云计算基于互联网有效地聚集了虚拟化计算资源，并利用聚合后的数据为不同需求的用户提供各种信息服务，显现出动态、高性价比和弹性规模扩展等特色。但同时也伴随着极高的能源消耗。为了避免云数据中心由于虚拟机的调度不当，引起资源和能量浪费，云供应商和云用户服务利益失衡等，在信息完全可视情形下，基于不同的网络业务，研究云系统在休眠模式下的云用户最优接入阈值策略。
　　首先，针对非实时性网络应用，偏向节能要求较高的云系统，在信息完全可视的情形下，提出基于周期性休眠机制的云用户接入阈值策略。通过求解休眠状态与唤醒状态下的新到达云用户的预期逗留时间，建立基于线性收支结构的个人收益函数，得出云用户个人最优接入阈值。面向唤醒状态和休眠状态设置不同的有限缓存容量，构建多服务台同步多重休假排队模型，给出系统模型的稳态解，得出云用户社会最优接入阈值。
　　其次，针对响应性能要求较高，节能要求偏弱的云系统，在云系统的集群范围内引入基于单重休眠机制的云用户的接入阈值策略。在信息完全可视的情形下，通过计算云用户的预期个人收益，给出云用户的个人最优接入阈值策略。针对虚拟机的不同状态分别设定云用户的有限接入容量，建立多服务台同步单重休假排队模型，以云系统的社会收益最大化为目标，给出云用户的社会最优接入阈值策略。
　　再次，折中考虑云系统的能源消耗与响应性能，研究基于多级休眠机制的云用户最优接入阈值策略。针对云系统信息完全可视的情形，分析系统的均衡行为，并给出了云用户的个人最优接入阈值策略。通过建立基于有限容量的多服务台同步多级适应性休假排队模型，求得排队模型的稳态解，给出云用户的社会最优接入阈值策略。
　　最后，针对不同休眠模式，基于理论推导分析结果，运用Matlab进行系统实验。对于给定的到达率和服务率，揭示虚拟机处于不同状态时系统休眠参数对接入阈值策略的影响，并研究云用户的个人最优接入阈值策略与社会最优接入阈值策略的关系。为云系统的用户接入管理提供理论依据。