近几年,云计算在教育、医疗和娱乐等行业广泛应用,极大地方便了人们的生活。然而,随着部署在云计算系统中应用程序的增多,系统规模日益庞大,服务中断时有发生。为了保证系统服务质量,提出融合虚拟机修复与物理机维护的云节点架构,即修复-维护云节点架构,开展性能研究并进行系统优化。首先,在轻负载云计算系统中,为了降低虚拟机故障对服务质量的影响,提出基于单物理机的修复-维护云节点架构。当虚拟机发生进程死锁或网卡失效等故障时,通过强制终止进程或重启虚拟机等方式,对虚拟机进行实时修复。考虑物理机中故障虚拟机个数与物理机状态的关联,设置故障虚拟机阈值。当故障虚拟机个数达到该阈值时,通过检查软硬件或重新部署虚拟机等方式,对物理机进行前置维护。其次,在高负载云计算系统中,为了兼顾服务质量和节能水平,提出基于双物理机的修复-维护云节点架构。主物理机持续工作,备用物理机采用周期性休眠模式。任务优先选择进入主物理机接受服务,当主物理机处于维护阶段时,新到达的任务进入备用物理机接受服务。在正常工作的主物理机中,因虚拟机故障中断服务的任务迁移至空闲虚拟机继续接受服务,或者返回缓存区内等待服务。然后,分别针对基于单物理机和双物理机的修复-维护云节点架构,进行数学建模与机理仿真,并评估系统性能。针对基于单物理机的修复-维护云节点架构,构建二维马氏链模型,针对基于双物理机的修复-维护云节点架构,构建四维马氏链模型。依据任务在修复-维护云节点架构中的随机行为,开展机理仿真。基于数值实验与仿真实验的实验结果,刻画系统吞吐量、任务平均响应时延和系统节能率的变化趋势。最后,分别针对基于单物理机和双物理机的修复-维护云节点架构,研究云用户的Nash均衡与社会最优行为,提出定价机制。从经济学角度出发,考虑云用户的回报和成本,建立个人收益和社会收益函数。结合数值实验,给出云用户的Nash均衡到达率与社会最优到达率的差值。为了调整云用户的到达决策并最大化社会收益,提出云服务的定价机制。