因云计算的兴盛与普及,越来越多的企业选择引入云计算技术改造原有的企业数据中心,一些企业则开始租赁大厂商的云服务。学术界和业界研究人员投入了相当多的精力,专注于提高云平台的安全性和资源利用率,但对于云平台的可维护性,却很少有人涉及。本文通过搭建DartCloud云平台的实践和思考,研究了云平台的可维护性,主要包括：云平台的快速部署及监控系统的搭建、镜像管理策略的定制和对业务扩展性的支持。本文工作得到了863项目“互联网语言翻译系统研制”的资助和支持。本文工作和贡献如下：●对云平台的可维护性做了全面阐述,并在云平台的快速部署及监控系统的搭建、镜像管理策略的定制和对业务扩展性的支持这三方面做了深入的探讨。●分析了OpenNebula和Xen的实现原理,给出了从物理裸机到一个云平台的搭建指南,针对现有部署效率低下的问题,提出并实现了批量和自动化部署策略,加速平台搭建和部署,提高了云平台扩展性和部署效率。●实现了基于Ganglia的云资源监控管理系统,提供各虚拟机、各物理服务器的CPU利用率等指标,为性能调优提供基本依据。●提出并实现了一个完整的镜像管理解决方案,其中主要包括分级镜像权限控制、镜像版本管理和基于增量复制策略的镜像自动化管理三部分。●通过实现的DartCloud资源监控系统采集实验数据,深入分析了云平台中scale-up和scale-out两种资源扩展方法在大数据并行计算应用上的性能差异,为综合提高资源利用率和减少成本的性能调优管理提供了依据。