云计算是近几年IT领域比较热门的研究方向,云计算时代的到来,不仅仅改变了互联网的技术基础,而且还对整个IT行业产生深远的影响。云计算将数据存放在数据中心中,应用所需要的计算能力、存储和带宽都由数据中心提供。在云计算环境中,云中的资源分配和调度是云计算平台的核心技术之一。目前,随着云计算需求的不断增加,研究如何对云环境中的资源分配、提高云的资源利用率、降低能耗,具有较为重大的研究意义和技术价值。本文在分析现有的云计算环境和Open Stack平台的基础上,从资源量化的角度出发,研究了云中各种硬件资源的量化方法,使用通过基准测试的方式将云中的资源全部量化,以及获取量化资源的架构模型。在此基础上,根据虚拟机不同的资源需求和使用量建立虚拟机的服务类型模型,将虚拟机的服务类型分为三类:事物处理型服务、数据IO型服务和网络流量型服务。为虚拟机分配物理机时,对于不同的虚拟机服务类型,在虚拟机分配和迁移调度时,优先考虑相应类型的资源权重,以实现较好的资源负载和服务质量。为了实现虚拟机在选择物理机时的优化分配和物理机负载变化时虚拟机的动态迁移,设计了监控代理机制收集物理机和虚拟机负载的历史数据。在研究最小二乘法预测模型的基础上,选定其中的三次多项式模型来预测物理机的未来负载,最终提出了根据物理机当前资源负载状况和未来负载预测模型动态地进行物理主机选择和虚拟机迁移的策略。在虚拟机迁移策略中,根据物理机的两种不同负载情况实施了分类管理策略:一是基于发散模式的迁移策略:物理机高负载时以降低物理机负载为目的的虚拟机迁移策略;二是基于聚合模式的迁移策略:物理机低负载时以降低物理机能耗为目的的虚拟机迁移策略。最后,通过实验分别验证在分配虚拟机选择物理主机时和物理机负载过高与过低时该策略的可行性和有效性。