云计算是一种新兴的商业计算模型,计算任务被分布在由大量计算机构成的资源池上,用户能够按照其需求获取计算能力、存储空间和信息服务。互联网已经全面进入了云计算时代,IT产业的架构和运行方式将彻底改变,数据中心对提高资源利用率的迫切需求,促使人们寻求新的方式以建设下一代数据中心,传统数据中心将逐步被云计算数据中心所取代。面向云计算环境的数据中心,通过对大规模的资源进行整合,实现高效的计算和管理,以供应链的方式向用户提供基于基础设施和应用程序的服务。由于虚拟化技术等高新技术的支持,云数据中心的任务调度问题被重新定义,如何充分利用云计算技术的资源按需提供和弹性可扩展等优势,提高云数据中心的资源利用率,降低云数据中心的能量消耗,是当今云计算技术研究领域的主要热点问题之一。云数据中心的任务调度问题与云数据中心的运营成本和整体性能息息相关,由于云计算环境的任务类型和资源的多样性,云数据中心任务调度算法的设计是提升云数据中心性能的关键。因此,对于不同的应用场景设计适合的节能调度算法对于建设绿色云数据中心具有十分重要的意义。具体来讲,本文研究的主要内容和创新如下：首先,对云计算和云数据中心的概念进行了介绍,分析了传统数据中心的特点和云数据中心各自具备的特点。通过对影响云数据中心能耗的各项因素进行逐一分析,确定云数据中心能耗优化的主要对象为服务器的能耗,建立了服务器能耗数学模型。其次,针对云计算环境下的独立实时任务的节能调度问题进行研究。设计了一种基于松弛时间的任务调度算法,该算法由实时任务的分配、虚拟机资源的动态扩展以及虚拟机的动态整合三个部分组成,通过计算任务的松弛时间保证任务在截止期限内完成,保证任务的时效性,并提出了一种基于多阈值的虚拟机整合策略,以平衡系统负载并降低系统完成任务集合的能耗。再次,针对云计算环境下面向DAG工作流的调度问题展开研究。本文提出一种基于DVFS技术的节能调度算法,该算法主要分为两阶段执行,在算法的预调度阶段,通过计算任务优先级对任务的调度时间进行优化,在算法的节能调度阶段,通过将部分任务在截止期限内延迟执行,计算出任务所需要的频率,更充分地利用了处理器空闲时间段。最后,在CloudSim仿真平台上将本文提出的算法与其他调度算法进行实验对比,证明本文设计的两种节能算法能够在保证任务时效性的基础上,有效降低系统完成任务集合的总能量消耗。