随着智能终端技术与无线通信技术的发展,车载设备正在变得越来越智能化,车载信息服务作为驾乘人员获取信息的主要手段,现有的车载信息服务已经远远不能满足驾乘人员的需求。云计算技术以其强大的计算和存储能力、便捷的网络访问、节能环保以及优异的扩展性、可靠性、可用性等优势,可以成为有效解决现有车载信息服务局限性的关键技术手段。然而目前国内外对面向车载信息服务的云计算技术的研究工作仍然十分有限,对其中可能出现的新问题少有涉及。本文研究了面向车载信息服务的云计算技术,重点对面向车载信息服务的云数据中心的虚拟机动态整合算法作出了优化,主要的研究工作如下:第一,针对基于云计算的车载信息服务具有实时性要求高、数据安全性要求较高、终端移动速度较快以及终端上传数据量较大等特点,本文将云数据中心划分为车载云、路侧云、核心云的三级网络结构,以使其更适配车载信息服务。然后本文还进一步完善了面向车载信息服务的云数据中心层次模型,阐述了每层的主要功能,并对未来典型的车载信息服务进行了展望。第二,针对现有虚拟机动态整合方法不合理的虚拟机迁移次数过多的问题,本文提出了一种迁移开销感知的虚拟机动态整合算法。然后在上述算法的基础上考虑了使用车载信息服务所具有的时间特征,根据某市用户使用车载导航服务的历史统计数据,提出了一种面向车载信息服务的虚拟机动态整合算法。最后,本文选取常用的虚拟机动态整合算法与上述两种算法进行了大量比较实验。实验结果表明,本文提出的算法可以在有效降低能耗和SLA违例率的前提下,显著减少虚拟机的迁移次数。