随着网络功能虚拟化和边缘计算的演变和发展，网络功能被部署在靠近用户的边缘服务器上来减少用户和云之间的数据交换和端到端的延迟。由于边缘服务器集群的资源有限，现有许多研究致力于开发轻量级的基于容器的网络功能虚拟化平台。然而，在基于容器的网络功能虚拟化平台中，多个容器共用同一个核来节省资源。这样会引起虚拟网络功能之间相互竞争资源，从而导致虚拟网络功能所服务的流的性能需求无法得到保证。
　　基于容器的网络功能虚拟化性能测量实验反映出不同的流特征，包括流的包到达速率、包大小、所容忍的最大丢包率和最大延迟，对所需网络功能服务链的CPU需求的影响。基于测量实验结果设计的资源管理框架Finedge可以为边缘网络中的每条流创建网络功能服务链，并为每个网络功能分配合适的CPU资源来为流提供性能保证。Finedge主要通过实现监控模块和网络功能管理模块来优化基于容器的网络功能虚拟化平台的性能。Finedge网络功能管理模块中的资源增大算法和资源缩小算法能够有效地实现网络功能细粒度的资源分配，动态的核迁移则能灵活地将网络功能放置到资源较空闲的核以满足其资源需求。
　　在基于容器的网络功能平台上优化后的资源分配策略经评估实验结果证实，与现有的资源分配策略相比，能够以更少的CPU资源达到更高的性能需求满足率。此外，优化后的平台能够适应边缘网络中的流的流速率波动，实时地监测平台上每条流的包到达速率、丢包率以及延迟，动态地伸缩CPU资源分配份额甚至重新分配网络功能运行的CPU核。