云计算作为一种新兴的商业计算模式,自从被提出以来,通过产业界和学术界的不断推进,正逐渐从理论走向实践。云计算的核心是使用虚拟化技术将服务器、应用软件等虚拟化为一个资源池,以实现灵活调配。资源调度是云计算的关键技术,资源的调度效率直接影响着整个云环境的工作性能。因此,寻找较优的资源调度算法对云计算的研究有重要意义,也是目前面临的挑战。本文在分析了云计算的研究背景以及云计算的一些关键技术的基础上,针对云环境下资源调度算法的研究做了以下几个方面的工作:本文分析了云计算以及云计算环境下资源调度的研究现状,阐述了云计算的概念、特点、分类、MapReduce分布式框架等云计算关键技术,并仔细研究了云计算的特点、资源调度模型、资源调度算法目标以及现有的调度算法等。蚁群算法在解决NP-难问题有比较显著的效果,本文对基本蚁群算法进行了改进,在改进蚁群算法的基础上,提出了一种基于改进蚁群算法的资源调度算法(IACO,Improved Ant Colony Algorithm),以任务和虚拟机的一次分配作为爬行节点,不仅考虑了任务的执行时间,还增加了任务执行的计算成本以及虚拟机的负载平衡因素。为验证算法的有效性,使用CloudSim云计算仿真平台,模拟云环境下的用户任务和虚拟资源,为更加直观地体验算法的可行性及性能,设计出资源调度系统,对提出的算法进行测试。从多个角度进行分析比较,验证了采用改进后的蚁群算法进行资源调度拥有更短的执行时间、更少的计算成本以及更好的负载均衡,更加适用于云环境。