的计算任务转变成简单的
交互式应用，减少网络延迟，提高应用响应速度，从而实现服务的超低延迟。
移动边缘计算技术概述
移动边缘计算技术概述移动边缘计算是一种将计算和数据处理能力从云服务器向网络边缘移动的技术。
它的目标是减少数据延迟、增加带宽利用率、降低网络负载，提高应用程序的性能和效率。
本文将详细介绍移动边缘计算的概念、目标、架构和应用。
一、概述二、架构边缘设备上的计算可以在设备本地进行，也可以通过边缘服务器进行协同计算。
边缘服务器可以提供更强大的计算能力和更高的存储容量，以应对复杂的任务和大规模的数据处理。
边缘服务器可以部署在网络边缘的节点上，如基站、光交换机和路由器。
三、优势1.低延迟：将计算业务从云服务器迁移到网络边缘可减少数据传输的延迟，提高实时应用程序的响应速度。
2.高带宽：通过网络边缘的计算和存储能力，可以更高效地利用网络带宽，提高数据传输的速度和可靠性。
3.节省成本：移动边缘计算可以减少对云服务器的依赖，降低数据传输和处理的成本。
4.隐私和安全：将计算业务从云服务器移到网络边缘可以减少数据传输，提高数据隐私和安全性。
5.可扩展性：移动边缘计算可以根据应用程序的需求进行动态调整，以满足不同规模和复杂度的任务。
四、应用1.增强现实和虚拟现实：通过移动边缘计算，可以将计算和图形处理能力移动到边缘设备上，提供更低延迟和更高帧率的增强现实和虚拟现实体验。
2.自动驾驶：移动边缘计算可以将计算和决策能力移动到车辆边缘设备上，提高自动驾驶系统的实时性和可靠性。
3.物联网：通过移动边缘计算，可以将计算和数据处理能力移动到物联网设备上，提供实时监控、分析和决策能力。
4.视频监控：通过移动边缘计算，可以将视频处理和分析能力移动到摄像头或监控设备上，提高监控系统的实时性和准确性。
5.医疗和健康：移动边缘计算可以将计算和数据处理能力移动到医疗设备或健康手环上，实时监测和分析生命体征数据，并提供即时的健康指导。
总结：移动边缘计算是一种将计算和数据处理能力从云服务器向网络边缘移动的技术。
它可以提供更低延迟、更高带宽、更低成本、更高隐私和安全性以及更好的可扩展性。
边缘计算技术的网络架构解析
边缘计算技术的网络架构解析边缘计算技术是一种新兴的计算模式，旨在将计算能力和存储资源移至离用户更近的边缘设备，以提供更高效的数据处理和更低的延迟。
传统的云计算模式将数据集中存储和处理在远程的数据中心，而边缘计算则将计算和存储任务推向用户端，提供更快速的实时响应和更可靠的连接。
为了实现边缘计算，需要构建一种新的网络架构来支持边缘设备之间的通信、数据传输和资源管理。
边缘计算技术的网络架构主要包括以下几个关键组件：边缘设备、边缘网络、边缘节点和云端管理。
首先，边缘设备是指部署在用户端或接近用户的设备，如智能手机、物联网设备、路由器等。
这些设备通过边缘网络连接到边缘节点和云端，并提供计算和存储资源。
边缘设备在边缘计算中扮演重要角色，能够处理大量实时产生的数据，降低数据传输和处理的延迟，并减轻云端数据中心的负载。
边缘设备通常具有较小的计算和存储能力，但其数量庞大，分布广泛，因此需要设计一种可伸缩和可靠的边缘网络。
其次，边缘网络是连接边缘设备的网络基础设施，为边缘计算提供高效的数据传输和通信机制。
边缘网络可以是有线网络，如以太网，也可以是无线网络，如Wi-Fi、蓝牙或移动通信网络。
边缘网络需要满足较低的延迟、高带宽和可靠性的要求，以保证数据在边缘设备和边缘节点之间的快速传输。
此外，边缘网络还需要支持多种通信协议和安全机制，以确保数据的隐私和安全。
第三，边缘节点是边缘计算系统中的关键组件，负责数据处理、存储和管理。
边缘节点通常部署在靠近用户的位置，可以是智能网关、服务器或虚拟机等。
边缘节点拥有更强大的计算和存储能力，能够在本地处理和分析大量的数据，并将结果传送给边缘设备或云端。
边缘节点需要具备资源管理和调度的能力，以确保边缘设备能够根据需求获取到最适合的计算和存储资源。
最后，云端管理是边缘计算架构中的重要组成部分，用于监控、管理和配置边缘节点和边缘设备。
云端管理系统可以远程监控边缘设备和边缘节点的状态，并进行资源分配和任务调度。
边缘计算技术的网络架构解析
边缘计算技术的网络架构解析随着物联网、人工智能和大数据等技术的快速发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式正在逐渐崭露头角。
边缘计算将计算资源和数据存储靠近用户或数据源，从而实现低延迟和高效率的数据处理。
在边缘计算技术的背后，网络架构的设计起着至关重要的作用。
本文将对边缘计算技术的网络架构进行解析，以便更好地理解边缘计算技术的实现方式和潜力。
