5G通信技术的逐渐成熟丰富了物联网设备与应用的种类与数量,然而边缘网络资源有限,难以及时处理时刻产生的海量数据和计算任务。边缘网络中的通信、计算和缓存资源统称为3C（Communication,Computation和Caching）资源,为了充分利用边缘资源,本文对边缘物联网的3C资源融合根据需求密集程度分为两类场景进行了深入研究。首先,本文构建了山区智能电网的电力故障检测问题,以研究需求稀疏场景的3C资源融合。考虑到数据传输过程的安全性与高效性,通过集成无人机的通信、计算和缓存资源制定了多目标优化问题并将其分解为两个子问题,考虑到区块链验证和数据传输所产生的时延之间的量级差异,本文分别提出了一个基于区块链的故障数据传输方案和一个改进市场匹配算法来解决这两个子问题。其次,本文构建了城市车联网的任务迁移问题,以研究需求密集场景的3C资源融合。针对该问题本文设计了两种解决策略:第一种策略通过利用资源虚拟化技术利用服务功能链将3C资源融合,并基于深度强化学习提出了多服务功能链动态部署策略。考虑到租金和能够获得的服务质量之间的权衡,本文又提出了一种基于元迁移模仿学习的在线协作迁移策略集成3C资源策略,以优化服务性能。通过基于真实数据集进行仿真对比实验,证明了本文所提出算法均能在集成3C资源后大幅提高服务质量从而更加适应边缘网络需求。未来的工作将致力于构建更加安全、细粒度的全覆盖边缘网络,以支持6G通信技术下更低延迟更大体量的服务。