随着互联网以及Web2.0的迅速发展,应用所处理的用户请求日益增长,给服务提供商的本地数据中心造成了巨大的压力。服务提供商为了应对日益增长的用户请求,需要不断地加大本地数据中心的硬件投入。然而,本地数据中心存在硬件购置的成本高、维护困难和资源利用率低等缺点。在这种情况下,云计算作为一种新兴的计算模式应运而生,并有高可靠性、高可扩展性以及按需收费等优点。越来越多的服务提供商为了降低成本和保证服务质量,选择租用基础架构(Infrastructure-as-a-Service, IaaS)提供商的计算资源构建资源环境。然而,IaaS提供商提供不同处理能力和不同计价模式的虚拟机,并按租赁时长进行收费。不同的虚拟机租赁方案会导致完全不同的租赁费用开销,这是服务提供商必须考虑的问题。另外,并行应用请求称为服务提供商所处理应用请求的重要组成部分,这类应用一般通过工作流进行抽象。因此,在处理工作流这类应用请求时,服务提供商面临的主要问题是：如何针对工作流这类应用的特点设计虚拟机调度策略,在保证服务等级协定(Service Level Agreement,SLA)的前提下,达到降低虚拟机的租赁费用开销的目标。本文针对此问题,建立云计算环境下的虚拟机资源调度模型,为服务提供商设计了一种并行应用请求调度算法。首先,本文提出了单工作流虚拟机调度算法,并在此基础上提出多工作流虚拟机资源调度算法。其次,我们基于CloudSim仿真平台开发虚拟机调度策略模块,用于对论文提出的算法进行仿真和性能评估。最后,基于真实的并行应用请求对算法进行测试,通过对测试结果的分析,验证了我们的算法能够在满足服务等级协定的前提下,有效降低租用虚拟机的费用开销。