1.1研究背景及意义

随着时代的飞速发展，4G无线网络近年已经在国内得到了很大程度上的普及，同时随着物联网的高速发展，伴随着近些年智能物联网设备的逐渐增多和普及，世界性的5G无线网络的协议准则的制定与投票，以及5G无线网络的商业化等，预示着如今万物互联的新时代已经到来。在社会的发展的同时，人民的生活水平日益提高，使得人们可以购买并使用更方便生活和先进的移动终端、个人计算机、物联网设备等，这使得网络边缘设备急剧增加，而且越来越多的人们也学会使用智设备，这一系列原因导致网络边缘设备所生产的数据已经达到了一个惊人的程度，根据IDC预测，到2020年，全球数据总量将大于40ZB。同时根据2018年5月25日至29日在贵阳市举办的“2018中国国际大数据产业博览会”。工信部副部长陈肇雄在开幕式上表示，预计到2020年，我国数据总量全球占比将达20%，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。

如今以云计算模型为核心的集中式大数据处理，其关键技术已经不能高效处理边缘设备所产生的数据，其主要表现为：

1.计算能力方面，集中式云计算能力的增长速度与海量边缘数据的爆炸式增长速度不匹配。

2.传输时间方面，网络传输负载加大，使网络延迟加剧，一定程度上降低了部分信息资源的时效性价值。

3.隐私保护方面，网络边缘数据涉及个人隐私，这使得网络个人信息安全问题尤为突出。

4.在能耗方面，网络边缘设备在向云计算中心传输数据的过程中会消耗大量的电能。

在这种情况下，边缘计算模型的提出为解决这类问题提供了方向与基本原理，并与现有的以云计算模型为核心的集中式大数据处理相结合，极大利用了网络中的各类资源，提高了计算运行效率。同时边缘计算有很广阔的应用场景，诸如在云计算的任务迁移、边缘计算视频监控、智能家居与交通方面都有很好的应用前景，在即将到来的5G商业化时代，通过与5G无线网络的结合，会给人们带来更快速与更高质量的网络服务。

移动边缘计算（MobileEdge Computing，MEC）是在接近移动用户的无线网络覆盖范围内，提供信息技术服务和云计算能力的一种新的网络结构，并将移动接入网络与互联网业务进一步融合。随着物联网时代下智能手机、平板电脑与轻薄笔记本电脑、可穿戴设备与各类移动传感器等边缘设备的普及应用，根据Gartner的报告，到2020年全球连接到网络的设备将达到约208亿台，移动端应用将迫切需要一个更有竞争力、可扩展，同时又安全和智能的接入网。移动边缘计算将会提供一个强大的平台解决未来网络的延迟、拥塞和容量等问题，改善网络用户的体验。

1.2国内外研究现状分析