云边缘计算技术主要能解决以下问题：

• 高延迟：在传统的云计算模式下，数据要先从边缘设备传输到云端进行处理和分析，然后再返回到边缘设备，这会导致高延迟和网络拥堵。云边缘计算技术则可以将计算和存储资源移至距离数据生成源更近的地方，实现更低的延迟和更高的带宽。
  
• 数据安全：云边缘计算技术能够将计算和数据处理转移到本地，避免数据泄露和网络攻击。
  
• 高效处理：云边缘计算技术通过分布式服务、智能缓存、数据处理和分析，可以减少网络拥堵和减轻服务器负载。
  
• 节能环保：云边缘计算技术可以将计算资源从云端转移至边缘设备，实现绿色、节能的计算方式。

云边缘计算技术由云层、边缘层和设备层 3 个主要层级构成：

• 云层（Cloud Layer）：云层是指传统云计算架构中的服务器集群，和传统的云计算相同，它提供数据存储、处理、分析和应用服务等功能。
  
• 边缘层（Edge Layer）：边缘层是指位于云计算核心之外、接近数据源头和终端用户的一组节点，如物联网设备、路由器、无线基站等，主要提供实时的数据收集、预处理和分发功能。
  
• 设备层（Device Layer）：设备层是指位于边缘节点的设备和传感器，它们是互联物联时代的基础，负责采集和传输实时数据。
  在云边缘计算技术中，云层和边缘层之间的数据交互和协作十分重要，通常需要借助网络虚拟化和微服务等技术，构建分布式应用程序和服务。

使用云边缘计算技术部署应用程序的重要部署包括：

• 设计架构：根据应用程序的功能需求和数据流向设计边缘计算架构，确定边缘、云和设备之间的数据流。
  
• 选择边缘设备：选择适合的传感器、路由器、无线基站等边缘设备和网络设备，以支持应用程序的部署。
  
• 部署容器：将应用程序打包为容器，使用Docker或其他容器化技术将应用程序和其依赖的库文件等打包成docker 镜像，以便分发和部署。
  
• 部署容器编排：使用Kubernetes或其他容器编排工具对应用程序进行管理和调度，执行容器、容器群、负载均衡、高可用、弹性伸缩等操作。
  
• 数据管理和存储：在应用程序中加入适当的数据处理和存储处理模块，支持数据采集、预处理、存储和转发等功能，同时也需要考虑数据的安全性和隐私性。
  
• 安全管理：在部署云边缘计算应用程序时，需要考虑网络安全、数据隐私等问题，应使用安全工具、访问控制等技术保障应用程序的安全性。
  

• 网络层安全：云边缘计算需要基于网络虚拟化和SDN技术、IDS/IPS（入侵检测/入侵防御）等安全的网络基础设施，保障数据传输的安全性和可靠性。
  
• 应用层安全：云边缘计算需要使用加密技术、身份认证、访问控制等手段保护应用程序和数据的安全性，如使用传输层安全协议（TLS）或HTTPS加密数据传输，OAuth等身份认证技术授权访问。
  
• 设备层安全：云边缘计算需要保障传感器、防火墙等边缘设备的安全性，以保障设备的可用性
  
• 数据层安全：云边缘计算需要对数据进行加密、存储分离、数据备份和恢复等技术，保障数据的安全性，防止数据泄漏、损坏或滥用等。
  
• 安全监测和响应：云边缘计算需要进行实时安全监测和响应，对安全事件进行警告和响应，减少安全漏洞的风险。