随着互联网的快速发展和普及,出现了越来越多的大型复杂的网络应用,并且逐渐向着网络化、协同化的趋势发展,应用之间的协同需求越来越普遍,如何满足应用之间灵活、高效的协同需求成为目前PaaS研究中的一个热点问题。云计算技术的迅速发展为解决这一问题提供了契机,云计算技术能够为应用提供高可用性,弹性可扩展的能力,然而,如何基于云计算技术灵活、快速、自动的构建高可用的协同应用仍然是当前的一大挑战。作为云计算技术的重要组成部分,PaaS中应用的布局及应用之间的协同问题,已经成为当前的研究热点之一。本文致力于在应用布局过程中提高应用的服务质量、降低云平台的运营成本,自动构建协同元模型。但是,由于云应用高度动态、自治、负载变化快的特点,导致仍然存在以下问题亟待解决：(1)应用的布局与调整。应用在云平台中的布局对云平台的运营成本,应用及协同的执行效率都有着极大的影响,如何使应用的布局能够在满足各自的运行效率要求的前提下,降低应用之间协同成本的同时又要尽量减少云资源的占用,以降低云服务提供商的成本是应用布局和调整时的一个挑战。(2)协同元模型的自动构建。如何利用电子商务云平台中不同ISV所部署不同应用的应用描述,自动、快速的构建能够满足不同用户需求的协同元模型,是当前面临的一大挑战。(3)协同元模型的自动演化。如何根据协同应用的实例化信息,高效的对云平台中的协同元模型进行自动演化,使其更加接近用户的需求,直接关系到协同应用实例化的效率以及用户使用协同应用的复杂度,是协同应用执行过程中的核心问题之一。本文针对云平台中应用协同存在的关键问题展开研究,主要贡献体现在如下几点：(1)针对提高应用性能与降低服务成本之间的矛盾问题,提出一种基于性能-成本均衡的应用布局策略,实现用尽可能低的成本为应用提供更好的服务质量这两个矛盾目标之间的平衡。为了使云服务提供商在应用布局时既能满足各应用的运行效率要求,又能降低应用之间的协同成本且尽量减少所占用的云节点,以降低云服务提供商的成本,需要研究云应用的布局问题。针对这一问题,本文将应用的布局问题建模为一个应用布局图,利用帕雷托最优思想适合于解决多目标矛盾性问题的特点,提出一种基于性能-成本均衡的应用布局策略,有效的实现了应用性能与成本这两个矛盾目标之间的平衡。实验结果表明,该方法能够较好的解决应用布局中性能与成本难以兼顾的问题,找到一个较优的布局方案。(2)针对云平台中应用的动态变化,提出一种应用布局调整方法,在提高应用协同性能的同时,提高了应用布局调整的效率。为了在云平台中应用状态动态变化时能够及时做出调整,保证整个平台中所有应用的运行效率,降低平台中应用的协同成本和运营成本,需要研究云应用布局的调整问题。针对该问题,本文提出一种协同应用布局调整方法,该方法将应用及其协同成本建模为图,根据现有的应用布局方案及各节点负载情况和应用之间的协同成本,在应用运行状态发生变化时,能够快速找到应用布局调整方案。实验结果表明,该方法具有较好的性能,且可伸缩性较强,能够有效的提升应用协同性能。(3) 针对如何从不同ISV提供的大量的应用描述中自动构建协同元模型问题,提出一种基于扩展图规划的协同元模型构建方法,能够在协同元模型构建过程中减小搜索空间,快速的找到符合用户需求的多个协同元模型,提高了协同元模型的构建效率。为了使平台中的应用能够协同进行工作,主动为用户提供协同应用的多个选择,需要研究应用协同元模型的自动构建问题。针对该问题,本文提出一种基于扩展图规划的协同元模型构建方法,该方法通过改进传统的图规划算法,在其中加入辅助节点,减小了搜索空间,并且能够避免多次反向搜索,从而提高协同元模型构建效率。实验结果表明,该方法能够高效、自动的构建协同元模型,并且具有较强的伸缩性,能够自动构建出多个符合不同用户需求的协同元模型,并保证协同元模型构建的正确率。(4)针对协同元模型自动演化问题,提出一种协同元模型的自动演化方法,使演化后的协同元模型更加接近用户需求,提高了协同应用的实例化效率,同时降低了用户使用协同应用的复杂度。为了提高协同应用的实例化效率,同时降低用户使用的复杂度,需要研究协同元模型的自动演化问题。针对该问题,本文提出一种协同元模型的自动演化方法,该方法将协同应用建模为多维空间中的点,利用聚类算法,将协同元模型自动演化为多个符合不同需求的协同元模型,使协同元模型更加接近实际需求。实验结果表明,该方法具有较好的性能,能够显著减少协同应用与协同元模型之间的距离,降低用户使用复杂度与实例化时间。