云计算平台是一个复杂的大型系统,虚拟机是云计算平台的重要部分,它具有跨系统、资源隔离、可迁移等特点,高效的虚拟机集群部署与动态迁移操作可以将分散的虚拟机组成整体、满足大规模应用需求,可提高云计算平台的运行维护与服务质量,是云计算平台的重要组成部分。但由于云平台具有资源规模巨大、结构复杂、地域分布广的特点,而其应用则具有请求灵活多变、资源类型变化各异、负载动态变化等特点,对虚拟机集群部署与动态迁移策略提出了巨大挑战。论文结合课题组所承担的核高基科研专研,重点研究基于资源分类的集群部署技术及基于性能预测的动态迁移技术。针对大规模虚拟机集群的用户需求,论文提出了镜像快速传递策略以及集群按资源类型分类的概念。为了加快大规模虚拟机集群部署请求的响应时间,论文结合镜像副本策略,通过镜像并行多路传递的方法,大大减少了虚拟集群的部署时间。论文还将集群按资源类型分为：计算密集型集群、存储密集型集群、流量密集型集群,并且结合集群分类方法进行虚拟机集群部署结点选择,能够相对均衡的部署方式,实现系统资源的充分利用,实验结果验证了基于镜像快速传递策略能够实现集群快速部署,集群部署算法可以实现系统资源的综合利用。针对传统动态迁移算法的低效率问题,论文提出了OSVD (Optimal Singular Value Decompostion)性能预测算法,该算法综合分析了当前系统资源使用情况,并且能够预测下一时段的结点资源使用情况,可以有效地改进动态迁移算法的效率,避免了突发性负载对系统的干扰。动态迁移算法还对迁移触发策略、候选迁移虚拟机的选择、迁移目标的迁移等作了改进,实验数据表明OSVD性能预测算法能够具有准确的预测结果,动态迁移算法可以处理突发性负载、实现负载均衡。论文最后详细介绍了JTangPlus云计算平台的总体框架,虚拟机集群部署的关键过程、虚拟机动态迁移的关键过程,平台最终效果等。