首先，边缘计算技术的网络架构主要包括三个核心组成部分：终端设备、边缘节点和云端服务器。
终端设备是指用户使用的各种智能手机、传感器、摄像头等，它们产生和收集大量的数据。
边缘节点是设备的部署点，可以是位于数据源附近的服务器、网关或路由器。
它们负责处理和存储终端设备产生的数据，同时可以执行一些简单的计算任务。
云端服务器则是位于数据中心的强大计算能力，负责处理边缘节点无法处理的复杂计算任务。
接下来，边缘计算技术的核心理念之一是将计算和存储资源尽可能地放在离用户或数据源更近的地方。
这就要求在网络架构中需要充分利用边缘节点的计算能力。
一种常见的架构方式是在边缘节点上部署小型的服务，如缓存、转码或预处理等。
这样可以减轻云端服务器的负载，同时提高数据处理的效率和响应速度。
此外，边缘节点还可以根据数据的特点和需求，进行一些简单的数据过滤、聚合和分析，减少云端服务器的数据传输和处理压力。
此外，在边缘计算技术的网络架构中，安全性也是一个重要的考虑因素。
由于边缘计算涉及大量的终端设备和边缘节点，其中可能存在着各种各样的威胁和攻击。
因此，网络架构需要采取一系列的安全措施来保护数据的隐私和完整性。
一种常见的做法是在边缘节点和云端服务器之间建立安全连接，采用加密协议和身份验证机制。
此外，边缘节点也需要定期更新补丁和安全策略，以应对不断演变的威胁和攻击。
最后，边缘计算技术的网络架构需要具备良好的可扩展性和弹性。
随着用户和设备数量的不断增加，网络架构需要能够承载更多的数据流量和计算任务。
这就要求边缘节点和云端服务器能够灵活地动态调整资源分配和负载平衡。
移动边缘计算技术
移动边缘计算技术移动边缘计算技术（Mobile Edge Computing，MEC）是一种新兴的计算模式，旨在将计算和存储能力放置在网络边缘，使得移动应用可以更快速、可靠地响应用户需求。
在传统的移动网络架构中，用户的数据和计算任务需要通过网络传输到远程的云服务器进行处理，而MEC的出现将计算和存储资源移近到网络边缘，从而实现更低延迟和更高带宽的移动应用。
一、MEC带来的优势1. 低延迟：MEC将计算资源放置在离用户更近的地方，通过缩短数据传输距离，从而降低了网络延迟。
对于需要实时数据处理的应用，如在线游戏、智能交通等，MEC可以提供更好的用户体验。
2. 带宽优化：传统的移动网络中，大量的数据需要通过网络传输到云服务器进行处理。
而MEC通过在网络边缘提供计算和存储能力，可以将部分数据处理任务在边缘节点上完成，减少了对网络带宽的需求，提高了整体系统的吞吐量。
3. 数据安全：MEC的计算任务可以在网络边缘进行处理，使得用户的数据可以在本地完成计算，不再需要传输到远程云服务器。
这样一来，用户的数据隐私可以得到更好的保护，并减少了数据泄露的风险。
4. 能源效率：传统的移动网络需要将大量的数据传输到云服务器进行处理，消耗了大量的能源。
而MEC将计算和存储资源放置在网络边缘，可以减少数据传输量，从而降低了系统的能耗。
二、MEC的应用场景1. 智能交通：MEC可以在路边基站上运行交通控制算法，实现实时的交通监控和优化。
通过将计算任务放置在网络边缘，可以更快速地处理交通数据，提高交通系统的效率和安全性。
2. 增强现实：在使用增强现实应用时，通常需要通过网络传输大量的视频和图像数据。
而MEC可以在网络边缘执行图像识别和处理任务，将计算与感知结合起来，提供更低延迟的增强现实体验。
3. 工业物联网：工业物联网中的大量传感器需要采集并处理数据。
而MEC可以将计算任务放置在工厂内部的边缘节点上，实现实时数据处理和分析，提高生产效率和质量。
移动边缘计算的系统架构和关键技术分析
移动边缘计算的系统架构和关键技术分析作者：董春利王莉来源：《无线互联科技》2019年第13期摘; ;要：随着移动互联网和物联网应用的快速发展，传统的集中式云计算遇到了严峻的挑战，例如高延迟、低频谱效率和非自适应机器类型的通信。
为了解决这些挑战，新技术正在推动将集中式云计算功能转移到网络边缘设备。
移动边缘计算被认为是物联网和任务关键型、垂直解决方案的关键推动因素，被公认为是一种关键的架构概念和技术之一。
文章讨论分析了移动边缘计算的系统架构和关键技术。
关键词：移动边缘计算;虚拟机;计算卸载;VM迁移移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）被欧洲电信标准化协会（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）定义为一种新技术，在移动网络边缘、无线接入网络内以及移动用户附近，提供IT服务环境和云计算能力[1]。
