云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付的模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。其广泛的应用使用户在获得高效可靠又经济实惠的计算资源,却不用增加额外开销,如购买和维护设施,日常管理等。这种应用模式的创新,得益于虚拟化技术的广泛应用。此时,随着应用日益广泛,虚拟资源增长迅速,如何高效管理虚拟资源,提高利用率成为目前研究的重要领域。本文从云环境中虚拟机迁移与虚拟机部署两个方面进行研究,均以提高服务器资源利用率为目的。首先将CPU、内存、磁盘资源三要素作为虚拟机部署的考虑因素,将虚拟机部署的问题简化为装箱问题,统计虚拟机对CPU、内存、磁盘资源的历史消耗情况,分析发现,各资源消耗值随时间增长而动态变化,针对这种情况,本文通过自回归时间序列预测模型,以CPU、内存、磁盘资源的历史消耗值为依据,动态预测系统中服务器本身与服务器内已部署的虚拟机中三项资源的未来的资源消耗值。以此为依据,提出一种新的虚拟机部署算法VMPA(virtual machine placement algorithm)。对物理服务器可分配的CPU、内存、磁盘资源设置阈值,若虚拟机CPU、内存、磁盘资源各项申请值与服务器内三项资源的预测值之和,均未超过服务器预测阈值,即可部署。本文第二部分对虚拟机迁移问题展开研究,为更好利用资源,确保系统满足SLA要求,同样考虑资源消耗的动态变化性,对负载过重的节点中的虚拟机进行动态迁移,以CPU、内存为迁移的考虑因素,并使用部署算法中使用的时间序列预测法对服务器及服务器内已部署的虚拟机的CPU、内存的未来消耗值进行预测,并以此为依据。提出一种虚拟机迁移算法VMMA(virtual machine migration algorithm),使用层次分析法,计算服务器负载值s,并设置满足SLA的负载值,当负载值s超过满足SLA负载值时,即从负载过重的热点服务器上选择合适的虚拟机迁移至合适的物理服务器中,迁移方法看作是部署方法,部署方法参考VMPA算法过程以满足系统SLA要求。其中,待迁移虚拟机的CPU、内存为在原服务器上的消耗值,磁盘资源为默认的申请值。通过实验,证明两种算法可有效提高资源的利用率。