近年来,随着云计算规模的不断增长,高能耗已经成为云计算领域突出的问题,严重制约着云计算的发展。合理的资源分配和任务调度可以有效降低云计算系统的空闲能耗和执行能耗,从而实现云数据中心的能耗优化管理。本文针对计算节点的异构性、任务到达的随机性,以服务器分配和任务调度为研究内容,以能耗优化为研究目标,主要做了以下四个方面的工作:(1)阐述现有云数据中心的能耗来源以及产生高能耗的原因,总结国内外能耗优化管理技术的研究发展现状,结合云计算的特点对云环境下的能耗优化管理技术进行概述,介绍整个云计算系统中的能耗优化管理框架,重点分析能耗优化管理策略中的资源分配策略和任务调度策略。(2)为了降低云计算系统中的空闲能耗,提出了云平台中基于自适应阈值的服务器分配策略,该策略选用损失制排队模型对云计算系统的任务调度进行建模,综合考虑用户端损失的任务数和服务端产生的能耗值,自适应调整任务队列长阈值,并根据服务器的冷点区域优先级和时间优先级来选择唤醒服务器。仿真结果说明该策略能够较好地保证任务性能,并有效降低云计算系统的能耗开销。(3)针对云计算平台下节能的实时任务调度,本文汲取颜色Petri网和随机Petri网的优点,引入排队论的理念,采用排队颜色Petri网(Queuing Colored Petri Net,QCPN)作为建模工具,并对QCPN进行扩展,用具有记忆标识的QCPN为整个云计算系统的任务调度过程进行建模。(4)为了降低云计算系统中的执行能耗,提出了云平台中的软实时和硬实时任务调度策略,软实时任务调度算法分析资源节点的可靠度和可信度,建立资源稳定性评估模型,通过将任务调度到稳定性较高的资源节点来保证较优的服务性能和节能效果;硬实时任务调度算法计算确保任务在截止期前完成的保证速度以及确保任务在时钟周期内消耗能量最少的关键速度,根据保证速度和关键速度动态调节处理器的执行速度。仿真结果说明两种任务调度策略具有较高的任务完成率和较好的节能效果。