传统的基于CDN、P2P、集群技术的系统在扩展性、可靠性、服务封装能力等方面存在不同程度的局限性。云计算具有资源虚拟化、可弹性扩展和高服务可靠性等优点。作为一种流媒体与云计算相结合的产物,流媒体云可很好地解决上述问题。考虑到流媒体的高实时性特点,不同区域会单独放置流媒体边缘云,以使视频内容被推至网络边缘,进而提高用户响应速度和减轻骨干网络流量负载。流媒体边缘云属于一种资源密集型服务系统,带宽资源和存储资源是其最主要的系统资源。与传统系统一样,流媒体边缘云也存在着系统资源调度的问题。在有限的云资源配置下,用户请求模式的倾斜性及波动性,往往会导致带宽及存储资源分配不合理问题。在传统流媒体服务系统中,会话迁移和视频部署分别被用于解决带宽资源或存储资源分配不合理的问题。但是,实际的用户访问模式是一个渐变的过程,单独的会话迁移或视频部署,都很难有效地权衡调度效果和调度代价。另外,部署调整也易使部分会话因为副本删除而被迫中断。因此,本文针对流媒体边缘云的联合优化资源调度问题进行研究,完成了以下工作：1)结合云计算和OpenFlow技术,设计了一种新颖的流媒体边缘云架构,应用层的业务处理和网络层的路径优化得以分离,实现了流媒体服务的透明性。2)利用OpenFlow技术中的新特性,实现了一种网络层会话迁移方法,使应用层状态同步和网络层状态同步得以分离,提高了迁移执行效率。3)针对流行度分布的动态波动规律,提出了一种三阶段综合调度策略。具体地,针对原始流行度分布,提出了一种静态部署阶段策略,以对边缘云进行初始化资源配置。针对流行度分布的轻微波动情形,提出了一种会话迁移阶段策略,将负载分布和流行度分布综合地用于迁移策略；在执行策略方面,分别提出了“Lazy迁移方式”和基于分支限界法的多步迁移算法。针对流行度分布的剧烈变化情形,提出了一种动态部署阶段策略,除请求接受率外,还考虑了对“视频部署对请求分布波动的适应性”以及“部署代价”优化；在执行策略方面,提出了一种基于负载均衡的会话迁移策略；针对视频部署调整的高代价问题,提出了一种渐进性部署调整策略。4)针对流媒体边缘云资源调度问题,搭建了一个数值仿真平台,可以很好地适用于不同资源调度策略,保证了比较结果的公平性。