云计算以低成本的方式为用户提供高可靠、高可用和规模可伸缩的个性化服务。近年来,随着技术的进步和需求的扩大,云计算得到了飞速的发展,日益受到学术界和工业界的广泛关注。但是,一方面,云平台上广泛使用的虚拟化技术在提供动态可伸缩资源服务的同时,也分离了资源的所有权和使用权,用户无法对物理资源直接控制,这就导致了用户在远程使用云服务的过程中存在不可信云服务提供商(Cloud Service Provider,CSP)所提供的服务与服务等级协议(Service Level Agreement,SLA)不相符的问题,用户难以验证云服务SLA的合规性,影响其使用云服务的积极性;另一方面,云基础设施规模庞大、结构复杂所导致的高能耗、低效率等问题使得云平台的运营成本居高不下,CSP迫切需要在满足服务SLA的前提下,利用性能优化技术提高云平台的效率,以降低运营成本,提升利润空间。目前,在云服务SLA合规性验证及性能优化领域依然存在很多亟待解决的重要问题。本文从云服务SLA合规性验证和性能优化两个方面入手,重点研究了这两方面的相关技术并提出了相应的解决方案。本文的主要工作和贡献包括:首先,考虑到CSP能使用Xen的内存管理功能动态地为虚拟机分配物理内存,使得虚拟机所配额的物理内存具有动态变化性,不可信CSP为了获取更多的经济利润,可能会利用动态内存管理机制为客户端虚拟机分配低于服务SLA约定的物理内存。为了验证云用户物理内存SLA的合规性,在一定精度范围内,提出了一种面向虚拟机运行时环境的内存SLA合规性验证方法,本方法充分利用Xen的内存管理机制,通过掌握虚拟机当前内存的使用情况,在不较大影响虚拟机服务性能的前提下,验证了客户虚拟机物理内存资源SLA的合规性。第二,不同于直接验证云服务SLA合规性的方法,本文进一步提出了基于资源消耗预测的云服务SLA合规性验证方法。本文首先通过大量小规模数据集在本地平台重放用户程序,获取历史观测值样本空间;其次使用拟合方法建立用户程序在本地平台的上的输入数据与资源消耗的关系模型;最后,根据本地平台和云平台的服务能力对用户程序的影响程度,预测用户程序的最差资源消耗,并通过对比用户程序实际的资源消耗与最差资源消耗的预测值来验证云服务SLA的合规性。第三,提出了基于资源服务能力映射的云服务SLA合规性验证方法。首先,提出了云平台资源服务能力的量化评价方法,即云平台资源服务能力与用户SLA参数之间的映射关系;接着,根据云平台运行时资源服务能力和云用户资源使用的情况,提出了面向云用户的服务SLA合规性验证方法。最后,根据云平台服务能力测量过程中的性能开销等因素,提出了成本优化的云服务SLA合规性验证方法。第四,在服务可靠性约束下,本文提出了一种云平台性能和能耗的优化方法。从虚拟机能耗、性能、软硬件故障及故障恢复过程等角度综合分析了云服务可靠性、性能和能耗之间的关系。首先,在云服务可靠性约束下,对虚拟机的性能和能耗建立了关联模型;接着,推导出虚拟机的最优处理器利用率,平衡了云平台的性能和能耗,优化了云平台的性能。