在云计算和大数据时代的今天,资源和数据是十分重要和珍贵的,这些资源和数据最终都要被存放到数以万计的服务器之上。而这些服务器将被分类并以集群化的形式组合在一起,成为一个整体系统来对外提供服务。在云环境下,这种集群的体量和规模都是较大的,且对资源和数据需要更加精细度化的分割和评估。因此,在云环境下的负载均衡技术就显得更加的重要,因为通过对它的有效利用,我们能最大化地利用云环境下的各类资源。多数传统负载均衡技术更多是针对小规模化的集群环境或是web集群环境,其对复杂应用环境下的负载均衡处理能力较差,这些传统系统多数以请求连接数,流量或响应时间作为负载大小的判断依据,且多数仅能对静态环境下的负载均衡进行处理,这对于简单web类服务请求能够简单高效地进行均衡处理,但对于云环境下更为复杂的请求任务将不能很好的进行负载评估和均衡。本论文以如何对云环境下集群内部进行有效负载评估及负载均衡为主要研究内容,提出了一种基于分级模型的全新负载均衡调度策略:云计算环境下分级负载均衡调度策略,并从实际应用角度提出了一种较为有效的负载评估方法。这里的分级模型构建了一个三层两域的体系结构,根据所处层级的不同将会进行对应层级的调度及均衡策略,每一层都可独立接收请求任务,同时结合对负载的有效评估来达到较为均衡的分发并执行请求任务,以避免出现请求过度集中于某些节点的情况。另外,通过在体系中建立不同的域来将内部庞大的服务器集群进行合理的划分,使得均衡策略在计算评估时可以在不同层次的多个域内同时进行,以此降低因为集群扩展而带来的性能压力,以达到在云环境下最大化地利用集群内部所有节点资源的能力。对于可靠性而言,体系结构中的master节点都以集群的方式组合在一起来防止单点失效,除此之外,本文所述的分级负载均衡及调度策略更是实现了当所有master节点都失效的情况下,各个子域网络内的元节点仍能作为一个整体对外提供服务并进行有效的负载均衡,从而保证了在云计算环境下对高可靠性的要求。最终实现了一个更适合于云环境的负载均衡系统。