云计算是一种计算机技术,同时也是一种新型的商业模式,它将计算能力以商品的形式出售给用户,按需收费,得到了社会和企业的极大认可。它主要分为三种服务模式,从下到上依次为基础设施即服务、平台即服务和软件即服务。作为最底层的基础设施即服务,其服务质量(QoS,Quality of Service)决定了上面两层服务的好坏。因此,对IaaS云系统的性能和功耗分析成为了当下云计算的研究热点之一。由于云计算的复杂性,使得对云系统进行性能和功耗分析是一件具有挑战和困难性的研究工作。尤其是当前许多云计算系统都支持弹性缩放功能,更增加了分析的难度并降低了分析的准确性。目前针对云计算系统的性能和功耗分析主要有两种方法,分别为基于测量和基于建模的分析方法。综合各方面因素,本文采用了建模的方式来对弹性云系统的性能和功耗进行评估分析。本文在基于其他的云计算性能和功耗分析研究的基础上,提出了一个全面的分析方法来分析弹性云的性能和功耗。首先通过对云系统的服务请求和任务处理流程进行分析和梳理,建立了云系统任务处理流程的抽象模型,并且考虑了系统的弹性缩放、虚拟机错误、物理机出错以及任务重试的情况,使模理型更加符合真实云计算系统的特性。然后利用基于状态的马尔科夫模型来精确求解性能和功耗指标。本文定义了以下几个指标用来评估系云系统性能和功耗:不同负载条件下期望的任务响应延迟、功耗率、任务拒绝率。为了验证所提出的方法,我们在校园云平台环境下进行实验,并与传统的性能分析方法进行对比。通过采集日志数据计算出以上分析指标的90%置信区间,与本模型和对比模型的理论值进行比较,证明了本模型的可靠性和准确性。最后,根据推导的理论模型,通过控制任务到达率、错误率和弹性缩放速率的变化,分别观测拥有不同物理机台数的云系统,其以上三个评估指标的变化趋势。这为实际部署云系统时,针对不同参数的情况下,物理机台数的选择提供了理论指导。