自从2005年云计算出现以来,我们的生活,学习和工作方式都发生了显著的变化。数据的爆炸式增长是大数据时代下的主旋律,随着万物互联趋势不断加深,数据的增长速度远远超过了网络带宽的增速,同时,智能制造、无人驾驶等众多新型应用的出现对延迟提出了更高的要求,传统的云计算框架已经很难实时高效地支持万物互联的应用程序。将任务就近处理,减少数据传输延时,是降低响应延时的重要方法之一,而MEC(Mobile Edge Computing)正是通过这样的方式来处理任务请求的。因此,针对终端产生的海量数据以及其实时性要求,如何充分的利用服务器的计算资源来处理这些数据并实时的反馈处理结果是一个亟待解决的问题。鉴于此,本文设计了一种基于MEC服务器的物联网平台,系统从请求任务的颗粒度大小作为问题的切入点,结合计算机网络状况对任务的卸载问题进行建模,形成任务卸载路径的混合整数非线性规划问题,并根据问题的实际背景选择优化方案得到任务的最优卸载路径;在完成单个服务器的任务调度后,又通过对周边服务器的探测完成服务器间的负载均衡,从而得到任务从终端到系统的整个最优处理过程。实验表明,系统在减少响应延时方面相比云计算模式有较大改善。本文主要研究如下:1.提出了针对单个MEC服务器上的任务调度策略。本文结合了MEC服务器本身的特点和几种传统的任务调度算法,对任务分配问题进行建模并通过二次序列规划和分支界定法对最优路径进行求解。明确任务的卸载路径后,对MEC服务器的任务本身进行深入分析,即数据量、现实意义、实时性要求等,在此基础上利用Johnson规则、先到先服务和多级队列的调度算法提出了一种面向实际应用的高效的单个MEC服务器任务调度策略。2.提出了MEC服务器之间的任务调度策略。当单个MEC服务器计算任务过于饱和时,便需要向周边的MEC服务器卸载接收到的任务,本文主要研究了轮询法、随机法和最短连接数法等几种传统的服务器负载均衡的方法并分析了其存在的不足,根据MEC服务器本身特点提出了基于最短响应延迟的任务调度方式。3.搭建了一个基于MEC服务器的物联网平台。通过GatewayWorker框架,利用树莓派作为MEC服务器,摄像头以及多个物联网终端作为客户端,搭建了一个基于MEC服务器的物联网平台,并在平台上对策略的有效性进行验证。