1、移動邊緣計算的部署
      移動邊緣計算改變了4G系統中網路和業務分離的狀態，通過對傳統無線網路增加MEC平臺網元，將業務平臺（包含內容、服務、應用）下沉到行動網路邊緣，為移動使用者提供計算和資料儲存服務。MEC平臺的具體部署方式主要分為兩類，包括巨集基站場景的部署以及小小區基站場景的部署。
（1）巨集基站場景部署
      一般來說，基站的服務範圍較廣，服務使用者較多，且巨集基站本身具備一定的計算和儲存能力，故MEC在巨集基站場景的部署主要為將MEC平臺直接嵌入到巨集基站的方式。擁有MEC功能的巨集基站能夠降低網路時延、獲取業務的上下文資訊並且能很好的支援室外的大區域範圍的各類垂直行業應用，車聯網、智慧城市等等。
（2）小小區基站場景部署
      考慮到小小區基站的覆蓋範圍較小，服務使用者數較少，且小小區基站的硬體大小也有限制的情況，MEC平臺的部署主要以本地匯聚閘道器的方式出現。多個小小區基站共同連線到同一個MEC平臺，通過在MEC平臺上佈置多個業務應用實現特定區域內的運營支撐，如企業、學校內部高效資源訪問，商場等室內場所的物聯網閘道器匯聚和資料分析等。
2、MEC框架設計

      移動邊緣計算的框架所涉及的實體如圖2-1所示，這些實體可以分為外部相關層、MEC主層和MEC系統管理層。MEC的核心是MEC主層，它是包含MEC平臺和虛擬化基礎設施的實體，並且可以更具體的分為MEC虛擬基礎設施層、MEC平臺層、MEC應用層。

      MEC虛擬化基礎設施層基於通用伺服器，採用計算、儲存、網路功能虛擬化的方式為MEC平臺層提供計算、儲存和網路資源，並且規劃應用程式、服務、DNS伺服器、3GPP網路和本地網路之間的通訊路徑。
      MEC平臺層是一個在虛擬化基礎設施架構上執行MEC應用程式的必要功能的集合，包括虛擬化管理和MEC平臺功能元件。虛擬化管理利用基礎設施作為服務（Infrastructure as a Service, IaaS）的思想，實現MEC虛擬化資源的組織和配置，應用層提供一個資源按需分配、多個應用獨立執行且靈活高效的執行環境。MEC平臺功能元件主要是為應用程式提供各項服務，通過開放的API嚮應用層的具體應用開放，這些功能包括無線網路資訊服務、位置服務、資料平面分流規則服務、訪問的永續性儲存服務以及配置DNS代理服務等。
      MEC應用是基於虛擬化基礎設施架構，將MEC平臺功能元件組合封裝後，以虛擬機器（virtual machine，VM）方式執行的應用程式，如本地內容快速交付、物聯網資料處理、任務遷移等。MEC應用擁有確定數量的資源要求和執行規則，如所需的計算和儲存資源、最大時延、必需的服務，這些資源要求和執行規則由MEC系統管理層統一管理和配置。MEC應用可以通過標準的介面開放給第三方業務運營商，促進創新型業務的研發，實現更好的使用者體驗。
      由上述MEC的架構體系可以看出，行動網路基於移動邊緣計算可以為使用者提供諸如內容快取、超高頻寬內容交付、本地業務分流、任務遷移等應用。需要注意的是，任務遷移能夠使得終端突破硬體限制，獲得強大的計算和資料存取能力，在此基礎上實現使用者內容感知和資源的按需分配，極大的增強使用者體驗。任務遷移技術對移動裝置的計算能力的強化和移動應用的計算模式的改變，必然會對未來移動應用和移動終端的設計產生深遠的影響。
3、移動邊緣計算環境下的任務遷移流程

移動應用任務處理時延包括傳輸時延、計算時延和通訊時延。
4、單使用者的任務遷移場景

考慮因素：任務遷移的通訊開銷小，考慮移動應用內部的任務特性，包括任務的拓撲結構、任務的劃分、任務的計算強度及任務間的轉移資料大小。
演算法優劣權衡因素：任務處理的時延、移動裝置的能耗。
任務拓撲模型——有向非迴圈圖（DAG）：

解決演算法：基於離散二進位制粒子群演算法的最優任務遷移演算法
5、多使用者的任務遷移演算法

考慮因素：通道的干擾、伺服器中虛擬機器的可分配數量（任務排隊等待的時延）。
演算法優劣權衡因素：任務完成的時延、移動裝置的能耗。
解決模型：博弈論模型，通過有限的行動步數達到納什均衡。
——”基於移動邊緣計算的任務遷移策略研究”（鄧茂菲.北京郵電大學碩士畢業論文.2017.3）
6、任務遷移過程所用演算法及模型
鏈狀任務呼叫圖、有向非迴圈圖（DAG）、移動裝置和伺服器之間的負載均衡、整數規劃、非線性0-1規劃問題、基於部分關鍵路徑的貪心演算法、變數替換技術、連續凸逼近技術、李雅普諾夫優化技術、馬爾可夫決策過程、決策視窗、模型預測控制理論、自適應、隨機擾動、多目標的動態規劃演算法、社交關係、傳播動力學、大資料預測、內容流行度的先驗概率、接觸概率、去耦理論、細粒度。
——”面向5G需求的移動邊緣計算”（田輝（北京郵電大學）等. 北京郵電大學學報. 2017.4）