近年来,随着互联网和信息技术的发展,云计算受到了工业界和学术界的广泛关注。云平台规模的扩大,一方面,给用户带来了计算能力更强的云服务,另一方面,加剧了云平台日益突出的能耗问题。诸多研究表明,云平台的能耗与其资源利用率密切相关,资源利用率低下将造成能源浪费,不仅增加平台运营成本,也违背了绿色云计算的理念。同时,通过提高云平台负载均衡,也有助于提高平台稳定性和资源利用率,降低平台能耗。最近,越来越多的高性能计算(High Performance Computing,HPC)应用抛弃了传统运行方式,选择成本更低的按需付费的云服务来运行。在此场景下,云平台的资源管理面临着诸多挑战:1)对于运行前知晓所有HPC应用资源需求信息的静态场景,如何利用这些已知信息提前计算出资源分配方案,以提高云平台运行HPC应用时的资源利用率和负载均衡。2)对于用户可能随时提交HPC应用的动态场景,如何基于当前空闲资源状态为新提交的HPC应用分配资源,以确保云平台高资源利用率和负载均衡。针对运行大规模HPC应用的云平台在资源分配上面临的上述挑战,本文围绕该场景,对面向负载均衡的云计算资源分配方法进行了相关研究。具体而言,本文的主要工作包括如下几个方面:1)为了阐述运行HPC应用的云平台和HPC应用的关系,本文首先提出了一个结合两者的分层系统框架,考虑到HPC应用可以细分为一个或多个服务需求,该框架将其定义为元服务,云平台使用云服务来为元服务分配资源并运行。为了对方法开展进一步的设计与分析,本文基于此框架创建系统模型,推导出性能指标资源利用率和负载均衡的计算公式,并给出了目标优化函数。2)在静态场景中,运行HPC应用之前,所有组成HPC应用的元服务信息都已知。围绕该场景,本文提出了面向负载均衡的云计算资源静态分配方法。该方法分为四个步骤:元服务预处理、云服务资源使用监控、元服务子集静态资源分配和全局静态资源分配方法,利用已知的所有元服务的资源需求和时间需求信息计算出资源分配方案,HPC应用按照这些计算好的资源分配方案运行。该方法通过选择负载均衡最佳的云服务为元服务分配资源,以及根据元服务结束时间对其进行负载均衡再次优化,提高了静态场景中运行大规模HPC应用的云平台的资源利用率和负载均衡。3)在动态场景中,任意时刻都可能有新的HPC应用需要云平台运行,HPC应用运行过程可以看成云平台动态地为新到达的元服务分配资源并运行。围绕该场景,本文提出了面向负载均衡的云计算资源动态分配方法。该方法分为四个步骤:可分配资源表的维护、针对元服务到达的动态资源分配、针对元服务结束的动态资源分配和全局动态资源分配方法。该方法通过选择负载均衡最好的云服务为元服务分配资源,以及在负载均衡降低时实现负载重新均衡,在满足良好资源利用率的同时能够有效提高系统负载均衡。