云计算是一种新型的计算模式,它与商业服务模式相结合,受到了学术界和产业界的支持。同时云计算技术能够提供高计算资源的使用率和计算的整体性能,使得越来越多的工作流应用执行在云环境下,比如科学计算,多层Web和大型数据处理应用。云计算不同之处在于其采用的是按照服务资源的使用量来付费,即用户可以根据自己的实际使用需求选则合适的网络服务,更加便捷快速。而对于使用者来说因为不需要过多的和服务商交互所以管理成本很低。这种云计算的新特性使得云环境下工作流应用的调度成为一个重要的研究课题,由于任务资源映射是NP难问题,我们需要根据用户的不同QoS需求分配资源,而云环境性能又存在不稳定性,数据存储和任务间通信优化都是需要考虑的问题。目前的云工作流调度算法大多是从网格调度中移植而来,无法满足当前的调度需求。本文所做工作主要包括以下四个方面:(1)研究了云工作流下的不同调度策略,详细介绍了目前主流的调度算法,主要分析了复杂度较低的列表调度算法和基于复制的调度算法,研究了各算法存在的问题及在云工作流中的应用缺陷。本文还详细说明了工作流的调度过程,并且对工作流、云资源、用户QoS偏好以及任务调度进行数学建模和讲解。(2)结合任务复制调度算法和云工作流下的用户QoS需求,提出了一种关键任务复制的QoS云工作流调度算法BSTD。该算法基于用户设置的QoS时间、成本需求偏好,利用服务资源空闲时间复制关键父任务来减少任务通信延迟,该静态调度算法可以有效提高调度效率,满足用户QoS需求偏好。(3)由于云环境的不稳定性,本文基于任务延迟提出了云工作流执行过程中的动态调度策略,优化了当任务延迟存在时的调度过程。(4)通过云计算仿真平台CloudSim对工作流进行模拟,首先导入静态BSTD算法和动态策略,然后根据不同的通信计算比随机生成多组DAG实例,对云平台进行扩展,使其完成工作流的静态调度和存在任务延迟下的动态调度,对比其他相关调度算法,实验结果表明本文提出的算法性能更优。