目前,传统的数据中心与大型机日益衰落,云计算成为了主流的解决方案。随着企业数据的不断膨胀,与大数据处理有着密切关系的BI业务也转移到了云平台中。然而,作为云计算平台基础的虚拟化技术对新兴的大数据处理业务的支持十分有限,尤其是在底层调度器的实现上,既不能满足云计算平台的功能需求又不能满足它的性能需求。针对面向大数据分析的云计算平台的虚拟机调度问题就是在这一背景下产生的,本文也将对其展开研究。BI-PaaS是一个以云计算为基础的BI能力提供平台,它的业务多面向海量数据分析,因而也就成为了本文研究的对象。通过研究BI-PaaS平台的负载特点以及现有虚拟化平台Xen中的虚拟机调度机制的原理,可以找到现有调度方案的不足。本文的目的就是针对这些不足之处,设计新的调度方案,改善BI-PaaS在虚拟化平台上的运行效率。在这个目标的驱动下,本文设计并实现了一个适用于云计算平台的虚拟机调度方案。该方案主要涉及了五个方面：第一,针对BI-PaaS平台的负载进行分析,归纳总结其负载的特点。并分析Xen的调度原理以及调度方案,找到其为BI-PaaS提供支撑时存在的不足之处。第二,针对BI-PaaS平台中I/O密集型负载较高的特点,以及Xen中Domain0的特殊地位和功能,对虚拟机的调度方案进行改进。第三,基于改进的调度方案以及云平台的需求,对调度器的信用机制进行改进。第四,改进Xen原有调度器的对称多处理负载均衡策略,使其能够在本调度方案中发挥作用。同时针对云平台的特点提出了粗粒度SMP负载均衡方案。第五,为处理BI-PaaS的虚拟机申请请求,设计云平台层的虚拟机调度方案。