云计算技术自诞生以来，就不断得到越来越多的关注，因而得到了不断的推动和发展。在云计算技术浪潮的推动之下，虚拟化技术得以驱动和不断发展。虚拟化技术使企业与用户在部署和管理基础设施环境方面的成本有效降低、效率显著提高，越来越多的企业开始对数据中心进行虚拟化。　　 数据中心中的虚拟机数量的不断增多，对虚拟化集群的资源调度技术提出了新的挑战。目前，现有的一些研究针对虚拟机资源控制和调度某些具体的方面进行了细致地探讨，对于一些特性的资源调度产生了积极的效果。但是往往其目标具有一定的局限性，各种资源控制和调度技术由于其本身的目标和范围等特性，与其他调度技术存在制约或不兼容的情况，难以进行整合。如何在虚拟化集群的整体层次上，构建一个有效的调度体系，对虚拟化集群资源进行更智能的调度和管理，成为一个挑战性问题。　　 本研究从以上问题入手，研究虚拟化技术给集群环境带来的新特性，围绕虚拟化集群环境下的资源调度的主题，从基础设施提供者的角度，总结出虚拟化集群环境下的资源调度应该具有的一些特征：对虚拟机透明、较好的普适性、一定的负载自适应性，对物理机兼有负载平衡与节能特性。并以构建具有上述的特征的智能基础设施资源调度方案为目标，展开了一系列研究，提出了一个有效的虚拟化集群资源调度模型。　　 本文对虚拟化环境下的资源进行分类，把主要资源分成CPU、内存、磁盘I/O和网络I/O四类，依此把应用和虚拟机也进行相应的分类。并对现有的一些调度技术的目标、特点和应用范围进行剖析和对比，得到了虚拟化集群环境下资源调度的层次模型，把虚拟化集群资源调度分成应用层资源调度、虚拟机层资源调度和物理机层资源调度。在此基础上提出了本文资源调度模型的目标与技术手段，并对构建该模型的基础环境和整体结构进行了分析，提出了结构上的一些改进思想。首先把耦合度不高的磁盘I/O调度从本文研究中分离，然后分别从CPU、内存和网络I/O三方面提出了虚拟机与物理机环境的资源隔离机制，最后对调度算法进行虚拟机层资源调度和物理机层资源调度的分解和优先级划分，将虚拟机层资源调度和物理机层资源调度的垂直分解转换为水平分解，有效的降低了两者相互之间的关系复杂性和依赖性。　　 对分解和划分优先级后的虚拟机层资源调度和物理机层资源调度，本文分别展开了研究。在虚拟机层的资源调度研究中，本文分别从负载监控、资源控制和调度模型三个层面进行了分析，首先对虚拟化集群环境下的资源和负载的监控与控制的新特性进行了阐述，针对CPU、内存和网络I/O三类资源各自的特点对负载监控方法和资源控制手段进行了详细的分析，提出了对虚拟机透明的负载监控和资源控制方法。然后提出了虚拟机层的资源调度策略，能在有效保障公平性的前提下，在一定的范围内改善虚拟机的性能。　　 在物理机层的资源调度中，本文首先对物理机层资源调度的技术基础一动态迁移进行了分析，然后提出物理机层资源调度应该具有的基本特征：负载平衡、节能和多资源负载均衡。对负载平衡和节能调度的统一、动态迁移的频度和结点分组策略进行了分析，并提出了物理机层资源调度策略，该策略基于分组对计算结点进行负载平衡、节能和全局均衡。