ETSI发布了一份关于移动边缘计算的白皮书，移动边缘计算被认为是一种重要的新兴技术，成为下一代网络的重要组成部分。
由于具有低延迟、近距离和高带宽等先进特性，以及实时洞察无线网络信息和位置感知功能，移动边缘计算为多个行业（如消费者、企业）提供了大量新的应用和服务。
特别地，MEC被认为是智能城市中处理视频流服务有前景的解决方案。
来自监视设备的视频流在MEC服务器上进行本地处理和分析，从视频流中提取有意义的数据。
可以将有价值的数据传输到应用服务器，以减少核心网络流量。
增强现实（Augmented Reality，AR）移动应用在上行链路中的数据收集、边缘计算和下行链路中的数据传递方面，具有固有的协作属性。
增强现实数据需要低延迟和高速率的数据处理，以便根据用户的位置提供正确的信息。
数据处理可以在本地MEC服务器上执行，而不是在集中式服务器上执行，以提供良好的用户体验。
物联网在电信网络上生成额外的消息，要求网关聚合消息并确保低延迟和安全性。
移动边缘计算综述
移动边缘计算综述随着移动互联网和物联网的快速发展，移动边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐渐引起人们的关注。
移动边缘计算是将计算资源和数据存储向网络边缘迁移的一种计算模式，它能够为用户提供更低的延迟、更高的带宽和更好的用户体验。
本文将对移动边缘计算的基本概念、技术架构、应用场景以及挑战进行综述。
一、移动边缘计算的基本概念移动边缘计算是一种新的计算模式，它将计算资源和数据存储从云端向网络边缘迁移。
在传统的计算模式中，数据需要通过网络传输到云端进行处理，然后再返回到终端设备。
而移动边缘计算则将计算任务从云端下放到离用户更近的边缘节点上进行处理，从而可以减少传输过程中的延迟，并提供更好的用户体验。
二、移动边缘计算的技术架构移动边缘计算的技术架构包括边缘节点、云端和终端设备三个层次。
边缘节点是分布在网络边缘的计算节点，它们通常具有一定的计算和存储能力，可以进行部分的计算和数据处理。
云端是整个系统的核心，负责协调和管理边缘节点上的计算任务和数据。
终端设备是移动边缘计算的客户端，用户通过终端设备向边缘节点发送计算任务，并接收处理结果。
三、移动边缘计算的应用场景移动边缘计算可以广泛应用于各个领域，包括智能交通、智能家居、智能医疗、工业控制等。
在智能交通领域，移动边缘计算可以实现实时的交通监控和智能导航，提升交通效率和安全性。
在智能家居领域，移动边缘计算可以实现智能家居设备之间的协同工作，提供更便捷、智能的家居体验。
在智能医疗领域，移动边缘计算可以实现医疗数据的实时监测和远程诊疗，提升医疗服务的质量和效率。
在工业控制领域，移动边缘计算可以实现工业设备的智能监控和可靠性控制，提升工业生产的效率和安全性。
四、移动边缘计算面临的挑战尽管移动边缘计算具有广阔的应用前景，但它也面临着一些挑战。
首先，移动边缘计算需要解决计算资源分配的问题，即如何合理分配边缘节点上的计算任务，以充分利用计算资源和提高计算效率。
其次，移动边缘计算需要解决数据隐私和安全保护的问题，即如何保护用户的个人隐私和数据安全。
物联网中的移动边缘计算原理与分布式协同优化技术
物联网中的移动边缘计算原理与分布式协同优化技术移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）作为一种新兴的计算模式，已经在物联网（Internet of Things，IoT）中得到广泛应用。
它通过将计算和存储资源部署在距离终端设备较近的边缘节点上，使得数据处理更加快速和高效。
本文将探讨移动边缘计算的原理，并介绍分布式协同优化技术在物联网中的应用。
一、移动边缘计算原理移动边缘计算的核心思想是将计算资源尽可能地靠近终端设备，以减少延迟和网络拥塞，并提高响应速度。
它主要包括以下几个关键要素：1. 边缘节点：边缘节点是指位于网络边缘的计算和存储设备，如基站、路由器等。
这些设备一般运行在离终端设备较近的位置，可以提供低延迟和高带宽的服务。
2. 资源虚拟化：为了更好地管理和利用边缘节点的计算资源，移动边缘计算采用了资源虚拟化的技术。
通过将边缘节点的计算资源划分为多个虚拟机，可以实现资源的动态分配和灵活部署。
3. 数据处理卸载：移动边缘计算通过将终端设备的部分计算任务卸载到边缘节点上进行处理，减少了终端设备的计算负载和能耗。
同时，通过边缘节点的高性能计算能力，可以更快地完成任务并返回结果。
二、分布式协同优化技术在物联网中的应用在物联网中，分布式协同优化技术是应对大规模节点和复杂网络拓扑结构的一种解决方案。
