云计算服务提供商依赖拥有大量物理机的数据中心满足用户的需求,然而,维护这样的基础设施会产生大量的能耗。虚拟机部署(包括初始部署和重部署)是一种目前降低数据中心能耗的有效方法。近年来,虚拟机部署问题得到了大量的关注和研究。目前,虚拟机部署算法的相关研究取得了一定的成果,但仍存在一些不足。本文对虚拟机部署算法进行了深入研究,提出了一种基于节能及预测的虚拟机部署算法,该算法包括初始部署算法和重部署算法两部分。重部署算法对虚拟机资源进行预测,在预测结果以及全面地考虑了迁移开销的基础上进行虚拟机重部署;初始部署算法考虑了不同类型的任务以及物理机不同资源是否均衡的情况来进行虚拟机初始部署。本文的研究工作如下:1)基于虚拟机预拷贝迁移技术,提出了一种新的虚拟机迁移开销的计算方法。该方法同时考虑虚拟机迁移能耗、宕机时间与迁移时间三种因素,从而能更准确地度量虚拟机迁移开销。2)深入研究了虚拟机部署和虚拟机资源预测问题,提出了一种基于预测及迁移开销的虚拟机重部署算法:MCA(Migration Cost Algorithm)。MCA首先采用维纳滤波预测器进行虚拟机资源预测;然后基于预测的结果,并综合考虑处于活跃状态的物理机数量以及迁移开销(迁移时间、宕机时间、迁移能耗)产生的影响进行虚拟机重部署。与现有虚拟机重部署算法相比,该算法降低了云数据中心能耗,同时减少了迁移开销。3)提出了一种虚拟机初始部署算法:DRMGA(Different Resource with Minimum Gap Algorithm)。DRMGA同时考虑了任务类型以及物理机不同资源使用是否均衡两个因素。在进行虚拟机初始部署时,根据任务对不同资源的需求量将任务进行分类;然后根据任务的类型,并结合物理机不同资源的使用情况,采取不同的部署策略。与现有虚拟机初始部署算法相比,该算法降低了云数据中心处于活跃状态的物理机数量,从而降低了云数据中心的能耗。4)对本文提出的虚拟机初始部署算法和重部署算法进行了实验验证,并进行对比分析。