本书基于服务的负载与性能模型的研究完成服务能耗感知决策。在此基础上研究虑及能耗的全局资源优化布局算法，实现整个平台系统的高能低耗。 全书共分7章： 第1章介绍在云计算中心开展能耗感知研究的背景和意义，进而阐述本书的研究内容和贡献；第2章从技术手段、模型构建和能耗管理三个方面介绍国内外研究现状；第3章提出能耗感知的云计算平台管理框架EADC，该框架以大数据集成应用平台为基础，构建了包括VEMS(服务集群内部)与DCMS(平台系统)两级的能耗优化管理；第4章研究统计回归分析方法，解决大范围变动下的负载特征提取，研究高阶MAP拟合的策略与机制，解决长时间相关负载性能分析中复杂度与时间开销过高的问题；第5章研究在性能分析基础上服务节点的按时定量切换的能耗感知决策机制，解决负载的有效整合与节点状态的按需切换；第6章研究兼顾性能与能耗的虑及服务迁移的全局资源优化调度算法，解决服务请求突发时因负载整合而造成服务质量严重下降的问题；第7章对本书的工作进行了总结，并阐述下一步的工作方向。本书的研究成果有助于提高云计算平台能耗有效性，具有重要的理论意义和实际应用价值。 本书的读者对象是云计算中心的信息主管、云计算平台的系统设计开发人员，以及对云计算平台有所了解或感兴趣的广大科技工作者和研究人员。本书也可以作为高等院校研究生与本科生云计算相关课程的参考教材。