云计算是近些年新出的一个热门名词，它从提出到现在一直受到了各大企业、高校以及政府的重视并很快成为众多厂商竞相研究的技术。随着云技术的日益成熟，越来越多的云产品开始问世并正式为用户服务。在云产品被大家广泛使用的同时，云技术也遭受到了更严峻的考验，一些诸如安全、效率、兼容性等诸多问题都开始显现出来。而其中一个亟待解决的问题就是云计算中的调度问题，它贯穿了云计算中从底层资源到上层服务的整个过程，在云计算中占有很重要的地位。　　 目前在云计算中广泛使用的是一些智能调度算法，它们性能比较好但是开销太大，而传统的简单调度算法虽然效率较高但调度效果差强人意，所以它们都不太适合在云计算系统中运用。为了解决云计算中的这些调度问题，本文对现有的调度模型和调度算法进行了详细的调研和总结，并且通过对不同调度模型优缺点和适用环境的分析，得出结论：云计算中高效的调度模型应该是结合了分布式和层次式模型的动态调度模型。基于此本文提出了一种基于QoS约束的智能云调度模型和一个满足用户截止时间的银行家调度算法。　　 本文所提出的智能云调度模型主要由预处理器模块、主调度器模块和本地调度器模块三个重要部分组成，还包括划分策略库、云任务特征信息库、云空闲资源信息和本地云资源信息四个存储部分。当工作流任务被提交后，首先预处理器会将其划分为一系列的元任务并对元任务做出相应的需求分析和特性判断，而后主调度器根据元任务的特性将它们分别分配到相应的本地调度器上进行最终调度，最后本地调度器根据特定的调度算法使元任务得到调度并在本地资源上得以执行。云系统中用户最关心的问题就是能否满足任务的截止时间，针对此本文提出了一种银行家调度算法供本地调度器使用，它借助操作系统中经典银行家算法中“试分配”和“安全序列”的思想来保证使每个任务满足其截止时间。　　 本文在最后对银行家调度算法在云计算仿真平台CloudSim环境下进行了仿真实验。实验将本文调度算法与传统的Min-Min及Min-Max算法做了比较，结果表明本文调度算法在满足任务截止时间、减少费用和提高系统性能等方面比传统的任务调度算法更加优秀。