它将边缘节点之间的计算和存储资源进行协同优化，实现更高效的数据处理和资源利用。
1. 数据分发与协同计算：由于物联网中的节点数量庞大，传统的集中式计算无法满足实时性和吞吐量的要求。
分布式协同优化技术可以将任务按照一定规则分发给边缘节点进行计算，并将计算结果进行整合。
通过节点之间的协同计算，可以提高计算效率和资源利用率。
2. 资源动态调整：物联网中的节点数量和工作负载经常发生变化，对资源的动态分配和调整要求很高。
分布式协同优化技术可以根据节点的负载情况和任务需求，实时调整资源的分配策略。
这样可以避免节点之间的不均衡和资源浪费，提高整个系统的性能和可靠性。
基于移动边缘计算的车联网关键技术研究
基于移动边缘计算的车联网关键技术研究随着物联网技术的快速发展，车联网正在成为汽车行业的新兴领域。
而移动边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐渐被应用于车联网系统中。
本文将重点研究基于移动边缘计算的车联网关键技术，并分析其优势和挑战。
一、移动边缘计算与车联网的关系移动边缘计算是一种将计算任务从云端下沉到靠近边缘设备的计算模式。
它通过在边缘设备上部署处理器、存储器和网络资源，将数据处理和计算任务尽量放在离用户和终端设备更近的地方。
而车联网是指通过车辆之间的通信，实现车辆之间、车辆与基础设施之间的数据交互和信息共享的网络系统。
移动边缘计算可以为车联网系统提供更快速、安全和可靠的数据处理和计算能力，从而实现更好的车辆间通信和服务。
二、基于移动边缘计算的车联网关键技术1. 边缘设备和边缘服务器在基于移动边缘计算的车联网系统中，边缘设备是指车辆和其他可以收集和传输数据的终端设备，如智能手机、传感器等。
边缘服务器是指在车辆附近设置的计算和存储设备，用于处理和存储边缘设备采集的数据。
边缘设备和边缘服务器之间的协同工作是实现车联网的关键。
2. 数据存储和处理基于移动边缘计算的车联网系统需要能够实时处理和存储大量的数据。
对于车联网而言，数据的实时性和准确性至关重要。
因此，需要设计高效的数据存储和处理机制，以满足车联网系统对数据的即时响应和分析需求。
3. 网络通信和安全车联网系统中存在大量的数据交换和通信，因此网络通信和安全是关键技术之一。
基于移动边缘计算的车联网系统需要建立稳定可靠的通信链路，并对数据进行加密和认证，以保证数据的安全性和完整性。
4. 实时决策和智能交互基于移动边缘计算的车联网系统需要实时获取和分析数据，并根据分析结果做出智能决策。
实时决策和智能交互是提高车辆安全性和用户体验的关键。
通过边缘设备上的智能算法和决策模型，可以实现车辆之间的智能交互和协同。
三、基于移动边缘计算的车联网技术的优势1. 低延迟基于移动边缘计算的车联网系统将数据处理任务下沉到边缘设备和边缘服务器，减少了数据传输的延迟。
移动边缘计算的系统架构和关键技术分析
移动边缘计算的系统架构和关键技术分析移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）是一种新兴的计算模式，它将计算和存储资源放置在边缘网络的边缘，为移动设备和物联网设备提供服务。
相较于传统的基于云计算模式，移动边缘计算可以降低网络延迟、减少网络拥塞，并且更适合处理实时数据和应用场景。
本文将就移动边缘计算的系统架构以及关键技术进行分析。
一、系统架构移动边缘计算的系统架构主要包括移动设备、边缘服务器和云数据中心三个部分。
移动设备可以是智能手机、平板电脑、车载设备等移动终端设备，它们通过边缘网络与边缘服务器进行通信。
边缘服务器位于网络的边缘，通常部署在基站、室内小型机房、网关等位置，可以提供临近用户的计算和存储服务。
云数据中心则是传统的云计算中心，用于承担大规模计算和存储任务。
在移动边缘计算系统中，移动设备通过无线网络与边缘服务器进行连接，边缘服务器可以提供本地计算、存储和应用服务，并且与云数据中心进行协同工作。
当移动设备需要进行计算任务时，可以将部分任务交由边缘服务器进行处理，而大规模计算任务则可以交由云数据中心进行处理。
通过这种分布式的架构，移动边缘计算系统可以有效地降低网络延迟，提高数据处理效率。
二、关键技术1. 计算卸载技术移动边缘计算系统中的计算卸载技术是其关键技术之一。
计算卸载指的是将移动设备上的计算任务卸载到边缘服务器或云数据中心进行处理。
通过计算卸载技术，可以减轻移动设备的计算负担，降低能耗消耗，并且提高应用的响应速度。
目前，基于软件定义网络技术和网络功能虚拟化技术的计算卸载技术已经得到了广泛的应用。
