物联网、智慧城市、无人系统的快速发展,将产生大量的地理空间分布的边缘数据,同时大量的多模传感器每天都在产生海量的数据。市场上涌现的新的边缘设备,如智能手表、智能手环等,无论是与智能手机相伴,还是以独立模式存在,各种各样的商用可穿戴设备也将产生大量的边缘数据。伴随着正在进行的研究活动,在现有标准机构组织和规范的帮助下,学术界和产业界投入了大量的资金和人员用于边缘应用的开发和研究。为了提供广泛的新服务,一种普适的地理空间分散的计算基础设施和一种多模式、多维数据源网络正在形成。为了满足5G、物联网、自动驾驶、虚拟现实等新兴应用的需求,最基础的服务是数据服务。为了满足海量终端用户和设备对于数据访问的需求,一方面,需要优化网络自身的性能使其能够快速地响应用户的请求;另一方面,需要设计高效的数据共享架构使大量的边缘用户和设备能够快速地获取所需的数据。本文为了减少控制器响应数据请求的时延,提出了时延感知的交换机到控制器的选择机制。首先,为了减少响应数据请求的尾部延迟以及减轻控制器的负载,在控制器同构的场景下,我们设计了一种基于负载感知的控制器选择方法,该方法简单而有效地实现了同构控制器之间的负载均衡。进而,在控制器异构的场景下,我们提出了一种通用的时延感知的控制器选择机制,该选择机制包括两个关键组件:交换机端的控制器选择模型和控制器端的队列管理机制。评估结果表明,我们的延迟感知选择机制可以有效地降低响应数据请求的尾部延迟,并提高系统吞吐量。本文提出了控制平面的鲁棒性验证框架,以验证在所有故障场景和故障恢复策略的组合下,最高控制器占用率（MCU）是否满足性能需求。我们首先建立了故障恢复的优化模型,并证明了设计最优恢复策略是NP-hard的。因此,我们设计了两种有效的故障恢复策略,能够很好地逼近最优解,并对潜在故障具有良好的适应性。我们设计了递归求解的方法来确定控制平面的最差性能,并提出了一种分枝定界方法来加速求解的过程。我们的验证框架可以得出最有效的方法来增加少数所涉及的控制器的容量,同时最小化控制平面扩容所需的成本。本文提出了结构化边缘数据共享的路由机制为边缘数据共享提供了数据存储和取回的基础服务。我们所设计的贪婪路由边缘数据（GRED）机制,有两个方面的创新:首先,GRED机制支持仅需一个覆盖跳的边缘节点之间的分布式哈希表（DHT）。其次,GRED利用软件定义网络范式在可编程交换机上实现对一跳DHT的高效路由支持。为了实现GRED机制,软件定义网络（SDN）控制器维护一个虚拟空间,交换机和数据项根据其ID映射到空间中的不同位置。实验结果表明与已知的DHT解决方案相比,GRED使用了更少的路由开销,同时在边缘云节点之间实现了更好的负载均衡。本文提出了非结构化边缘数据共享的索引机制使得以不同方式存储的边缘数据都能得到有效的共享。我们设计了一种有效的基于坐标的索引（COIN）机制,用于边缘计算环境中的非结构化边缘数据共享。COIN机制包含两个方面的创新:一是,来自终端设备的任何数据查询请求都可以得到及时的响应。二是,查找速度显示了COIN机制的效率,与其它索引机制相比,COIN用于获取数据索引的路径长度最短,且在交换机中所需的转发条目最少。本文提出了层次化的边缘数据共享机制实现了“云-边-端”架构下的有效数据共享。我们基于分层移动边缘计算（MEC）基础设施的特点,提出了一种新的混合数据共享框架HDS,HDS将数据共享分为两部分:区域内和区域间。我们设计了布谷鸟摘要（Cuckoo Summary）协议,以实现区域内高效的数据共享。Cuckoo Summary不仅可以获得更高的查询吞吐量,而且可以减少误报率。为了实现跨区域的数据定位服务,我们设计了一种基于地理位置路由的跨区域数据定位方案,称之为基于MDT的方案。该方案的数据查找请求可以从入口区域DC直接传递到目的区域DC,从而实现层次化结构下边缘数据的快速有效共享。本文针对海量终端设备所产生的大量边缘数据以及5G场景下用户对于数据访问的低时延需求,从网络的控制平面和数据平面两个方面着手设计有效的边缘数据共享机制,并完成了五项具体的工作,使得终端用户的数据请求能够得到快速有效的响应。