1.一种基于多QoS分组的虚拟机和网络带宽联合分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据应用程序资源需求和服务质量QoS需求构建出基于多QoS分组的任务模型；构建基于多QoS分组的任务模型包括：根据应用程序资源需求和QoS需求，采用k均值聚类K‑Means算法对数据中心负载跟踪数据的任务数据集task进行聚类分析，将该数据集task聚类为K个类别，分别是：cluster1，……，clusterK；并对聚类结果按照优先级从高到低排序，同等优先级按照时延敏感度由大到小进行排序，将聚类结果平均划分为三个组Listlow,Listmid,Listhigh，形成QoS分组模型，QoS分组模型定义如下：其中，LevelQoS表示请求的应用程序的QoS等级，QoS等级值为1为低QoS等级，QoS等级值为2为中QoS等级，QoS等级值为3为高QoS等级；QoSApp表示应用程序的QoS请求，Listlow,Listmid,Listhigh表示聚类后划分的组，Listlow表示低QoS等级分组，Listmid表示中QoS等级分组，Listhigh表示高QoS等级分组；

S2、基于该模型，分别对每个应用程序请求划分QoS等级，分为高QoS等级、中QoS等级和低QoS等级；按照QoS等级对所有应用程序请求进行排序，从而形成应用程序的请求队列；

S3、依次从请求队列中取出应用程序，根据该应用程序的资源需求，运用虚拟机分配策略为该应用程序分配虚拟机，形成任务与请求资源的映射；其中，应用程序资源需求包括虚拟机容量、虚拟机数量和网络带宽，QoS需求包括优先级、时延敏感度、持续时间；

S4、根据虚拟机分配后的链路和流量信息，运用网络带宽动态分配策略进行网络带宽分配。

2.根据权利要求1所述的一种基于多QoS分组的虚拟机和网络带宽联合分配方法，其特征在于，K‑Means算法的聚类过程包括：S11、输入虚拟机容量、虚拟机的数量、网络带宽、优先级、时延敏感度、持续时间指标数据，并将其归一化，作为数据集D；

S12、从数据集D中选取K个数据对象作为初始聚类中心；

S13、分别计算每个数据对象xi到K个聚类中心的距离，距离越近表示相异度越低，将数据对象xi划归入相异度最低的那个簇，得到K个簇；

S14、通过计算簇中所有数据对象各维度的算术平均数，重新计算K个簇的聚类中心；

S15、按照新的聚类中心对数据集D中的全部数据对象进行重新聚类；

S16、重复第S15步，直至各个簇中心基本稳定或达到最大迭代次数；

S17、输出聚类的K个类别，分别是：cluster1，……，clusterK。

3.根据权利要求1所述的一种基于多QoS分组的虚拟机和网络带宽联合分配方法，其特征在于，按照QoS等级对所有请求的应用程序进行排序的方式包括：将高QoS等级排列在前，低QoS等级排列在后，同一QoS等级按照时间次序排列，从而形成应用程序的请求队列。

4.根据权利要求1所述的一种基于多QoS分组的虚拟机和网络带宽联合分配方法，其特征在于，所述虚拟机分配策略包括以下步骤：S31、收集数据中心网络拓扑信息，按照连接性对主机进行分组，形成主机分组队列，初始化候选主机队列；

S32、使用首次适应降序FFD算法放置非高QoS等级的虚拟机；

S33、对于高QoS等级的虚拟机，根据应用程序已分配的主机列表情况更新候选主机队列；按照资源容量从高到低的顺序将主机从候选主机队列中依次出队，得到满足虚拟机资源需求的主机，完成虚拟机和物理主机的映射。

5.根据权利要求1所述的一种基于多QoS分组的虚拟机和网络带宽联合分配方法，其特征在于，所述网络带宽动态分配策略包括：将虚拟机放置后的链路和流量信息发送到网络管理器，网络管理器与软件定义网络SDN控制器进行通信，SDN控制器管理数据中心中的所有交换机，遍历数据中心的每一个网络流，根据网络拓扑得到每一个网络流的源主机和目的主机之间的所有交换机，若是高QoS等级的应用的网络流，则将其源主机地址、目的主机地址、网络流、虚拟局域网标识VlanId、最小带宽需求放入交换机的队列中，在交换机中按所需带宽配置优先级队列，按照优先级队列对经过交换机的网络流进行调度。

6.根据权利要求4或5所述的一种基于多QoS分组的虚拟机和网络带宽联合分配方法，其特征在于，主机分组队列包括：将连接到同一交换机的同一机架的主机分为一组，将主机组按照资源的容量从高到低排序，形成资源队列。