2. 资源调度技术移动边缘计算系统中的资源调度技术是保证系统性能和服务质量的关键技术之一。
资源调度技术主要包括边缘服务器资源调度和网络资源调度两个方面。
边缘服务器资源调度需要考虑到移动设备的位置、负载情况、网络拥塞情况等因素，以保证为用户提供最优的计算和存储服务。
而网络资源调度则需要考虑到网络带宽、延迟、QoS要求等因素，以保证数据传输的稳定性和可靠性。
移动边缘计算的系统架构和关键技术分析
移动边缘计算的系统架构和关键技术分析移动边缘计算是一种新兴的计算模型，它将计算、存储和网络资源移到接近用户或数据源的边缘，以提供更快速、更可靠的服务。
随着物联网、5G等技术的快速发展，移动边缘计算正逐渐成为了关键的基础设施。
本文将对移动边缘计算的系统架构和关键技术进行分析，以便读者更好地了解这一领域的发展。
一、移动边缘计算的系统架构移动边缘计算的系统架构主要包括三个部分：边缘节点、中心数据中心和云端数据中心。
边缘节点是指分布在用户终端附近的计算节点，可以是服务器、路由器、网关或其他设备。
中心数据中心是指地理位置较远的数据中心，通常用于存储和处理大规模数据。
云端数据中心是指基于云计算技术的数据中心，用于提供大规模的云服务。
移动边缘计算的系统架构允许数据在边缘节点、中心数据中心和云端数据中心之间进行灵活移动，并根据实际需求进行智能调度和管理。
这种架构可以在保证数据安全性和隐私性的前提下，实现低延迟、高可靠性和实时性的服务。
1. 边缘计算边缘计算是移动边缘计算的核心技术之一，它通过将计算任务和数据存储移到用户终端附近的边缘节点，实现了在网络边缘进行数据处理和计算。
边缘计算可以提高网络传输效率，降低服务延迟，减轻云端数据中心的负担，同时也可以实现实时响应和更好的用户体验。
2. 5G技术5G技术是移动边缘计算的重要基础，它提供了更高的带宽、更低的延迟和更稳定的连接。
通过5G技术，移动边缘计算可以更好地支持大规模数据传输和实时通信，为物联网、智能汽车、智能家居等应用提供更快速、更可靠的服务。
3. 轻量化技术移动边缘计算的边缘节点通常资源有限，因此需要采用轻量化技术来提高计算和存储效率。
轻量化技术可以通过优化算法、压缩数据、减少计算负载等方式，实现在有限资源下提供更高效的服务。
4. 安全和隐私保护移动边缘计算涉及到大量用户数据和隐私信息，因此安全和隐私保护是其关键技术之一。
通过加密传输、权限认证、数据隔离等手段，可以保证用户数据的安全性和隐私性，在保障服务质量的前提下，实现用户数据的安全存储和传输。
移动边缘计算——体系架构、关键技术和发展应用
移动边缘计算——体系架构、关键技术和发展应用【摘要】随着5G和边缘计算技术的兴起和相互融合，移动边缘计算（MEC）逐渐成为一个新的研究热点。
MEC通过在移动网络边缘提供IT服务环境和云计算能力，以减少网络操作和服务交付的时延。
其技术特征主要包括“邻近性、低时延、高宽带和位置认知”，有广阔的应用前景，例如车联网、视频优化加速、监控视频分析等。
但是，现有的MEC研究没有充分发挥海量移动终端的群体智能，面对大规模复杂任务力不从心。
为此，本文拟探索紧密结合人工智能的移动边缘计算技术。
首先，对相关研究成果进行深入调研和归纳总结，然后，从基本概念、体系架构、关键技术、典型应用和问题挑战等层面对MEC相关机制展开较为系统的研究。
【关键词】移动边缘计算；云计算；智能家居；车联网1引言互联网时代的快速发展，导致网络边缘设备的数量广泛增加，以及数据量的无限制增增长，根据国际权威机构调查显示，2019年，全球数据量已高达41ZB，全球近九成的数据在最近几年产生，预计五年后，全球数据量将增加十倍，达到160ZB。
在此种情况下，以云计算为核心的集中式处理模型显得力所不及。
集中式处理模型是指把所有数据通过互联网或者其他方式传输到云计算中心,利用云计算中心强大的计算功能来集中化地解决数据的计算和存储等问题,这样就使得整个云服务系统能够为世界创造更多的经济效益。
然而,在当今万物互联的情况下,传统的云计算明显地表现出了许多缺陷,比如:①系统的实时性不足,云计算模型把大量的数据直接传输到了云计算的中心,再请求数据处理,增大了整个系统的工作延迟;②网络带宽不够,边缘设备会产生巨量数据,所有的数据都传送到云端后会加剧对网络带宽的干扰以及带来压力;③高耗能，随着用户数量的增大，大量的数据处理以及程序的运行消耗了极多的电能。
除此之外，云计算还存在安全性不足、隐私泄露等问题。
面对云计算的不足，大量的数据处理，需要一个更加可靠的、有竞争力、可扩展的且安全性能高的接入网的加入。
边缘计算基本架构与关键技术
2.1.3 雾计算
