伴随着互联网中云计算技术的快速发展,云任务调度问题已成为相关领域的研究热点。传统的大多数任务调度算法都是以最小完成时间为目标,而忽略了服务质量问题。云计算的不同之处,在于其是一种商业应用,而商业应用最重要的一个衡量标准是客户满意度。服务质量的好坏直接影响到客户对于云计算平台的体验,保障云计算服务质量是云计算能持久发展的关键。因此对于云计算下的任务调度问题,不仅仅要以最优跨度或最小完成时间为最终目标,还应重点考虑如何提高系统的服务质量。针对云计算环境下任务调度的资源分配问题,本文对云工作流调度问题进行了深入研究。本文的研究工作如下:(1)研究科学工作流的关键技术,同时结合云计算背景,对云工作流任务调度系统进行需求分析,根据需求设计了本文的调度系统,将系统分为云入口、实例模型定义模块、组织管理模块、日志记录模块、云工作流引擎以及Hadoop云平台六个功能模块,并对每个模块进行了详细设计,指出每一模块的设计过程及功能,为本文算法研究及系统实现奠定基础。(2)对云工作流任务调度模型进行分析,将云工作流任务映射归于NP完全问题,建立工作流有向无环模型(DAG图),指定模型的各种约束条件及优化目标。同时针对云计算对服务质量的特殊要求,从负载利用率和完成时间上对启发式Min-Min调度算法进行优化与改进,提出了REMin-Min云任务调度算法,并在CloudSim仿真平台上编程实现。在相同实验环境下将该算法与现有同类算法OPT-Min-Min算法、Min-Max算法进行对比。通过对比以上三种算法的仿真结果,直观地得出本文提出的算法在服务质量上优于同类算法的结论。(3)搭建基于Hadoop云平台的工作流oozie系统,并在该系统中实现了以REMin-Min算法作为核心调度器进行工作流实例任务的调度,通过监控该系统在执行具体工作流实例任务过程中的运行状况,验证了本文提出的REMin-Min算法不仅在仿真平台上表现出良好的性能,同时在实际系统中也具有可行性。