云计算数据中心消耗的大量能源,不仅增加了云服务提供商的运营成本,而且也增加了全球的二氧化碳排放量。为应对这一问题,虚拟机动态部署作为一种降低能耗的方法最近得到了研究者的关注。本文在国内外学者对绿色云计算节能研究的基础上,通过对云计算平台中资源使用量的监测、历史分析和预测,改进虚拟机的迁移算法,动态休眠部分物理节点从而实现节能。通过分析云计算应用场景,发现在政府和事业单位的云计算环境中,资源的总体消耗具有很强的周期性。本文根据这一特点,对该应用场景下的云计算平台虚拟机调度进行研究。通过改进云计算环境下的虚拟机调度算法,使云计算平台能够根据应用服务的资源使用情况自动调度和迁移虚拟机,并在满足业务性能需求的情况下关闭空闲虚拟机,使得某些时间段内部分物理机空闲,从而可以通过休眠空闲物理机的方式达到节能的目的。本文的研究工作如下:(1)在分析了云计算应用场景后,提出了一种动态开关虚拟机的策略,该策略首先根据业务类型将非业务时段可以关闭的虚拟机定时关闭,并在业务时刻前开启;对于24h运行应用服务的虚拟机,根据其应用服务的历史资源使用情况的分析和预测,在资源需求较少时关闭部分虚拟机,并在资源需求上升到开启阈值时开启所关闭的虚拟机。该策略既满足节能的需要,也降低了部分虚拟机被攻击的风险。(2)提出一种动态资源整合算法:DVMIA(Dynamic VM Integration Algorithm,DVMIA),在因节能而进行资源整合时,同时考虑了不同业务类型的资源需求和平台“超分”比例设定,首先对不同业务类型的历史资源分析并预测,若下一时段应用服务的资源需求预测值低于迁移阈值,便以整合资源的方式进行虚拟机迁移并休眠空闲的物理机;反之,便唤醒休眠的物理机。在整合资源时根据资源消耗的情况适当增大平台的“超分”比例,使更多的虚拟机能够迁移至同一台物理机;如果因负载增加而进行虚拟机迁移时,则降低平台的“超分”比例,以满足虚拟机资源需求增加的情况。与现有的虚拟机迁移算法相比,该算法能够在资源利用率较低时进一步减少了活跃物理机的数量,降低了云计算平台的能耗。(3)对本文提出的动态虚拟机整合算法和动态开关虚拟机的策略进行了实验验证,并对算法实施前后的能耗进行对比分析。