雾计算（Fog Computing）一词最早出现于计算 机网络安全领域。思科公司将其生动地定义为一种更 接近“地面”的云计算：雾计算是云计算的一种扩展， 在物联网终端设备与传统的云计算中心之间为用户提 供计算、存储以及网络服务。雾计算基于分布式协作 的框架。通过利用智能网关和路由设备等基础设施的 计算、存储和网络资源，雾计算可以在最接近终端的 位置提供服务。雾计算把云端的计算功能延伸到网络 边际，化解可能出现的网络堵塞，以提高服务效率。
微云是源自于移动计算和云计算的一种新的架构。微云代表三层架构（即“移动 设备层-微云层-云层”）的中间层。微云可被视为“盒子里的数据中心”，其目标是 将云带到更靠近设备的地方。物理靠近是边缘计算的本质，微云的这个关键属性会对 端到端延迟、经济可行的带宽、信任的建立及生存的能力产生积极影响。
2.1.4 微云
应用场景
MEC 主要致力于为应用降低时延，适合物 联网、车联网、AR/VR 等多种应用场景。 微云侧重于计算服务，它基于移动计算， 主要针对移动性设备，适用于移动增强型 应用以及物联网等诸多场景。雾计算依赖 于智能网关和路由器等，可应用于移动和 非移动设备。雾计算的应用场景为需要分 布式计算和存储的物联网场景。
2.2.1 5G 通信技术
04 5G 之于物联网
OPTION
为了实现物联网大规模化，并在拥有此规模的同时保证其高效性，在大规模部署物联网 服务时必须考虑到以下3 点。
2.1.3 雾计算
下图所示，云计算 的系统在引入“雾层” 后架构可以分成5 层， 分别是终端用户层 （End UserLayer）、 接 入 网 络 层 （ Access Network Layer ） 、 雾层（Fog Layer）、 核 心 网 络 层 （ Core Network Layer ） 和 云层（Cloud Layer）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.13 July,2019第13期2019年7月移动边缘计算的系统架构和关键技术分析董春利"，王莉1(1.南京交通职业技术学院电子信息工程学院，江苏南京211188;2.上海剑曦信息科技有限公司，上海200051)摘要：随着移动互联网和物联网应用的快速发展，传统的集中式云计算遇到了严峻的挑战，例如高延迟、低频谱效率和非自适应机器类型的通信。
为了解决这些挑战，新技术正在推动将集中式云计算功能转移到网络边缘设备。
移动边缘计算被认为是物联网和任务关键型、垂直解决方案的关键推动因素，被公认为是一种关键的架构概念和技术之一。
文章讨论分析了移动边缘计算的系统架构和关键技术。
关键词：移动边缘计算；虚拟机；计算卸载；VM迁移移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)被欧洲电信标准化协会(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)定义为一种新技术，在移动网络边缘、无线接入网络内以及移动用户附近，提供IT服务环境和云计算能力ETSI发布了一份关于移动边缘计算的白皮书，移动边缘计算被认为是一种重要的新兴技术，成为下一代网络的重要组成部分。
由于具有低延迟、近距离和高带宽等先进特性，以及实时洞察无线网络信息和位置感知功能，移动边缘计算为多个行业(如消费者、企业)提供了大量新的应用和服务。
特别地，MEC被认为是智能城市中处理视频流服务有前景的解决方案。
来自监视设备的视频流在MEC服务器上进行本地处理和分析，从视频流中提取有意义的数据。
可以将有价值的数据传输到应用服务器，以减少核心网络流量。
增强现实(Augmented Reality,AR)移动应用在上行链路中的数据收集、边缘计算和下行链路中的数据传递方面，具有固有的协作属性。
增强现实数据需要低延迟和髙速率的数据处理，以便根据用户的位置提供正确的信息。
数据处理可以在本地MEC服务器上执行，而不是在集中式服务器上执行，以提供良好的用户体验。
物联网在电信网络上生成额外的消息，要求网关聚合消息并确保低延迟和安全性。
引入利用MEC收集，分类和分析物联网数据流的新架构，MEC服务器负责管理各种协议、消息分发和分析处理。
MEC环境创造了一个新的价值链和充满活力的生态系统，从而为移动运营商、应用和内容提供商创造了新的机会。
1MEC的系统架构ETSI描述的MEC参考架构使MEC应用程序能够实现为在MEC主机上运行的纯软件实体⑵。
移动边缘平台提供运行MEC应用程序所需的基本环境和功能。
MEC应用程序在虚拟化基础架构之上作为虚拟机(Virtual Machine,VM)运行，并且可以与移动边缘平台交互以执行与应用程序的生命周期相关的某些支持过程。
