近年来,伴随着云计算的飞速发展,越来越多的计算服务都离不开云计算的支撑。云计算是一种基于互联网的信息资源服务系统,用户可以通过互联网来获取超强的计算资源来为自己服务,云计算的核心思想就是整合物理计算资源,运用虚拟技术实现资源的共享。云数据中心将计算资源、存储资源和网络资源构建成虚拟资源池,实现对云资源的自动部署和动态分配,随着数据中心的日益庞大,如何对如此大规模云资源进行科学的管理已成为当今的一个新的挑战。目前云数据中心存在着大量资源闲置、资源使用率偏低,造成了云资源的大量浪费。针对此现象本文着重研究云资源的动态调度问题,并针对其资源闲置和低使用率问题,设计了一种基于云平台软件自适应部署的架构。应用软件作为某种特定用途而被人们开发,为人们生活提供方便。云计算平台的发展更为应用软件的高效服务提供保障。将应用软件部署在云平台上,使得应用软件的高并发、高性能成为可能。所以应用软件在云平台部署中,对于如何合理的使用云资源,以及当软件负载变化时如何实现云资源的动态调度的问题是非常具有研究价值的。本文选用实验室现有应用软件,以研究其在云平台的自适应部署。本论文的主要研究内容有:研究学习Hadoop云平台的搭建和使用;实现对平台集群节点运行状态的实时监控,通过程序实现对监控数据的读取;根据获取的软件负载和集群资源使用情况设计合理的资源需求预测模型;研究云平台中虚拟机的创建部署和迁移技术,实现对虚拟资源的调度;结合以上工作设计基于云平台的软件自适应部署架构的设计并实现。自适应部署架构设计目的是借助云平台的计算能力以及Qos规范和负载均衡技术来提高软件的服务能力,同时,实现当软件系统负载变化时,平台可以感知其负载变化,并根据负载变化进行资源需求预测,并根据预测结果发送资源调度请求,也就是负载小时释放资源,负载增大时创建资源,有效的解决了云平台资源闲置和浪费问题,并且提高了资源利用率。