随着5G和互联网技术的快速发展,越来越多计算密集和时延敏感型的新型业务都需要数据中心的支撑。但是,传统云计算架构需要将业务部署到远端云数据中心,具有较高的传输时延,无法满足新型业务需求。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）通过将边缘计算和移动通信网络融合,显著降低了业务时延并提高了网络服务质量。然而,MEC在网络边缘部署的是小型或微型数据中心,一旦出现大量并行业务,传统集中式业务处理模式将难以提供高质量服务。因此,为提高MEC应对大量并行业务的能力,针对面向MEC的分布式业务研究具有十分重要的意义。本文主要针对MEC中分布式业务和分布式专用保护业务调度展开优化设计。主要的研究内容和创新成果有以下两方面:一方面,针对面向MEC的分布式业务调度问题,给出了详细的问题定义。然后,以最小化完成业务总时延为目标,构建了整数线性规划（Integer Linear Programing,ILP）优化模型。考虑到ILP优化模型难以有效求解大规模业务问题,本文研究了两种调度策略,分别是基于平均切分的调度策略和基于轮询切分的调度策略。仿真结果表明,与基于平均切分的调度策略相比,提出的基于轮询切分的调度策略可以显著降低完成业务总时延。此外,我们也发现,该策略十分高效,能达到与ILP优化模型相近的性能。另一方面,为提高分布式业务的生存性,针对面向MEC的分布式专用保护业务调度问题,我们也给出了详细的问题定义并构建了 ILP优化模型。考虑到ILP优化模型高计算复杂度,本文提出了三种分布式专用保护业务的调度策略,分别是随机调度策略、环调度策略和双轮询调度策略。仿真结果表明,双轮询调度策略在最小化业务总时延方面,远优于其它两种策略,且性能接近于ILP优化模型结果。