此外，虚拟化基础设施包括一个执行由移动边缘平台接收的流量规则的数据平面，并路由在应用本地网络和外部网络之间的流量。
MEC主机级管理包括移动边缘平台管理器和虚拟化基础架构管理器。
前者管理应用程序的生命周期以及应用程序规则和要求，包括服务授权、流量规则、域名系统(Domain Name System, DNS)配置和解决冲突。
后者负责分配、管理和发布虚拟化基础架构的可视化(计算、存储和网络)资源。
操作支持系统通过生命周期管理代理商或运营商的第三方客户，通过面向客户的服务门户接收用户应用程序的请求，操作支持系统决定是否授予请求。
授权请求将转发给MEC协调器进行下一步处理。
MEC协调器是核心功能，因为它根据部署的MEC主机、可用资源、可用MEC服务和拓扑，维护一个整体视图。
出于性能、成本、可扩展性、运营商首选部署的原因，MEC支持不同的部署方案叫例如在蜂窝宏基站演进型Node B站点(Evolved Node B,eNodeB)、在3G无线网络控制器(Radio Network Controller,RNC)站点、在多个无线电接入技术小区聚合站点，和聚合点(其也可以位于核心网络的边缘，例如在分布式数据中心中)，探讨了一个网络规划问题，该讨论决定了在可用站点中安装MEC 服务器的最佳位置，以便在安装成本和服务质量(Quality of Service,QoS)之间进行权衡。
2MEC的关键技术MEC的关键技术包括计算卸载和移动性管理。
计算卸载是一个将资源密集型计算从移动设备迁移到资源丰富的附近基础设施的过程画。
虽然移动设备受到计算能力、电池寿命和散热的限制，但是通过将能量消耗的应用程序计算卸载到MEC服务器，MEC可以在用户设备(User Equipment,UE)上运行新的复杂应用程序。
计算卸载的一个重要部分是决定是否卸载、是否适用全部或部分卸载、卸载什么以及如何卸载。
卸载决策取决于根据3个标准分类的应用程序模型。
第1个标准是应用程序是否包含不能卸载的用户等不可卸载部分(例如用户输入、摄像或需要在UEs处基金项目：南京交通职业技术学院高层次人才科研基金项目；项目编号：440105001o作者简介：董春利(1964—),男，山东青岛人，教授，博士；研究方向：认知无线电网络，下一代无线泛在网络。
-131_No.13July, 2019第13期2019年7月无线互联科技•技术应用执行的获取位置)o 第2个标准是无法估计某些连续执行应 用程序要处理的数据量。
第3个标准是要处理的各个部分的相互依赖性。
通常，UE 需要由代码分析器、系统分析器和决 策引擎组成，以管理卸载过程。
代码分析器负责根据应用程 序类型和分区的代码数据来管理卸载内容。
系统分析器负责监视多个参数，例如可用带宽、要传输的数据大小以及执行 代码的能量。
这些参数会影响何时卸载，决策引擎确定是否卸载。
计算卸载决策算法已进行了全面的研究和比较。
大多 数算法旨在最小化移动设备处的能量消耗，同时，受到卸载 的应用程序可接受的执行延迟或者找到这两个度量之间的 最佳权衡。
数值结果表明，MEC 可以通过异构网络中的计算 卸载来提高能效。
针对多个移动设备用户之间的计算卸载决 策问题，提出了一种博弈论方法。
数值结果表明，该算法实现 了优异的计算卸载性能，并随着用户规模的增大而扩展。
研 究了计算卸载的节能资源分配问题。
此外，一些努力集中在 无线电和计算资源的联合优化上，旨在最小化延迟和功率预 算约束下的能量消耗。
当UE 执行到另一个小区的切换时，重要的是保证服务 连续性和QoS 要求讥几个MEC 应用程序期望在位置改变之 后继续为UE 服务。
如果UE 将计算转发到MEC,则需要启动VM 迁移以提供服务的连续性。
VM 迁移是将VM 从一台物 理机器移动到另一台物理机器，通常在数据中心内。
关键部分是确定VM 迁移是否取决于服务类型和要求、内容大小和用户类型。
需要注意的是，可以迁移具有严格QoS 要求的正 在进行的视频服务，并且始终将用于紧急警告机器类型通信服务的延迟敏感测量任务，迁移到最佳MEC 服务器。
一 方面，必须做出决定，指示服务是否必须完全或部分迁移。
同时，考虑VM 迁移成本，包括VM 迁移和回程资源消耗所需的时间，因为需要计算节点之间的流量交换。
另一方面， VM 迁移的好处是减少服务延迟。
同时，不必分配回程资源 用于将计算结果传输回UE 。
提出了一种利润最大化虚拟人 物放置策略，以选择性地将VM 迁移其最佳位置，来优化 迁移增益和迁移成本之间的权衡。
