随着信息技术的迅速发展和大规模企业对于大数据处理需要的不断增强，以及移动智能设备的不断普及和移动端多样化多服务类PC应用的不断推出，云计算技术变得越来越具有应用研究价值及商业运作需要。与传统计算模式，甚至分布式计算模式相比，云计算模式存在着很大的不同。云计算服务的动态性以及用户任务的多样性决定了云资源分配相关环节存在着巨大的挑战，这些资源管理方面的各种挑战使得资源分配调度策略研究成为了云计算科研领域的热点之一。本文以建立资源分配模型，提出分配策略为中心，以找到满足服务等级条件下最优资源分配效用为目的，在深入调研新近云资源分配策略的基础上提出了基于PaaS平台的EDF-贪吃算法资源分配策略以及基于SaaS平台的博弈论算法资源分配策略。本文在最后根据Hadoop MapReduce应用环境给出了云资源分配评估系统的设计与实现框架。本文首先介绍了云计算相关技术理论知识以及新近关于云计算资源分配策略的研究现状及其优缺点；接着本文从基于PaaS平台出发，综合考虑节能意识以及平台服务商利益等因素对资源分配问题进行建模，并提出和分析了对应的资源分配策略，即基于EDF-贪吃策略；然后，从基于SaaS角度建模资源分配问题，随后提出对应的资源分配策略即基于博弈论算法资源分配策略。随后本文引入了CloudSim资源分配算法以及基于改进银行家算法的分配算法，然后通过仿真实验比较本文提出的算法与引入算法之间的性能关系，并进行分析。最后，本文基于当前大数据分析云平台Hadoop MapReduce架构给出了一个基于该计算环境的云资源分配评估系统的设计与实现流程。本文创新性地提出了基于节能意识的资源分配模型，首次在资源分配策略里考虑了参与博弈双方偏好和各种资源使用限制等因素，并且第一次从不同云服务平台的角度分析资源分配问题。并且经仿真实验证明，本文提出的对应分配策略相对于引入的算法也具有很大的优越性。此外，本文还设计和实现了基于MapReduce计算模式的云资源分配评估系统。