随着云时代的到来,云计算改变了传统IT基础设施的使用方式和软件部署模式。数据中心作为云计算实现的主要载体,其高效可靠的运行显得格外重要。虚拟化技术的出现,为云数据中心的资源分配和管理提供了有效的方法。然而,数据中心规模的不断扩大,给数据中心的虚拟资源分配带来了新的问题和挑战。首先,绿色节能已然是当前社会的主旋律,如何降低数据中心的能源消耗成为了研究的热点。其次,由于用户请求的多样性,数据中心的服务器普遍存在资源浪费现象,各种资源使用不均匀,资源碎片化问题亟待解决。此外,虚拟机在数据中心的网络通信也是值得研究的重要问题。虚拟机间过高的通信开销会影响用户的服务质量,不能满足用户的实时性要求。因此,本文重点围绕云数据中心的虚拟资源分配策略展开研究。通过对云数据中心资源利用率的分析发现,服务器上存在大量未被利用的资源碎片,即一种资源用完了,而其他资源仍有剩余。这导致物理机上部分资源不能得到充分利用。本文从用户请求的多样性和动态性进行分析,设计了一种多维虚拟机分配算法。首先,根据物理机资源使用状态,构建一个D维资源状态模型。在此模型基础上,设计了能源-资源状态指标(PAR)来部署虚拟机,并提出了基于能量感知的多维虚拟资源分配算法(MRBEA)。该算法把D维资源状态模型和能耗模型有效地结合在一起,在对虚拟机进行动态分配时,能够权衡能耗和资源利用率的影响,从而达到降低能耗和改善资源利用率的目的。仿真实验证明,MRBEA在能耗、性能方面都取得了良好的效果。针对由数据中心拓扑结构引起的虚拟机间通信延迟现象,本文对数据中心网络拓扑结构进行研究,形式化定义了虚拟机在数据中心的网络通信问题,并提出了一种基于通信感知的节能分配策略(ESBCA)。该算法从虚拟机迁移以及放置两个阶段对数据中心的通信开销进行了优化。在迁移阶段,ESBCA优先选择过载物理机上通信成本大的虚拟机进行迁移,以减少整个网络的通信代价;而在虚拟机放置过程,本文分两步确定目的物理机。首先,以优化通信成本为目标选择放置机架;然后在机架中,选择能耗最小的物理机。实验结果表明,ESBCA在不增加数据中心能耗的情况下,有效降低了数据中心的通信成本,并且提升了数据中心的迁移效率。