云计算与虚拟化技术颠覆了传统的计算模式,成为国内外研究的热点。但对于云计算和虚拟化技术的研究还存在许多挑战,特别是对虚拟资源的管理。传统的虚拟资源管理的研究仅考虑了单方面因素,云用户以及云服务提供商所关心的性能参数在一些已有的研究成果中被忽略了。因此,研究如何优化虚拟资源调度与管理技术,对于提高云数据中心资源利用率、提高数据中心效用、降低数据中心能耗等方面均具有重要的意义和应用价值。本文主要对云环境下的虚拟资源管理技术进行研究。主要研究内容如下:针对如何在满足用户Qo S需求的同时又提高资源利用率的问题,本文提出了一种云环境下虚拟资源调度的效用最大化模型VCRAM-U,将云计算环境中的虚拟资源分配问题抽象为效用最大化问题进行建模,将数据中心效用与应用程序的性能权衡考虑,在满足用户性能指标的前提下最大化数据中心效用,提出了一个基于本地节点效用和全局效用的决策算法求解该模型,并通过仿真实验验证了VCRAM-U模型与算法的有效性;针对如何在提高云数据中心效用的同时又降低云数据中心能耗的问题,本文将云数据中心效用和云数据中心能耗作为目标函数,建立了基于多目标优化的虚拟机调度模型VMSA-MOP,提出了基于NSGA-2的虚拟机调度算法来求解该模型,并通过仿真实验验证了该算法的有效性。论文工作最后扩展了Cloud Sim的云计算仿真平台,编码实现了基于Cloud Sim的虚拟资源调度与管理的仿真平台,并在该平台上对本文设计的云资源调度的效用最大化模型VCRAM-U和基于多目标优化的虚拟机调度模型VMSA-MOP进行了测试实验。实验结果表明,本文设计的模型与算法,相比其它现有典型算法具有更好的对虚拟资源进行调度与管理的性能、并可提高资源利用率、提高云数据中心效用、降低云数据中心能耗。