通过云计算技术能降低运营成本,保障基础设施更加稳定和高效地运行。在科学研究中存在着计算密集且需要处理大量具有依赖关系数据的任务。工作流技术能够使复杂的科学任务自动化执行,这叫做科学工作流。科学工作流需要对海量数据进行计算和存储,故只能部署到分布式环境中。分布式集群系统或网格系统的成本较高,而云计算具有成本低、性能高、计算和存储资源无限的特点,所以科学工作流一般在云环境中执行。结合云计算的新特性开发高效工作流调度方法就成为一个重要的研究方向。论文主要研究云计算环境下科学工作流的调度问题。论文的主要研究内容包括以下方面:(1)针对科学工作流任务的调度和执行进行建模,讨论现有工作流调度算法和执行框架可能会遇到的挑战和改进方向。(2)对科学工作流的调度问题进行研究,提出两种调度方法。第一种调度方法是预算和截止时间受限的工作流调度方法,该算法能在截止时间和预算均受限的情况下对科学工作流进行调度。实验表明算法拥有较好的性能。第二种调度方法是基于截止时间的工作流容错调度方法。该算法在调度时考虑了虚拟机出现故障的情况,优先调度位于关键路径上的子任务,缩短了整个工作流应用的总体完成时间。(3)在OpenStack和Pegasus工作流调度系统的基础上将调度方法开发为工作流调度模块,验证了算法的可行性。