随着移动互联网以及5G网络技术的发展,电子设备接入互联网的门槛逐渐降低,大量的设备得以接入计算机网络。然而随着大量设备产生的大量数据使得作为数据汇点的中心网络成为整个网络的瓶颈,因此产生了将数据处理向边缘网络迁移的边缘计算架构。在轻量级虚拟化技术的支持下,计算任务得以在边缘计算系统中以应用为粒度进行迁移,然而应用粒度的任务迁移将导致单一节点上的工作负载变化难以被准确感知。而对于计算机系统而言,存储子系统往往是其最慢的部分,且对于存储子系统的优化工作往往依赖于对工作负载的认知。因此在边缘计算系统中,无法准确感知块级存储工作负载的变化将成为限制其性能优化的重要因素。为应对上述问题,本文首先对边缘计算环境下的块级存储负载进行研究,提出边缘计算应用粒度的块级存储工作负载分析方法,并基于该方法设计自动化框架。不同于现有系统粒度的块级存储分析方法,该方法将应用负载进行分离,从应用粒度对其进行分析,并整合应用粒度分析结果。具有兼容现有块级存储工作负载分析方法,挖掘单一应用负载的规律性,减少应用之间的特征干扰等特点。提高块级存储工作负载分析的灵活性,满足边缘计算领域对于块级存储工作负载分析的需求。其次,基于上述分析结果,提出边缘计算应用粒度的块级存储工作负载仿真方法,多维度抽象应用粒度块级存储工作负载,设计相应的仿真框架,构建相应仿真模型,实现边缘计算应用粒度的块级存储仿真器,为边缘计算存储子系统的研究提供具有参考意义的负载生成工具。最后,对边缘计算应用粒度的块级存储工作负载仿真方法的仿真效果进行评估,针对全局工作负载强度、请求时间序列的自相关性以及顺序访问长度分布三个维度仿真相对差异期望分别低于1%、3%以及30%。