面向作业的云服务要实现大规模商业应用，不仅需要合理的计价策略，还需要利润感知的作业调度策略。过去的作业调度策略仅仅能够实现系统层面的目标，无法直接实现经济效益层面的目标，其根本原因是这些调度策略没有能够将作业计价策略融入到作业调度策略中。　　为了对现有策略进行改进，使其具有一定的利润感知性，研究计算资源分配问题。为每一类云作业配置性能隔离的专用资源池，能够有效保证作业服务质量。在该方式下，作业调度问题简化为面向作业的计算资源分配问题。面向作业云服务商向用户提供的服务接口是价格与完成时间，并且针对不同服务等级进行多级计费。由此，根据用户对于一种作业的服务等级需求和价格偏好定义单位虚拟机时间现货价格，再由该价格建立基于麦克维茨投资组合理论的计算资源分配模型。该模型既能反映作业对资源的需求，又能反映作业的盈利状况。　　然后研究网络带宽的分配问题。云作业往往是数据密集型的，因此云作业调度的效率不仅与计算资源的分配有关，还与网络带宽的分配有关。传统传输层协议属于单路径协议，无法充分利用云数据中心网络拓扑中的多条对等链路，对此，制定了一种多路径网络流传输策略。当多个作业的数据流竞争同一条链路的时候，可以根据作业盈利状况定义作业利润优先级，使得盈利更优的作业更快更多地执行。　　最后研究云资源的租用问题。竞价虚拟机的价格最低廉，但是存在意外停机和出价难的问题。在同一时刻，不同数据中心的竞价虚拟机价格不同，这更加为租户带来了困扰。针对每一座数据中心，定义了它们的竞价虚拟机可用率和作业完成率。这两个指标既能帮助租户考察系统的稳定性，也能帮助他们制定合理的出价策略。　　模拟的实验结果表明，利润感知的云作业计价与作业调度策略能够有效地将计价问题和资源调度问题统一起来，使得云服务中间商能够在满足用户服务等级协议的基础上，实现自身利润最大化。