文一凭 , 王志斌 , 刘建勋 , 许小龙 , 康国胜

(1.湖南科技大学 知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室, 湖南 湘潭 411201；2.南京信息工程大学 计算机与软件学院, 江苏 南京 210044)

0 引言

随着云计算技术的深入发展与大数据时代的到来，云计算逐渐成为一种新的社会基础设施。亚马逊、微软、阿里云、谷歌、华为、腾讯、百度等知名企业纷纷推出了各自的云服务产品。但是，单个云提供者 (cloud vendor)拥有的计算与存储资源总是有限的。即使是阿里云这样的龙头企业，每年“双十一”也要减少对外的资源供给，将一些与网购无关的云服务消费者(cloud service consumer)暂时迁移到其他云上[1]。如果云提供者根据其突发峰值业务需求配置资源，将带来巨大的资源效费比问题：资源利用率低而成本显著增加。而云提供者之间的协作不仅有助于应对突发峰值业务需求，还可规避用户依托单一云提供者带来的平台锁定等问题。因此，使用多方的云资源，近年来成为了云服务消费者的主流选择[2-3]。而且，随着云业务与云资源需求的不断扩大，云服务提供者之间的开放协作成为必然，新一代云计算将是围绕云际协作的云计算，学术界和工业界也已针对云际协作环境的构建等问题开展了大量研究[1-2]。

云工作流调度是映射并管理一组相互依赖的任务在云资源中执行的过程。在云际协作环境中，不同云服务提供者部署的云数据中心、提供的虚拟机种类及收费方式都不相同，可更好地满足一些复杂工作流(例如，医疗应用领域中的DNA测序工作流[4])对云资源的需求，并可为用户按需、高效、低成本地获取云资源提供更好的解决方案。……