随着移动互联网飞速发展和新型业务场景相继涌现,移动数据流量爆炸增长,业界提出了分布式的多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)架构以满足超低时延、超高带宽的业务场景需求。但是,分布式边缘服务器的资源和需求存在不匹配问题,如果不能设计合理的资源分配策略会严重影响边缘网络性能。本文基于第五代移动通信技术(5th Generation,5G)相关标准和MEC建议架构,结合容器虚拟化技术设计了基于容器的多MEC协作系统,随后研究了系统计算和存储资源分配优化算法,从而在保障服务连续性的同时提升边缘网络性能。本文的主要研究内容如下:首先,本文深入研究了 5G标准架构和MEC部署方案,针对边缘网络中资源分配不均和用户移动性等问题,利用容器虚拟化技术迁移能力强、兼容性佳等优势设计了基于容器的多MEC协作系统。系统集成部署于5G网络中,能够与5G网元直接交互获取网络信息并控制流量转发。另外,系统通过独立的容器为用户提供服务,在保证服务连续性的同时具备极强的灵活性和扩展性。其次,本文分析了用户流量和容器数量之间的映射关系,结合虚拟机资源消耗的非线性特征,建立了系统计算资源分配优化问题的数学模型。随后本文基于动态最佳适应策略的模拟退火算法,提出了具有多项式时间复杂度的计算资源分配方案。仿真结果表明无论在何种网络规模和流量负载情况下,与对照算法相比本文所提算法都能最大程度地优化系统的计算资源分配。最后,本文针对传统内容分发技术的缺陷和边缘缓存的相关优势,结合高效缓存技术设计了基于容器的多MEC协作缓存系统。随后本文在实验环境下搭建了边缘缓存平台,基于平台验证了边缘缓存的高效性,并针对不同缓存策略进行了性能分析。最后本文基于内容流行度提出了系统存储资源优化策略,并进行了对比仿真,结果显示本文所提策略始终拥有最佳的缓存命中率和字节命中率。