云计算技术发展日益成熟,进一步提升云资源配置效率对资源提供商和用户来说都至关重要。而当前通过模型预测用户未来需求的方式需要提前分配固定数量资源,易造成非峰值期间资源闲置浪费;而利用云平台弹性服务动态分配资源并通过算法优化云资源配置策略的方式,主要从云服务提供商角度实施,用户对于如何合理配置资源仍然存在困难,因为弹性伸缩功能由多种规则功能决定。所以本文旨在以弹性测试的方式筛选能实现最佳弹性水平的规则集,根据该规则集为用户提供云资源配置策略,从而实现提升云资源配置效率的目标。而目前弹性测试中测试例生成均根据经验值设置或随机选取,生成的测试例通常不能代表云平台的最佳弹性水平,因此将不能作为云资源配置策略的设置依据。所以本文改进了弹性测试流程,提出弹性测试生成方法,通过测试例生成驱动弹性测试迭代执行,最终从生成的测试例中选取最佳规则集。根据改进的测试流程,本文首先设计了相关测评指标用于评估弹性水平,并提取弹性的重要属性定义为规则集。然后引入遗传算法思想实现测试例生成方法,设计初始种群执行测试,并根据迭代反馈结果指导遗传、变异生成新的种群。经过多次迭代执行后完成全部测试例生成,实验结果表明,本文提出的弹性测试生成方法在进行少量迭代测试执行后,即可得到弹性水平较高的测试例,其弹性水平明显优于根据经验值设置的初始测试例,且优于全部测试例的平均水平。最终,根据最佳测试例代表的规则集来设置云资源配置策略,能显著提高云平台的弹性水平,从而提高云资源的利用率。