云计算已经成为分布式计算的最新发展方向,作为新兴的计算模式,具有方便快捷、可靠性高和可按需服务等特点,但是云环境下作业请求种类多样、海量高并发等问题的出现,给密码服务带来巨大挑战。面对复杂的云计算环境,传统的调度方法和现有的密码服务调度方法在解决上述问题方面的不足日益突显,并且云环境下用户种类和计算节点的处理能力等属性各不相同,合理有效的调度方法才是解决云环境下作业请求有效处理、提供高质量服务的关键。为使系统能够对外提供高质量的密码服务,本文从用户和系统的角度出发,构建了多级调度模型,提出了综合用户属性、任务属性和节点属性的调度方法。本文的主要工作和创新点如下:(1)分析云环境下用户和系统调度的需求,构建了多级调度模型。从调度的安全性、准确性和系统的整体性能考虑,基于云环境下节点性能异构等实际场景构建多级调度模型,通过集成加密、解密和Hash等多种不同算法的密码计算单元,达到对不同作业请求并行处理的目的;通过多级调度处理,根据不同用户属性的不同作业请求完成与计算节点的映射,进而完成对作业请求的处理。(2)基于构建的模型,提出了综合用户属性、任务属性和节点属性的调度方法。从用户对作业请求处理的安全性要求考虑,通过对用户属性进行分析,提出基于用户属性的调度方法,建立与对应等级队列之间的映射;通过对作业请求中的任务属性进行分析,根据不同的任务属性进行分类处理,建立与具体算法缓冲区的映射,简化后续调度的复杂度;综合考虑云环境下计算节点资源种类多样、性能异构等节点属性,从系统完成时间均衡性的角度出发,采取为计算节点选择作业的方式,通过权衡各计算节点完成时间的差值选择合适的作业请求,实现作业请求与具体计算节点之间的匹配,进而实现作业请求的可靠性处理。最后,基于本文提出的模型在Windows下用C/C++仿真验证,从不同角度对本文提出调度方法的负载均衡性进行分析,并选取其他算法在最大完成时间上进行对比验证。实验结果表明,本文提出的调度策略和方法能更灵活的进行作业请求与节点的匹配处理,更能适用于需求多样的云计算环境。