云调度应用
处理海量数据
云计算在资源整合过程中能形成一个统一、强大的计算资源池，再根据需求将资源分配给不同客户处理相应的任务。面对大量的数据处理需求，云计算需要通过一个强大的调度计算模型，对大量数据信息进行计计算、处理、传送并有效保障数据的安全性和可靠性。
分布式计算
云计算属于安全校核类计算，在运用过程中需要进行静态安全校核、数据分析等进行评估、处理。云调度技术中的分布式计算平台能够实现对超大数据的计算，借助虚拟技术，分布式计算平台还能对各地区服务器进行合理调度，保证数据计算准确性，提升云计算平台的资源管理能力。
资源共享服务
云计算的服务模式是用户按需获取资源，服务类型分为公有云、私有云和混合云三种，其中，私有云需要借助云调度对资源进行动态调整，部署专属服务架构，更好的满足单个客户需求，为客户提供一个更安全稳定的云环境。
云调度系统
云调度系统是为了提升云计算性能而打造的一套资源调度与管理系统，可帮助用户统一管理和调度网络、计算、存储等资源。
云调度系统可有效解决云计算领域的资源分配等核心问题，云调度系统任务调度策略会直接影响云计算系统的运行效率效率。云调度系统的使用可以让用户统一管理集群资源，以更直观的方式分析集群资源利用率，同时用户还能获得更多元云调度策略，帮助用户合理管理各类软件和硬件资源，并进行合理分配，最大化各类资源的利用率。
云调度算法
在云计算环境下，需要根据不同约束条件选择更合适的云调度算法，一般分为考虑成本约束、考虑时间约束和考虑时间-成本的遗传算法三种。从任务完成时间来看，考虑成本约束的遗传算法和考虑时间-成本约束的遗传算法更具优势；考虑时间的约束的遗传算法，能在更短时间内完成子任务调度，但难以优化成本；考虑时间-成本约束的遗传算法对时间和成本进行了综合考虑，因此在任务调度中，能获得更理想的子任务调度成果，从而能更好得提升云计算效率和效益。
