云计算是一种商业的计算模式，它具有强大的规模效应和独特的技术特征，这些特性使得云服务具有很强的性价比。它将任务分布在由大量计算资源等构成的数据中心之中，使得云计算的用户能够根据其需要来获取相应的存储资源、计算资源以及其他服务。由于云计算是多种技术混合演进的结果，具有很牢固的技术基础，而且在许多大公司的积极推动下，发展极为迅速。Google，Amazon，IBM，微软和 Yahoo等著名企业都是云计算的推动者和先行者。因此对云计算进行研究即适应IT技术的发展趋势，又具有较强的实用意义。　　云计算数据中心的负载调度是影响云计算性能的核心，是云供应商对外提供服务，用户感受服务性能的关键所在。不仅如此，它还直接关系到云平台的整体性能和系统的资源利用情况。然而它发展时间较短，研究不够深入，还存在着很多需要完善的地方。因此，对负载调度问题进行分析研究，具有重要的意义。　　Min-min算法是网格负载调度研究中出现的经典的贪心类调度算法，它以任务的最优完成时间为优化目标，以其简单快速效果好等特点成为了各种负载调度技术研究的基础，许多调度算法的出现是在其基础之上的。　　本文的内容主要有以下几个方面：　　①针对当前广泛研究的负载调度技术进行了分析和归纳，总结了负载调度技术的各种优化目标与应用场景。　　②总结了现有的一些经典的负载调度算法，并针对 Min-min算法进行了详细的分析，详细给出了Min-min算法的优缺点。　　③基于 Min-min算法的不足之处进行了针对性的改进，提出了一种云环境下可行的负载均衡调度算法，并加入带宽约束，最后通过实验仿真进行了算法性能的比较和验证。　　本文尝试将经典的Min-min算法引入到云计算的一级调度模式下。为了克服Min-min算法的不足，以及优化目标的单一性的缺点，考虑到Min-min算法在每次选取任务时的盲目性，本文提出了一种基于相对负载的负载调度算法LL-min-min，实验验证该算法较 Min-min算法在性能上有了较大的提高。同时为了避免在某些特殊情况下，例如任务数量和虚拟机数量差距不大时，产生的负载不均现象，对提出的算法进行了负载修正。同时考虑到云计算环境下任务的不同需求，选取带宽作为约束条件，形成了本文的新算法—带宽约束的负载均衡的调度算法(BCLL-min)。该算法每次选取任务时，一是确保不满足用户需求的虚拟机资源不分配给用户使用，二是用户任务的完成时间跨度尽可能的小，三是保证一定程度的负载均衡。通过对该算法进行了大量的仿真实验后验证了本文提出的算法在性能上以及优化目标上都较 Min-min算法更优，是一种云计算环境下可行的负载均衡调度算法。