云计算利用虚拟化技术将大量计算机组成资源池,为用户提供池化的资源,用户可以按需获取计算、存储、网络等服务。云计算技术使得系统具有柔韧性,资源配置能够按照用户需要弹性伸缩,提高了硬件资源利用率,也降低了系统运维成本。随着云计算技术的普及,云计算平台规模越来越大。用户需求的多样性、资源的异构性为云平台的虚拟资源管理带来了巨大挑战。云计算平台虚拟资源主要是以虚拟机的形式来组织和分配的,随着云计算和虚拟化的飞速发展,虚拟机调度管理成为了尤为重要的话题,虚拟机调度算法的重要性也与日俱增。近年来OpenStack作为一个优秀的开源云计算系统发展迅速,已经成为主流的云计算平台技术架构。研究OpenStack云计算平台下的虚拟机资源管理和调度在现阶段有着非常重要的现实意义。本文在深入分析国内外现有云计算资源管理和调度理论,以及OpenStack云计算平台技术架构等相关知识基础上,以保障用户需求为前提,以提高云计算平台资源利用率、降低能耗和资源负载均衡为优化目标,主要研究云计算平台虚拟机部署的优化方法。主要研究内容如下：针对云计算平台物理机的异构性,改进了物理机综合负载评价模型,该模型综合了物理机上CPU、内存、网络带宽和存储等各类资源的利用率,采用加权和的方法将物理机多维资源利用率转化成物理机实际负载评价值。针对用户资源需求的多样性,改进了虚拟机资源需求评价模型,该模型从云平台资源池的角度来衡量虚拟机请求的资源数量,简化了对虚拟机资源需求的度量方法,提高了虚拟机资源需求评价的准确性。针对云计算平台的动态性,设计了一种虚拟机负载预测模型,该模型体现了物理机上各类资源的稀缺性,能够预测不同物理机部署指定虚拟机后剩余资源的均衡程度。在启发式降序最佳适应算法(BFD)的基础上,优化了虚拟机部署算法,该算法能够在提高云计算平台资源利用率,降低数据中心能耗的基础上,改善物理机上各类资源负载均衡。根据本文设计的虚拟机调度方法,优化了OpenStack虚拟机调度策略。为检验虚拟机调度策略的有效性,本文在CloudSim云计算资源调度模拟环境中进行了对比实验,并分析了实验数据。实验结果显示,本文优化的虚拟机调度策略在降低数据中心能耗、提高资源利用率、保持资源均衡方面有一定的作用。