云计算通过虚拟化、分布式计算、资源分配与管理等技术将物理上相互隔离且异构的资源转化为虚拟的逻辑上统一的共享资源。在基于负载均衡的资源调度模型中,从用户向云计算中心提交任务到任务得到相应资源并执行完毕,可以细分为任务分配和虚拟机部署迁移两个层次。任务分配实现任务到虚拟机的映射,而虚拟机部署和迁移则实现虚拟机到物理主机的映射。近些年,国内外学者相继提出了许多资源调度算法,但各有优缺点。该领域的研究还存在各种各样的急需解决的问题。本文针对上述负载均衡方面的资源调度问题,分别对任务分配和虚拟机迁移进行了分析和建模,并对目前国内外主要的任务分配和虚拟机迁移算法进行了介绍。比如,在任务分配方面,主要有随机轮询算法、Min-min算法、Max-min算法等;在虚拟机迁移方面,主要采用预拷贝算法和后拷贝算法等。本文主要做出了以下两方面的研究:第一,针对任务分配问题,在兼顾服务质量和负载均衡的情况下,改进了基于蚁群算法的任务分配算法,对路径节点的可见度进行修正,综合考虑SLA服务保证和负载均衡,来更新信息素。最优解同时保证了负载均方差最小和完成时间最短,通过仿真实验证明该算法能够有效降低任务完成时间,并且能够有效均衡各虚拟机上分配的任务数,具有较大参考意义。第二,针对虚拟机动态迁移方面,引入了基于灰色预测模型的虚拟机迁移算法。在保证服务质量的情况下,有效预测短期内负载变化情况,能够动态的迁移调整虚拟机部署,从而提高资源利用率,而且减少了因瞬时峰值引起的不必要的迁移次数,从而减少了迁移代价,为基于预测手段的虚拟机动态迁移方面的研究提供了参考和借鉴意义。