云计算作为一种按需分配的新型计算方式,它的重要特征是动态可扩展性,该特征使云计算平台能够根据用户的需求变化动态地扩展或缩小云资源。其中根据用户的计算需求进行动态扩展称为弹性,它是云计算的关键特性,是云计算相比其他传统的计算方式的关键优势。目前云计算平台存在两个关键问题,其一是缺乏可以对云计算平台的弹性进行表示和量化分析的模型,其二是缺乏有效的方法来预测和优化云平台的性能和成本。为了解决上述的两个问题,本文开展了以下研究工作。(1)针对云计算平台中缺乏可以建模和量化分析的弹性模型的问题,本文提出了一种新的弹性模型,该模型基于现有的弹性模型,同时考虑到在实际云平台运行中虚拟机冷启动速率、虚拟机热启动速率、虚拟机热关闭速率、虚拟机冷关闭速率、虚拟机服务速率和任务达到速率。它将云平台视为排队系统来研究弹性计算,使用排队模型分析云平台,通过基于参数的数值分析方法精确计算云计算平台的弹性。(2)针对云计算平台中缺乏有效的方法来预测和优化云平台的性能和成本的问题,本文应用上述的弹性模型和排队论方法来预测和优化弹性云计算系统的许多重要属性,其中包括系统配置状态、期望任务数量、期望队列长度、期望任务响应时间、期望繁忙虚拟机数、期望空闲虚拟机数和期望关闭虚拟机数多个属性。(3)最后本文提出了一种基于多目标粒子群的性能和成本优化方法,用于求解Pareto最优解和相应的最优系统级参数,使用最优停止策略获得热启动虚拟机的最优数量,结合最优解获得影响云平台性能和成本的各参数的最优值。然后分析了系统各基本参数的变化以及组合参数变化对系统性能和成本的影响。本文提出的云计算弹性模型,考虑了更多影响云平台运行时的因素,在该模型的基础上,给出了云平台性能和成本的计算方式,并提出了一种优化方法,可以获得系统性能和成本的最优解。本文的研究有两个意义,一方面,云服务提供商可以使用本文的研究结果预测云计算平台的性能和成本;另一方面,云服务提供商可以优化云计算平台的弹性扩展方案,为用户提供最高的性价比。