云计算是近年来计算机领域最热门的研究方向之一。随着云服务的市场化,其作为新兴商业模式的巨大商业价值也正在呈现。云计算资源调度是云计算的研究重点,广泛研究的算法有Min-Min算法、Max-Min算法、遗传算法、蚁群算法、贪心算法和模拟退火算法等。云计算服务作为商业服务提供给用户使用时,其相关QoS (Quality of Service,服务质量)保障就变得尤为重要,常用的QOS评价模型包括资源性能、可靠性、经济适用性、安全性等。云计算资源的QoS涉及到用户的基本利益,同时云计算服务提供商只有保证了QoS才能得到用户的认可和成功,因此研究基于QoS的云计算资源调度相关内容是至关重要的。传统的云计算任务分配调度策略存在着一些不足之处,过分注重了效率而忽略了服务质量。根据云计算的特点、贪心算法和云计算中作业调度相关算法,本文提出了一种基于快速排序理念的贪心算法的云计算QoS任务分配资源调度策略。针对贪心算法的任务不能按序处理、短任务等待时间长、网络负担重以及master节点负载大等问题,利用快速排序原理,对节点进行快速分组,任务分配到组,组内贪心分配,使得调度结果在接近于贪心算法的情况下分配耗时时间更短,保障云计算服务提供商和用户的双重QoS利益。云服务提供商在保障付费用户的正常云资源使用的情况下,有时会产生部分资源剩余。当资源过剩时,可以让虚拟机先转移集中然后关闭空闲主机以降低能耗；也可以提供给潜在的用户免费试用,潜在用户使用后有一定的比率转换为付费用户,其带来的效益可抵消节能降低的费用。针对不同的级别的用户,其服务质量和模式各不相同。本文提出了基于多级QOS的云计算资源调度算法,在付费用户资源使用率较低并且有剩余资源时提供给试用用户试用,当付费用户资源使用爆长,将资源从试用用户回收给付费用户使用。在保障付费用户QoS的同时,增加潜在用户试用的比例,从能耗消耗比例找出试用用户到付费用户的转化率,论证其有效性。本文基于CloudSim仿真工具对论文提出的改进算法进行了仿真实验。在DataCenterBroker类中对比bindCloudletToVm0方法,实现贪心算法和本文提出的基于快速排序的贪心算法的任务分配算法。实验结果表明,本文提出的算法在以接近于贪心算法的仿真时间的基础上,较好解决了贪心算法的问题,使得算法分配时间大大减少,同时有效提高云计算服务提供商的QoS保障能力。通过基于多级QOS的云计算资源调度算法的实验与分析,云计算服务提供商获得的潜在收益要大于能耗提高的支出,其思想是可行的,从市场经济角度证明其有效性。