近年来,云计算的概念已经在计算机领域内被越来越多的人所熟知,云计算的各种产品也如雨后春笋般涌现。其中,通过物理资源虚拟化的技术,在云计算基础设施即服务层面上展开的应用研究是其他云计算产品的基础,这就导致了大量的分布式的数据中心的产生。然而不可否认的是,当前云平台发展形势下,分布式数据中心的资源/能源管理仍然处于一个粗放式的阶段,大量的能源因为粗放式的管理而被浪费,造成运营商的盈利情况也不乐观,这是制约数据中心运营方盈利以及云计算产业发展的一大因素。在此背景下,本文对云计算资源调度领域的高效调度算法、节能算法、收益优化算法等的文献资料方面进行了研究和整理,针对其暴露出来的诸如云服务资源定义不全面、未能综合考虑服务质量与数据中心收益、分布式数据中心能源模型考虑不完善等问题,进行了调研、实验与分析,取得了以下研究成果:1.根据分布式数据中心的特点,构建了分布式数据中心能耗模型。在能耗模型中,主要考虑了数据中心制冷系统和服务器系统的能耗,对制冷系统降温能耗、维持温度能耗、服务器的启动、停止、转换状态的能耗和虚拟机的运行、迁移等方面的耗能进行了量化分析。2.构建了分布式数据中心考虑SLA的收益模型。在收益模型中,研究了服务质量和数据中心收益的关系,引入服务级别协议保证向用户提供满足要求质量的服务,规定了服务质量不达标时的惩罚,保证了数据中心和用户双方的利益,同时考虑数据中心能耗对收益的影响。3.基于模型和遗传算法,设计了分布式数据中心服务器虚拟机映射的编码方式。通过遗传、变异、选择、交叉等操作,实现了分布式数据中心能源成本优化和收益优化资源调度算法。4.进行了与基于粒子群算法实现的分布式数据中心能源成本优化和收益优化算法的对比试验,比较了两种算法的运行时间、计算结果等方面,经过实验验证,证明本文提出的算法是在分布式数据中心资源调度领域的一次有意义的尝试,能够有效地降低分布式数据中心能源成本,保证服务质量,提高收益。