近年来,随着云计算技术的不断发展,云数据中心硬件规模不断膨胀,云数据中心的能耗问题得到了学术界和产业界的广泛关注,如何实现绿色云计算成为推动云计算产业健康发展的关键问题。作为云数据中心资源分配与管理的重要技术手段,虚拟化资源调度技术为实现绿色云计算提供了强有力的支撑。一方面,虚拟化资源调度可以有效地确保云计算按需获取、按需计费等技术特征,实现用户对于资源QoS (Quality of Service,服务质量)的弹性需求；另一方面,基于虚拟化资源调度,可以从节能优化的角度,有效地支持绿色云计算的应用实施,实现数据中心的绿色节能。虚拟化资源调度技术,从技术上为绿色云计算的实施提供了可行的应用途径。但是,当前绿色云计算的研究工作,重点关注的是节能方面,经常忽略云数据中心在资源调度过程中服务质量与能耗内在的影响关系,尤其是与能耗有关的服务质量保障技术,如用户对服务的QoS增强需求和能耗控制的关系、规模庞大且复杂化的虚拟机迁移与个性化且多样化的服务请求之间的协调关系等。针对这种应用需求,支持绿色云计算的资源调度主要面临如下挑战：1)传统的QoS评估体系中尚未考虑云服务的能耗因素,进行能耗优化的资源调度过程中,需要考虑QoS增强的需求；2)为了实现节能减排,云数据中心面临复杂、动态变化的虚拟机迁移请求,在资源调度过程中需要权衡考虑虚拟机迁移引起能耗优化与性能衰减；3)云平台中部署海量具有不同资源请求特征的应用,需要根据应用个性化的资源需求,进行应用实现。针对上述面向绿色云计算的资源调度所面临的挑战,本文对支持绿色云计算的资源调度方法及关键技术展开研究,主要工作包括以下几项：1)为实现云数据中心节能减排,本文提出了一个支持绿色云计算的资源调度框架,该框架分为五个层次,自下而上分别为硬件层、虚拟化层、资源调度方法层、资源调度技术、以及应用实现层。具体而言,硬件层主要是指分布在云数据中心底层的硬件设施、空调制冷设备以及通风设备等,用于响应云服务过程中所需要的各种资源需求。虚拟化层主要是为不同类型的应用提供不同的虚拟机实例,也为云数据中心管理提供各种技术支撑。根据虚拟化层提供的虚拟机资源以及支撑技术,资源调度方法层主要为云数据中心提供QoS增强的高能效调度方法。资源调度技术层则是为了优化资源调度过程,选择对虚拟机性能以及能耗权衡最优的资源调度方案。最后,应用实现层主要针对部署到云平台上运行的具有个性化资源需求和调度特性的应用,进行高能效的资源分配与调度。2)为了满足能耗优化的过程中用户对服务质量增强的需求,本文提出了一个支持绿色云计算QoS服务增强的资源调度方法。具体而言,本文首先提出了一个云环境下的能耗模型,对任务执行过程中的能耗进行详细分析和计算。基于该能耗模型,通过能耗感知的虚拟机调度实现了对低功耗物理机空余空间的充分利用,将高能耗物理机上的虚拟机迁移到低能耗物理机上运行,再通过关闭空载的物理机达到节省能耗的目的,从而降低了数据中心的成本开销。若将节约的成本部分让利于用户,则能从降低云服务价格的角度,让用户体验执行价格的动态优化效果。然后,通过执行时间感知的虚拟机调度将低性能物理机上运行的虚拟机迁移到高性能物理机上运行,缩短了部署在虚拟机上的计算任务的执行时间,使用户更直接体验了执行时间动态优化的应用效果；最后通过设计迁移剪枝策略,优化了调度过程中的虚拟机迁移次数,实现了QoS增强的虚拟机调度。3)针对云数据中心虚拟机迁移带来的能耗节约优势和性能衰减问题,本文研究了支持绿色云计算的能耗与性能权衡的资源调度技术。具体而言,为了量化虚拟机迁移技术对能耗以及虚拟机性能带来的影响,分别构建了面向虚拟机迁移的能耗模型和性能衰减模型。进一步,为了归一化能耗与性能两个资源调度指标,引入简单加权法(Simple Additive Weighting, SAW)和多准则决策(Multiple Criteria Decision Making, MCDM)两种技术对能耗与性能两个指标进行了归一化处理。然后,针对云数据中心虚拟机的分布情况,对虚拟机迁移策略进行启发式搜索。最后,根据归一化处理后的效用函数,确定了最终优化的虚拟机迁移策略,实现了云环境下能耗与性能权衡的虚拟机调度。4)从性能验证的角度出发,对支持绿色云计算的科学工作流应用进行了分析与研究,验证了上述研究内容的有效性与可扩展性。具体而言,首先根据科学工作流的个性化特征进行资源需求分析,并分析了科学工作流执行过程中所产生的各方面能耗。进而,构建物理机资源使用表,并及时追踪分析了科学工作流中的子任务所占用的物理资源情况。然后,根据科学工作流的个性化资源需求进行静态的资源分配,使得任务初始分配阶段资源利用率最高,且所占用的物理机数量最优。最后,在任务执行的过程中,针对分配资源的动态变化的情况,利用虚拟机实时迁移技术对虚拟机进行动态调度,实现了科学工作流在动态执行过程中的高能效目标。