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云计算作为一种新的计算模型,利用分布式计算、虚拟化等多种技术将大规模的硬件资源整合成资源池,使用户能够随时随地按需通过网络的形式访问计算资源,为了最大限度的利用云计算平台,提升云资源的利用率,寻找优秀的资源调度策略是云数据中心需要解决的重要问题,在研究资源调度策略时应充分考虑应用的特点及云计算的实际场景,使云平台能够在达到负载均衡的条件下提高资源利用率,从而来制定合理的资源调度方案。本文通过研究云计算的相关技术,深入对现有的资源调度方案进行分析,然后提出了应用敏感的虚拟资源动态调度方案,本文的主要工作如下:首先,我们对应用的类型予以区分,定义了应用敏感度,区别于传统的资源调度,只要应用缺少资源,就盲目的增加各种资源的方式,资源调度应该根据应用的特点,对应用所需要的特定资源进行分配,并且在云平台有多个应用需要进行资源调度时要有一定的调度优先级,从而整体提升资源的利用率。其次,传统的资源调度仅仅通过对资源的监控来调度资源,缺少了资源就增加,多了就减少,或者干脆一次性分配足够的资源,这样虽然能够满足应用在整个运行过程中的需求,但必然会导致浪费,针对这样的问题,我们提出了基于ARIMA预测的资源调度模型,根据资源的需求情况提前进行资源的调度,从而防患于未然,既在一定程度上避免了资源调度的延迟性,也避免了资源过度浪费,提升了资源的利用率。最后,本文实现了一套基于应用敏感的资源调度机制的系统,本文中所设计的模型与算法均已应用到该系统中,目前系统已经通过第三方测试,并完成了交付使用。相比传统的资源调度方式,我们提出的方法能够及时有效的调度资源,并能够提高资源利用率,降低云数据中心的资源消耗与管理成本。