近年来，计算机技术的飞速发展与普及改变了企业的信息管理模式，多部门、跨地区的大型企业不断涌现。传统的集中式数据管理模式与点对点数据交互模式不仅不能满足企业内部的信息管理与共享需求，其业务架构也无法满足企业新业务扩张的需求。这种部门之间的相互孤立使得用户往往无法及时、快捷的获取各部门的资讯信息。为了实现用户“一站式”获取多个分布式异构数据源的信息资源成为了本文研究的目的。基于此目的，本文在VMware企业级私有云环境中构建了基于SOA的联邦式信息检索平台，在实现了基本的信息管理与共享外，通过VMware提供的Iaas云计算服务进一步提高了企业内软硬件的使用率、数据的安全性、服务的质量。本文首先引入了SOA的概念，并采用新型的分布式技术Web服务实现了SOA灵活、松耦合的架构，满足了企业业务动态扩张的需求。又通过引入元数据概念，对分布式的异构、非结构化数据设计了元数据规范，方便了单个数据中心元数据的集中管理，再通过设计统一规范的元数据标准实现了分布式Web检索服务接口标准的一致。对于多个数据中心的联邦式检索结果，本文在调研了多种排序算法并使用TREC测试集进行查全率和排序时间效率的测试后，设计了适合本平台自适应的综合排序算法。另外，结合VMware云平台对服务器及服务器上虚拟机资源使用率的实时监控，本文设计了基于VMware云平台的负载均衡功能以提高平台在高负载下的稳定性。最后在联邦式信息检索平台的基础上，设计并实现了语义冲突调解功能，提高了检索的查全率，同时通过使用数据空间这种抽象的数据管理模式，构建对象之间的相互关联，通过关联检索使得用户可以更加全面的获取某一对象的相关的信息。在最后为了实际找出平台中的瓶颈与缺陷，本文构建了LoadRunner测试集群，对平台从多个角度进行了性能测试，并对测试结果进行了分析。