随着信息科学技术的进步,网络信息量迅速增长,随着以互联网思维进行商务活动的电子商务,车联网,社交网络和自媒体等技术的出现,出现大量数据的传输和存储。面对巨大规模的数据量和存储量,云计算应运而生。云计算作为新的计算模式,近来受到了广泛关注和应用。带来效率和便捷的同时,然而也存在很多问题,能耗开销过大,资源利用效率不高等等。正是基于这种考虑,本文对云计算环境下的网络密集型应用开展了大量的研究,找到了该应用所具有的的一些共同特征,并以此为基础建立了网络密集型应用的数学模型。基于该数学模型,同时提出了针对网络密集型应用的效率提升调度策略。本文的主要贡献有如下几个方面:第一,本文对云计算环境下的网络密集型应用做了大量的研究分析,找出了网络密集型应用的一些共同特征,主要包括CPU利用率,上下文切换数量,内存使用数,IO使用数量和网络负载情况等。基于这些参数提出了网络密集型应用模型五元组,从而为进一步针对这种特定类型的研究处理策略提供了一定的基础。第二,在上述提出的网络密集型应用模型的基础上,本文提出了相应的应用效率提升调度策略。当大于CPU核数的IO和网络密集型应用并发执行时,传统的资源分配策略没有考虑到应用的特性,导致资源利用率偏低,应用执行效率低下。针对这种现状,本文针对IO密集型应用和网络密集型应用进行分析,根据它们可量化的特性,提出了基于优先级的IO和网络密集型应用调度策略。针对可量化的小应用提高优先级,获得更大的CPU时间片,让小应用尽早完成,然后把所有CPU时间片分配给大应用,减少进程之间的切换调度,来提高效率。另外还提出了流水线打包传输策略,进一步提升CPU等资源的性能。第三,本文对提出的网络密集型应用模型验证及相应的模型优化调度策略进行了大量的实验。实验结果达到了预期的目标,证明了该特征模型的准确性和本文提出的调度策略能够有效的提高网络密集型应用的执行效率。