云数据中心作为云计算的重要组成部分,已经取代了传统的数据中心,而大规模云数据中心的建设和运转,不仅带来大量的电能消耗和二氧化碳的排放,且资源利用率普遍过低,造成了环境污染和巨大的资源浪费。虚拟化技术的快速发展为解决以上问题提供了有效的解决方案。许多研究者提出了有效的算法,本文在充分研究不同算法的基础上,提出EEQoS(The energy-efficient QoS)模型以权衡能耗与用户QoS,并以此为基础,引入迁移开销,优化了基于FFD算法的虚拟机选择策略,提出了MCost策略,进一步降低能耗。本文主要的研究工作如下:(1)构建权衡能耗与QoS的EEQoS模型。高能耗相关研究在提高虚拟资源能效时往往更多关注性能指标,然后相关研究显示性能并不能准确刻画QoS的状态。而且,在云计算领域没有标准的用户QoS指标,因此本文参考其他研究中的成果,选取时延、开销、吞吐量等参数,并统一量化各个参数,对用户QoS满意度进行综合评估。同时加入基于多资源的能耗,将单位能耗的用户满意度作为评价云数据中心能耗优劣的依据。(2)设计基于迁移开销最小的MCost策略。虚拟机的动态迁移是一种有效的能效管理手段,但是不合理的虚拟机迁移算法反而会影响云数据中心的性能,进而影响用户的QoS。虚拟机迁移算法最重要的一步是要在物理节点中选出需要迁出的虚拟机,以往的研究大多基于FFD算法的策略,但是该策略可能引起较大的迁移开销,本文在该策略中加入虚拟机迁移的开销,选择需要迁出的虚拟机。(3)验证EEQoS模型和MCost策略。本文选取开销、响应时间、吞吐量三个参数验证EEQoS模型的优劣;通过能耗、物理节点的启用数量和虚拟机迁移次数指标验证基于迁移开销的虚拟机迁移算法的性能。实验结果显示EEQoS模型和MCost策略,相较于ECED模型和基于FFD算法的策略显有较好表现。