伴随着云计算的发展,数据中心变得愈加普及。数据中心在为大型数据处理和服务计算等应用提供大量资源的同时,也带来了高额的运作成本。因此,最小化数据中心的运作成本变得至关重要。本文通过研究数据中心成本优化的三个问题来最小化数据中心的成本。针对具体的数据中心成本优化问题,我们设计了相应的近似算法并从理论上分析了算法的性能。首先,针对数据中心用电成本受实时电价变动影响的特点,本文研究了动态电价下最小化云计算数据中心成本的虚拟机整合问题,分别针对离线情景和在线情景设计近似算法。针对离线情景,我们设计近似比为5的近似算法,即算法的解总是在最优解的5倍以内。对于在线情景,我们提出竞争比为0(Lmax/Lmin)的算法,使得即使在最差的情况下在线算法的解也不会超出离线最优解的倍。这里,Lmax/Lmin表示所有虚拟机中最长处理时间与最短处理时间的比率。仿真实验的结果也进一步验证了算法的平均性能与最优解非常接近。然后,针对混合云数据中心需要租用公有云来处理额外请求的特点,我们研究突发访问下基于混合云的数据中心的任务调度问题,降低混合云的成本。本文设计基于李雅普诺夫优化的在线算法以最小化混合云的总成本。同时,我们从理论上证明在线算法的解可以逼近最优解到任意倍数以内。仿真实验的结果也进一步验证本文所设计的在线算法可以有效地降低在突发访问下混合云数据中心的成本。最后,注意到突发访问中的一些任务请求需要被丢弃以保证服务延迟,本文研究丢包情况下基于混合云的数据中心成本优化调度问题。我们设计基于李雅普诺夫优化的在线算法以最小化混合云的服务成本,并且从理论上证明在线算法的结果可以任意逼近最优解。仿真实验的结果也验证了在线算法可以有效降低丢包情况下基于混合云的数据中心成本。