移动边缘计算教学：从理论到实践的全流程设计

一、课程定位与目标设计

移动边缘计算作为5G网络与云计算融合的核心技术，其教学设计需紧扣”降低延迟、提升能效、保障数据安全”三大核心价值。建议将课程定位为”技术原理+场景实践”的双轨模式，目标群体覆盖计算机科学本科生、物联网工程师及企业技术管理者。

核心教学目标：

1. 理论层面：掌握MEC的架构组成（核心网、边缘节点、终端设备三层模型）
2. 技术层面：理解资源调度算法（如基于QoS的负载均衡策略）
3. 应用层面：具备典型场景（工业AR/VR、车联网V2X）的解决方案设计能力

建议在PPT开篇通过对比图展示传统云计算（中心化处理，延迟>50ms）与MEC（本地处理，延迟<10ms）的性能差异，直观呈现技术价值。

二、教学内容框架设计

1. 基础理论模块（PPT第3-8页）

• 架构解析：采用三维立体图展示MEC与5G核心网的交互流程，重点标注UPF（用户面功能）的下沉机制
• 关键技术：
  • 计算卸载决策模型（数学表达式：$min \sum_{i=1}^{n} (t_i^{local} - t_i^{edge}) \cdot w_i$）
  • 边缘缓存策略（基于LFU算法的缓存替换示例）
• 标准协议：ETSI MEC规范中的服务接口定义（如Mp1、Mp2接口功能）

教学建议：插入动态流程图演示数据包从终端到边缘节点的完整路径，配合Wireshark抓包截图增强实操感。

2. 开发实践模块（PPT第9-15页）

• 环境搭建：

  # 边缘节点Docker部署示例
  docker run -d --name mec-node \
    -p 8080:8080 \
    -v /etc/mec/config:/etc/mec \
    mec-os:latest

• API开发：展示RESTful接口设计规范（如/api/v1/resource/allocate的POST请求体结构）
• 性能调优：通过Jmeter压力测试对比不同并发量下的响应时间（建议数据：100并发时延迟从120ms降至28ms）

实践要点：提供预配置的VM镜像下载链接，包含OpenStack边缘计算模块的快速部署脚本。

3. 行业应用模块（PPT第16-22页）

• 智能制造：解析西门子MindSphere边缘网关在产线质检中的应用架构
• 智慧交通：演示特斯拉FSD系统如何通过路边单元（RSU）实现毫秒级决策
• 医疗急救：展示5G急救车中MEC支持的远程超声诊断流程

案例设计：采用SWOT分析法对比不同场景的技术选型（如工业场景优先选择确定性网络，车联网侧重低时延通信）。

三、教学方法创新

1. 混合式教学设计

• 线上：部署基于Kubernetes的MEC模拟平台，学生可远程实验
• 线下：设置边缘设备拆解实验室，接触华为MEC一体机、中兴EdgePod等硬件
• 评估：采用”30%理论考试+40%项目答辩+30%创新提案”的复合评分体系

2. 故障注入教学

在实验环节预设典型故障场景：

• 边缘节点过载（CPU使用率>90%）
• 网络分区（模拟基站掉电）
• 服务迁移失败（Docker容器迁移中断）

要求学生通过日志分析（如/var/log/mec/error.log）定位问题根源，培养工程化思维。

四、教学资源开发

1. PPT制作规范

• 视觉设计：采用深蓝+浅灰的科技感配色，关键数据使用荧光黄高亮
• 动画效果：为架构图添加分层显示动画，避免信息过载
• 交互设计：每章节末尾插入二维码，链接至在线测试题库

2. 配套材料包

• 实验手册：包含EdgeX Foundry开发指南、KubeEdge部署清单
• 案例库：收录10个行业解决方案的完整技术文档
• 工具包：提供Prometheus监控模板、Grafana仪表盘配置文件

五、教学评估体系

1. 形成性评价

• 每周实验报告（要求包含边缘节点资源监控截图）
• 课堂即时反馈（使用Mentimeter进行实时投票）
• 小组互评（采用CRISP-DM模型评估项目质量）

2. 终结性评价

• 技术答辩：演示自主开发的边缘应用（如基于YOLOv5的实时目标检测）
• 商业计划书：撰写MEC在特定行业的落地方案（需包含ROI计算）
• 伦理审查：评估数据隐私保护措施是否符合GDPR要求

六、持续改进机制

建立”教学-实践-反馈”闭环：

1. 每学期收集企业用人需求，动态调整案例库
2. 通过GitLab管理教学资料版本，记录每次修订日志
3. 组织教师参加ETSI MEC工作组会议，保持技术前瞻性

结语：本教学设计通过”理论-实验-项目”的三阶递进，配合数字化教学资源包，可系统培养符合产业需求的MEC专业人才。建议配套开发VR模拟系统，让学生沉浸式体验边缘计算在智慧城市中的应用场景，进一步提升教学吸引力。