随着云计算科技的迅猛发展,越来越多的诸如科学计算、分布式应用等大型应用都开始利用云计算资源。大型应用程序的工作流可以用DAG(有向无环图)来描述,关于有期限约束的共享资源的多个DAG的调度问题逐渐成为研究的热点。为此,本文设计了云环境下DAG调度框架,提出了有期限约束的多DAG调度吞吐量最大化的调度算法MTMD(Maximize Throughput of Multi-DAG with Deadline)和公平的费用优化调度算法CFS(Cost Fairness Scheduling)。主要工作有以下几个方面:1、设计了云平台中的DAG任务调度的框架。该框架由资源需求分析器、资源获取模块、调度模型和执行管理等模块构成。用户对工作流、资源和期限约束等进行定义,并向工作流管理系统提交申请,工作流管理系统负责执行资源的获取、任务的调度和执行等。2、针对具有期限约束的共享资源的多DAG调度问题,提出了根据DAG紧急程度进行调度的MTMD算法,该算法还可以及时检测出不能在约束期限内完成调度的DAG并进行处理,必要时丢弃其中执行程度最低的DAG,以提高调度的效率和吞吐量。为了衡量多个DAG共享资源的调度算法的性能,将本算法与EDF、LLF、MDRS算法进行了对比实验。从实验的结果及分析来看,无论约束期限程度是宽松还是紧急,其调度性能都要高于另外三种调度算法。3、在算法MTMD的基础上,对多DAG的执行费用提出了公平的优化方法,采用DAG的单位负载量的计算费用与其约束的紧急程度的比值作为其不公平程度的衡量标准,将多个DAG的不公平程度的标准差作为DAG间不公平程度的评价指标。实验中采用CFS调度算法与MTMD调度算法进行对比,结果显示CFS算法能够有效降低费用的不公平程度,并降低DAG的整体执行费用。