受居高不下的能源成本和日趋严格的环境标准的影响,高能耗和高污染成为制约云数据中心发展的至关重要因素。本文基于虚拟机分组思想,依据系统负载,动态调整部分虚拟机的工作频率,面向云数据中心研究基于双阈值速率调整的节能策略DTRA-ESS(Energy Saving Strategy with Dual-Threshold Rate Adjustment)及系统性能。首先,面向平均负载较低的云数据中心,从提高能量效率及虚拟机利用率的角度出发,面向非实时用户请求,提出一种带有同步关闭的DTRA-ESS。通过构建具有自适应服务率和部分服务台同步关闭的排队模型,刻画所提策略下的云用户随机行为。进行数值实验和仿真实验,验证所提节能策略的有效性。其次,面向平均负载适中的云数据中心,考虑实时性要求较高的云用户,提出一种带有同步多重休眠的DTRA-ESS。构建具有自适应服务率和部分服务台同步多重休假的排队模型,导出用户请求平均时延及系统能量节省度等性能指标表达式。利用系统实验,分析休眠参数及用户请求到达率等参数对系统性能的影响。然后,面向平均负载较高的云数据中心,进一步提高云用户响应性能,提出一种带有同步多重工作休眠的DTRA-ESS。构建具有自适应服务率和部分服务台同步多重工作休假的排队模型,得出用户请求平均时延和系统节能水平的表达式。通过系统实验,揭示系统性能随着工作休眠参数及激活阈值等参数的变化趋势。最后,从经济学角度考虑,折衷系统节能效果和云用户响应性能,构造系统效用函数。面向带有同步关闭的DTRA-ESS,研究云用户的Nash均衡与社会最优行为,制定合理的入场费以实现社会最优。面向带有同步多重休眠及工作休眠的DTRAESS,以最大化系统效用为目标,分别给出休眠参数和工作休眠参数的优化方案。