云计算作为一种新兴的计算模式,加之身上的商业特性,成为国内外商业和专家学者研究的一个热点。云计算系统的结构非常复杂,任务调度作为云计算中一个关键的技术,研究任务调度算法对于快速处理用户的服务请求和提高服务质量有很大帮助。除此之外,云端上处理信息具有更大的安全缺陷,如何提供一个更加安全、使用户更加放心的云计算环境也成为了云计算研究中的一个关键技术。针对这些问题,本文结合iVCE平台的实际运行情况,提出了加入任务聚类的任务调度算法,并在任务调度系统的通信中加入了消息认证机制,提高了平台的安全性。本文的主要工作包括:(1)对DBSCAN聚类算法进行了改进。分析了传统的DBSCAN聚类算法的不足,若参数Eps选取不当会导致聚类效果不佳;而且由于算法采取的是全局统一的Eps值,所以如果处理的数据集是密度分布不均匀的,则会产生不理想的聚类效果。针对这些不足之处,结合粒子群算法对DBSCAN聚类算法进行了改进,通过粒子群算法获得合适的Eps参数值,以此改善算法的聚类效果。并且分别使用传统的DBSCAN算法和改进的DBSCAN算法对Iris标准数据集进行聚类,前者聚类的准确率为54%,后者对数据集聚类的准确率平均值为83.27%。可以看出,改进后的算法显著提高了聚类的准确率。(2)针对任务调度中任务与资源匹配程度低导致任务调度效率低等问题,本文将改进的聚类算法应用到任务调度系统中,使用聚类算法对iVCE平台中的所有任务对资源的消耗进行聚类,最终将所有任务归为计算型任务、带宽型任务和磁盘型任务。对聚类后的任务进行调度,例如将计算型任务下发给计算型资源。通过此种方式进行任务调度,并且与Min-min调度算法进行对比实验,通过实验发现,综合任务执行成功率、资源利用率和任务执行时长等三方面来看,基于任务聚类的调度算法有着比较突出的表现。(3)针对现有云任务调度系统中的不安全因素,例如攻击者冒充合法用户向虚拟资源下发大量的垃圾任务,本文在应用层向任务调度层提交任务请求和任务调度层向虚拟资源层下发任务这两个过程的消息通信中加入消息认证机制,使用HMAC-SHA1算法,并使用梅森旋转法产生伪随机序列作为HMAC-SHA1算法中的密钥。该方案保障了任务调度系统的安全性,提高了 iVCE平台的服务质量。最后设计并实现了本文提出的任务调度系统,详细介绍了系统中各个模块的功能和具体实现。并对该系统的功能和性能进行了测试,从测试结果可以看出,和传统Min-min调度算法相比,本文提出的任务调度算法从任务执行成功率、资源利用率、任务执行时长和安全性这些方面综合考虑的话是具有一定的优势的。