随着移动互联网的迅猛发展,云计算技术由于其按需付费、灵活配置的特点能够有效降低互联网企业的成本而被广泛应用。但是,随着云计算产业的飞速发展,数据中心规模的不断扩张,对能源的需求日益增加,造成了极高的能耗。这种极高能耗的产生主要包括两个原因:数据中心较低的资源利用率以及较窄的服务器动态功率范围。其中,数据中心的低资源利用率是因为对于数据中心资源的动态变化,缺乏有效的资源管理机制。而服务器的窄动态功率范围体现在其硬件特性:服务器的静态功耗约为峰值功率的70%。虚拟机动态迁移技术通过将多台物理主机中的虚拟机实例进行迁移整合,可有效降低活动物理主机的数量,进而关断或使空闲主机进入休眠模式,可达到提高数据中心资源利用率、降低数据中心能耗的目的。然而,对虚拟机的过度迁移整合会导致物理主机的负载过高,从而违背用户的服务质量(Quality of Service,QoS)需求。由于云计算用户对于QoS的需求往往不尽相同,这也会对迁移策略的选择造成影响。因此,如何在保障云计算用户QoS需求的前提下,充分考虑不同用户的QoS需求差异设计虚拟机动态迁移算法成为本文的主要研究内容。本文的主要工作如下:1.针对现有虚拟机动态迁移研究中能耗模型过于理想的问题,考虑中央处理器(Central Processing Unit,CPU)的非线性功耗特性,建立了更为实际的虚拟机动态迁移能耗模型,通过考虑虚拟机迁移能耗,完善了数据中心的整体能耗模型。在此基础上,本文建立了以最小化数据中心整体能耗为目标的虚拟机动态迁移问题的数学模型,并证明了该问题的NP-hard特性。进一步,通过仿真给出了不同规模下精确求解该问题的时间复杂度。2.提出了一种基于用户QoS需求和系统负载联合感知的自适应虚拟机动态迁移算法。首先,综合考虑系统负载和虚拟机的QoS需求差异,提出了一种物理主机的过载门限确定方法;接着,提出了一种QoS需求感知的虚拟机动态迁移算法,通过将QoS需求差异较小的虚拟机迁移到同一台物理机,并随着主机负载的变化自适应调整迁移门限,实现提高物理主机资源利用率,减少活跃主机数量的目的;进一步,基于本文建立的能耗模型,设计了物理机的轻负载迁移的动态门限,并提出了一种能耗感知最佳降序匹配算法,通过将虚拟机实例从低负载主机迁移至高负载主机中,以达到降低活跃主机数量、最小化能耗的效果。3.基于CloudSim云计算仿真平台,通过对平台的扩展实现,对本文提出的虚拟机动态迁移算法在不同请求到达率和不同数据中心规模下进行了仿真,并与现有的方法进行了对比。仿真数据表明,本文提出的算法在系统能耗、请求接纳率、活跃主机数目等目标上均明显优于现有算法。此外,通过在较小规模下求出问题的最优解,给出了所提算法与最优解之间的差距,并从算法的时间复杂度角度说明了所提算法的优越性。