云计算为与日俱增的数据信息提供了丰富的存储、处理资源。如何设计行之有效的数据布局方案,以保证云数据中心资源优化和节能环保,成为推动绿色云计算产业健康稳步发展的关键问题。目前面向绿色云计算的数据布局研究主要针对同构任务和异构工作流任务。面向同构任务的数据布局重点关注海量、复杂数据的存储与管理对云数据中心能耗的影响,而忽略了能耗优化与执行效率、数据冲突的内在关联。面向异构工作流的数据布局重点基于数据与任务的依赖关系进行研究,而忽略了任务的并发和数据的多源、敏感、共享对工作流执行效率和云数据中心能耗的影响。因此面向绿色云计算的数据布局面临如下挑战:1)针对同构任务的数据布局,忽略了云数据中心能耗与任务执行效率的权衡;2)针对异构工作流任务的数据布局,在保障工作流执行效率的前提下,需要综合考虑数据多源、敏感、共享以及任务并发对云数据中心资源利用和能耗的影响。有鉴于此,本文对面向绿色云计算的数据布局展开研究,主要工作如下:(1)为了综合考虑云数据中心能耗和执行效率,提出面向同构任务的能耗与性能权衡数据布局方法。具体而言,首先建立面向同构任务的数据访问时间模型和能耗模型。接着基于非支配排序遗传算法II(Non-dominated Sorted Genetic Algorithm-II,NSGA-II)获取均衡的数据布局策略集合。最后基于逼近理想解排序(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)和多准则决策矩阵(Multiple Criteria Decision Making,MDCM)技术得到效用值最优的布局策略,实现了云数据中心能耗和执行效率的权衡。(2)针对异构工作流下数据多源、敏感、共享等特征,提出支持绿色云计算的异构工作流多目标优化数据布局方法。具体而言,首先建立面向异构工作流任务的资源使用模型、访问时间模型、能耗模型和敏感数据冲突模型。接着基于改进的非支配排序遗传算法III(Non-dominated Sorted Genetic Algorithm-III,NSGA-III)得到均衡的策略集合。最后基于TOPSIS和MCDM技术获取效用值最优的布局策略,优化云数据中心的资源使用率、数据访问时间和能耗,同时满足敏感数据的保护和工作流的截止时间。