此外，探索了用于动态 VM 放置，并根据预期用户的移动找到最合适的通信路径 预测技术。
与现有技术方法相比，本文所提出的算法将卸 载延迟减少了 10%〜66%。
3结语MEC 启用一个开放的无线接入网络，可以在网络边缘 托管第三方创新应用和内容。
MEC 是云无线接入网(Cloud- Radio Access Network , C-RAN)的补充。
MEC 的关键技术 是计算卸载和移动性管理，其部署方案与传统无线网络兼容。
然而，鉴于该领域的研究是相对初期的阶段，仍有许多 悬而未决的问题，需要从其关键技术和更先进的解决方案的角度做进一步研究。
[参考文献][1]YUAN A, MUGEN P, KECHENG Z.Edge computing technologies for Internet of Things ： a primer[J].Digital Communications and Networks, 2018 (2) : 77-86.⑵MEC.Mobile edge computing framework and reference architecture[Z].Vl 11, 2016.[3] MEC.Mobile edge computing technical requirements[Z].Vl 11, 2016.[4] MACH P, BECVAR 乙Mobile edge computing ： a survey on architecture and computation o 田oading[J].IEEE Communications Surveys and Tutorials, 2017 (99) ： 1.[5] SECCI S, RAAD P, GALLARD P.et al.Linking virtual machine mobility to user mobility[J].IEEE Transactions on Network and Service Management, 2016 (13): 927-940.Analysis on the system architecture and key technologies of the mobile edge computingDong Chunli 1,2, Wang Li 1(1. School of Electronic Information Engineering, Nanjing Communications Institute of Technology, Nanjing 21118& China;2.Shanghai Jian-Xi Information Technology Co., Ltd., Shanghai 200051, China)Abstract ： With the rapid development of mobile internet and internet of things applications, the traditional centralized cloud computing is encountering severe challenges, such as high latency, low spectral efficiency, and non-adaptive machine type of communication. Motivated to solve these challenges, new technology is driving shifts the function of centralized cloud computing to the edge devices of the network. The mobile edge computing is identified as a key enabler for IoT and mission-critical, vertical solutions, and is recognized as one of the key architectural concepts and technologies. This paper discusses the system architecture and key technologies of the mobile edge computing. Key words ： mobile edge computing; virtual machine; computing offload; VM migration-132 -。