科学技术的快速发展以及人类社会对信息技术的高要求催生了云计算。云计算采用成熟的虚拟化技术和分布式处理技术,并通过互联网向用户提供廉价的计算、存储、软件、平台等服务,形成了一种以用户为中心的“按需付费使用”商业服务模式。在这种服务模式下,云计算特别强调其用户服务质量(Quality of Service, QoS)。如何在云计算中为用户提供不同的Qos支持,兼顾云平台的负载均衡和资源的合理利用是云计算任务调度急需解决的问题。现有的云计算任务调度算法百花齐放,其在考虑Qos方面各有不同的侧重点。　　本文在研究云计算及其任务调度技术的前提下,针对云计算的商业特性和环境下服务质量保证的需求,提出了两种调度算法:基于优先级和服务选择的云计算任务调度算法以及基于聚类和时间-成本均衡的云计算任务调度算法。前者引入了优先级和服务选择的概念模型,充分考虑了用户任务的特权等级、紧急程度、对资源性能的需求等实际Qos需求,其有效提高了用户的满意度且保证了系统的性能。后者则为了兼顾用户任务的完成时间和执行成本,其通过采用K-means算法对任务与资源进行聚类处理,并根据聚类类别进行任务的资源筛选,同时在调度过程中引入了时间-成本权衡的概念,把任务调度到使其时间-成本值最小的资源上,保证了用户的服务质量需求,提高了资源的利用率,且使系统具有稳定的负载均衡性能。　　最后,通过扩展和重编译的 CloudSim仿真平台对本文提出的算法进行仿真测试,并与其他算法对比分析时间跨度、负载均衡、用户满意度等性能指标,验证本文算法的高效性。