近年来,移动计算领域迅速发展,移动设备越来越普及,移动应用的内容也日渐丰富,对资源的要求也越来越高,但是由于移动设备自身的体积以及电池的容量等条件的限制,导致移动设备越来越难以满足移动应用对资源的需求,移动设备资源受限的问题日益突出,如何拓展移动设备的资源成为了移动计算领域的新的研究热点。为解决上述问题,研究人员提出任务卸载(task offloading)技术。任务卸载技术是通过将移动应用中的计算密集型、高资源需求型任务转移到计算资源更加丰富的服务器上去执行的一种技术,是解决移动设备资源受限的主要技术手段,对于移动设备来说,任务卸载技术可以拓展其自身的计算资源,对于移动应用来说,任务卸载技术可以减少其执行时间、降低执行能耗以及获得更好的结果。本文对几种具有代表性的任务卸载技术进行研究,分析总结了这几种任务卸载技术的软件架构、部署机制以及执行模型等重要的技术研究点,然后提出了一种基于容器的任务卸载技术,并在该技术的基础上实现了一个任务卸载系统。该任务卸载系统使用Docker容器作为核心部件,将应用模块打包入Docker容器中运行于服务器端为移动应用提供服务,并以系统为基础实现可以适配于系统的人脸识别应用和语音识别应用。最后以人脸识别应用和语音识别应用为验证应用,设计实验评估系统对移动应用执行性能的影响,并比较本系统和其他几种系统的特点总结出前者的优缺点。得出结论,基于容器的任务卸载系统可以降低移动应用的执行时间和执行能耗并具有灵活性高、部署迅速以及资源占用少等诸多优点。