随着物联网的快速发展,智慧城市、人脸识别、智能交通系统等新兴应用大量涌现,传统的云计算和边缘计算已不能满足新兴应用的高速率、低时延、高可靠性需求。因此,为了更好地满足应用需求,提出云计算与边缘计算协同处理的云边弹性光网络的概念。本文重点研究云边弹性光网络资源卸载的端到端时延问题,最小化时延敏感业务的整体时延,同时对网络资源进行优化分配。首先,为了优化边缘服务器在云边弹性光网络中的部署,建立了分层部署网络架构,提出了路径重要度的概念和面向资源优化的云边弹性光网络分层部署卸载算法。仿真结果表明,与传统云边弹性光网络资源卸载算法相比,所提出的面向资源优化的云边弹性光网络分层部署卸载算法能够有效减少端到端时延。其次,针对云边弹性光网络中时延敏感业务的卸载策略问题,建立了两种基于时延敏感的网络资源卸载整数线性规划模型,提出了基于时延和负载均衡的网络资源卸载算法在降低时延的同时均衡区域负载。仿真结果表明,与现有算法相比,所提出的资源卸载算法的网络性能与整数线性规划模型的结果是最为接近的,有效降低了用户请求的端到端时延,优化了网络资源的分配。最后,针对云边弹性光网络中不同业务类型的卸载策略问题,一方面,建立了面向业务分类的资源部分卸载整数线性规划模型;另一方面,根据不同的业务类型引入了卸载决策变量和服务器重要度的概念,对业务分割的最优比例进行推导,提出了基于比例分割的资源部分卸载算法。仿真实验表明,与传统云边弹性光网络资源部分卸载算法相比,所提出的资源部分卸载算法的结果是最接近整数线性规划模型的,能够进一步降低用户请求的端到端时延。