云计算以其计算能力按需提供、基于虚拟机化集群技术的资源共享、快速弹性扩展与收缩等特性受到学术界和工业界的广泛关注。然而,云计算环境下,由于资源的大规模性、节点失效事件发生的不确定性、竞价型虚拟资源获取的非持续性,导致云服务可靠性急剧下降。为此,本文以云虚拟资源供应和云应用服务供应为主要研究对象,以高可靠、低代价为研究目标,对两类云服务可靠供应中面临的若干关键问题进行了深入研究,取得了如下成果：1.针对当前可靠云虚拟资源供应研究中,由于忽略节点可靠性和数据中心网络拓扑特征,导致已有基于关键点存储/恢复的可靠性保障策略难以达到最优效果,和资源占用率高的问题,本文首先借鉴可靠性理论,通过设计特征融合因子对数据中心节点的可靠性进行建模,并将虚拟机关键点存储成本转换为数据中心资源消耗成本,然后针对云服务和胖树型数据中心网络特征,提出了一种共享式虚拟机关键点镜像文件生成与调度策略。最后,在基于Cloudsim构建的云仿真平台FTCloudsim上进行了大量仿真实验,实验结果表明,与其它方法相比,所提方法能保证可靠性的同时,降低对数据中心网络资源和存储资源的消耗。2.针对当前可靠云虚拟资源供应研究中,已有虚拟机冗余策略在失效恢复过程中占用大量网络资源的问题,提出一种数据中心资源占用特征和数据中心网络拓扑特征感知的虚拟机冗余放置和任务重调度方法,该方法首先基于聚集特征设计物理机选择算法,其次利用数据中心结构特征设计启发式算法,计算最优虚拟机放置策略。最后,将重调度问题建模为二分图最小权最优匹配问题,并设计匹配算法,降低实际失效恢复时间,提高网络资源利用率。为了验证本方法的有效性,我们在FTCloudsim上进行仿真实验,实验结果表明所提方法能保障云虚拟资源供应可靠性的同时,显著提升数据中心网络资源利用率。3.针对当前可靠云应用服务供应研究中,由于缺乏对竞价型资源价格特征准确认知和对任务紧急度的忽略,难以实现可靠性和运营成本均衡的问题,提出一种自适应竞价型虚拟资源动态租赁与可靠性保障方法,该方法首先利用竞价型虚拟资源的历史价格和任务的紧急度特征,设计竞价策略,其次,以状态存储决策周期为基线,基于历史价格特征,对潜在虚拟机状态保存策略的代价进行评估,并选择代价最小的策略作为目标策略。为了验证所提方法的有效性,我们在FTCloudsim上进行了大量仿真实验。实验仿真对比表明所提出的方法能够保障云应用服务可靠性,并降低应用服务供应商的运营成本。