随着物联网技术的迅猛发展和广泛应用,接入网络的物理设备(例如手机、平板、智能手表)数量激增,同时各种新兴的诸如虚拟现实、增强现实、在线手机游戏等低响应延迟需求的物联网应用不断涌现。传统网络以云服务器为计算平台,所有数据都需通过网络传输到云服务器进行处理,在万物互联时代无法满足物联网应用的低响应延迟需求。为了弥补云计算平台的不足,边缘计算这一新兴的计算范式便应运而生,其主要思想是将服务部署到更接近终端用户的边缘网络,实现计算、存储和通信等资源的有效利用。服务品质驱动的资源管理是边缘计算领域的研究热点之一,它通过使用各种服务品质需求来指导边缘计算系统的资源配置策略,使得系统各部件可以相互配合以满足部件作用域内的具体设计需求。然而,当前服务品质驱动的资源管理机制忽视了终端设备的移动性和复用性,带来用户间响应延迟差异过大而影响服务体验、任务冗余执行而缩短系统生命周期、终端设备资源不能共享而降低应用计算精度等问题。因此,本文从终端设备的移动性和复用性两大特性出发,研究如何通过高效的资源配置管理,优化用户响应延迟、系统生命周期、应用计算精度这三个评价边缘计算系统服务品质的典型指标。具体来说:1.本文结合终端设备的移动性,设计了一种既能降低边缘计算系统中用户的平均响应延迟,又能保障跨域用户间响应延迟公平性的边缘服务器部署方案。该方案包括静态和动态响应延迟优化两个阶段。针对静态响应延迟优化,本文首先采用整数线性规划技术对边缘服务器的放置、基站-边缘/云服务器的映射进行建模,然后使用整数线性规划求解器对问题进行求解。为了适应终端设备的移动性,需要在系统运行时动态地调整基站到边缘/云服务器的映射关系。因此,针对动态响应延迟优化,本文首先采用合作博弈论对基站到边缘/云服务器的重映射进行建模,然后利用纳什讨价还价方法对基站重映射问题进行求解。本文还开发了适应终端设备移动性的响应延迟验证平台,进行了大量仿真实验以验证提出的响应延迟优化技术的有效性。2.本文结合终端设备的移动性,设计了一种静态和动态任务调度相结合的高能效任务调度机制,以平衡电池供电的终端设备间的能耗,延长边缘计算系统的生命周期。针对静态任务调度,本文首先采用混合整数线性规划技术,对边缘计算系统生命周期优化问题进行建模,然后使用混合整数线性规划求解器对所研究的问题进行求解。为了适应终端设备的移动性,需要在系统运行时动态地调整由静态调度方案产生的任务调度表。因此,针对动态生命周期优化,本文设计了一种基于交叉熵的任务调度策略,可以根据终端设备的能量状态动态地调整任务的执行顺序。本文还开发了适应终端设备移动性的系统生命周期验证平台,在该平台上进行了大量仿真实验以验证提出的技术在延长系统生命周期方面的有效性。3.本文结合终端设备的复用性,设计了一种能够自动适应可再生能量不稳定性的高能效应用调度机制,能够最大化边缘计算应用的平均计算精度和单个边缘计算应用的计算精度。本文提出的应用调度机制包含生成“本地”应用调度方案、生成“本地-远程”应用调度方案两个阶段。在产生“本地”应用调度方案阶段,本文设计了一种应用层和部件层的能量分配方案,可以最大化应用在本地终端设备上执行时的计算精度。在产生“本地-远程”应用调度方案阶段,本文设计了一种简单有效的计算卸载技术,将部分应用卸载到远程的边缘服务器上执行以适应可再生能量供应的不稳定性。本文还开发了适应终端设备复用性的应用计算精度验证平台,在该平台上进行了大量仿真实验以验证提出的技术在提高应用计算精度方面的有效性。