随着云计算的兴起和发展，以及和多媒体服务的融合，一种新兴的媒体服务形式——云媒体（Cloud Media）诞生了。它是由大量分布在不同地理位置的、性能各异的服务节点经过网络的连接组织而成，提供媒体共享存储、传输适配、渲染播放等服务。云媒体可用于办公学习、广电通信、医疗卫生等许多领域，具有十分广阔的应用前景。然而，云媒体在处理媒体任务时也面临着各种挑战，如接入环境的复杂性、媒体服务本身的异构性、用户设备的异构性等。这些因素都在影响着云媒体服务质量。那么怎样才能在如此复杂的服务环境中去保证云媒体的服务质量，提高服务满意度就是我们研究的主要问题。本文借鉴了传统基于优先级的和基于QoS特性的资源分配算法，主要从资源分配调度方面入手进行媒体服务质量优化，同时也结合了云媒体的特征。根据云媒体具有虚拟化、动态性的特征以及媒体任务的异构性，提出了一种基于媒体任务QoS特征的资源分配调度算法RAMTQ (Resource Allocation based on MediaTask QoS)。该算法首先根据媒体任务的特性得出其QoS权值向量和期望的资源向量，然后将备选的资源与期望资源向量通过资源线性归一化得到资源相似度向量，最后通过欧氏距离得到最大服务满意度所对应的资源分配向量。同时为了缩短查找时间，均衡各节点的负载，还在RAMTQ算法基础上利用负载均衡进行了改进。本文的创新点在于根据媒体服务的多样性提出了媒体任务的QoS特征，在此基础上利用了云媒体的动态性和虚拟化技术提出了RAMTQ算法，最后用负载均衡理论对算法进行了改进。本文的技术路线是调度中心的任务解析模块首先根据用户提出的媒体任务建立媒体QoS权值向量、QoS偏好和期待资源向量，然后将该模块中的数据传递给分配调度模块，由它执行RAMTQ算法，结合当前的云媒体中可用的资源组合进行选择，将最优选择的信息提供给虚拟机模块，建立虚拟机为用户提供服务。其中，分配调度模块还负责对数据中心节点的维护。云媒体作为一种新型的媒体服务模式，以云计算为依托，以高品质的媒体服务为宗旨，必将成为未来媒体发展和服务的主流趋势，具有十分广阔的应用前景。云媒体中的服务优化问题，在面临诸多挑战的同时，也是云媒体应用过程中必需解决的关键问题之一。本文在已有研究成果的基础之上，尝试性的提出RAMTQ算法，以探讨云媒体中的资源分配来保障媒体服务质量问题，具有一定的理论价值和现实意义。