隨著5G/6G技術的迅速發(fā)展、各行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，需要“云網(wǎng)”協(xié)同和“算網(wǎng)”融合的現(xiàn)實場景需求越來越旺盛，使得“云中心-網(wǎng)絡邊緣-各類終端”協(xié)同起來高效實時交互成為急需，“云-邊-端”關鍵技術成為理論研究和應用創(chuàng)新的熱點，并成為技術發(fā)展趨勢。本書首先介紹了邊緣計算與云協(xié)同技術的研究背景意義、研究內(nèi)容與國內(nèi)外研究現(xiàn)狀；其次研究了終端任務與資源智能匹配技術，對Spark平臺進行了優(yōu)化：并針對不同粒度的終端計算任務分別提出了不同的任務卸載和資源分配策略，以及相對應的智能算法；最后仿真實驗表明所提出的策略及算法可以有效地提高任務與資源匹配效率，提升應用系統(tǒng)性能；在此基礎上，將提出的策略與算法應用到“智能門衛(wèi)”等多種場景中，有效提升了用戶的服務質(zhì)量。