云存储服务主要是面向普通用户和为企业提供以互联网为基础的在线存储服务，它应该具有按需付费、廉价、易于使用和管理方便等诸多优点；然而要真正实现云存储服务的这些功能还面临着许多现实问题，特别是如何在复杂的网络负载环境下管理和分配云存储资源已经成为当前云存储系统的首要研究任务。因此展开有关云存储环境下的资源管理策略的研究具有重要的理论和现实意义。云存储服务作为数据密集型的云计算任务，它与云计算服务有很大的相似点，但是目前市场上还未出现一款针对云存储环境有效的模拟工具，因此，开展有关云存储模拟器的开发研究工作也已经是势在必行了。基于此，本文重点对云存储模拟器和云存储环境下的资源管理策略问题进行了较深入的研究，论文作者的主要研究工作分为两大部分：（一）为了研究云存储环境下的任务调度和资源分配策略，本文作者首先基于CloudSim开发了一款名为CloudStorageSim的云存储系统模拟器。CloudStorageSim采用了与CloudSim相同的事件驱动的模拟引擎JavaSim，同时也开发了自己的存储数据中心和虚拟机，它可以将存储请求的执行过程分为用户注册、虚拟机创建、数据上传、数据下载等情况。另外CloudStorageSim不仅能够用来模拟PaaS、SaaS层的用户数据存储请求，而且还可以模拟IaaS层的资源分配策略。（二）在CloudStorageSim环境下实现了对云存储资源进行管理的策略。论文通过实验证明了CloudStorageSim能够有效的模拟云存储环境下的各种数据存储相关请求和资源请求任务的执行过程。另外对于可预测负载的Proactive模式，实验证明了在负载波动较为平缓，容易预测的情况下，该调度模式能够预先启动空闲的存储节点并进行虚拟机迁移工作，可以缓解系统的负载压力。论文最后还引入了混合云环境的概念，即：允许不同的私有云和小型云存储服务提供商之间进行资源的外包以解决负载波动问题。本文作者开发的云存储系统模拟器CloudStorageSim和提出的基于CloudStorageSim环境下的资源管理策略为云存储环境下的真实资源调度策略研究提供了一些新的研究思路和方法。