Die Planung von Cloud-Aufgaben ist der Prozess der Zuweisung von Rechenaufgaben zu Cloud-Ressourcen wie virtuellen Maschinen oder Containern, um die Leistung zu optimieren und benutzerdefinierte Ziele zu erreichen, wie z. B. die Minimierung der Ausführungszeit (Makepan), die Reduzierung der Kosten und die Maximierung der Ressourcennutzung. Angesichts der dynamischen, heterogenen und groß angelegten Natur von Cloud-Umgebungen ist die Aufgabenplanung ein komplexes und NP-schweres Problem. Dieser Bereich hat sich von klassischen Heuristiken (z. B. FCFS, Min-Min) zu fortschrittlichen Techniken wie Metaheuristiken (z. B. Genetische Algorithmen, PSO, ACO) und KI-gesteuerten Ansätzen wie Reinforcement Learning und Deep Learning entwickelt. Echte Frameworks wie Hadoop YARN, Kubernetes und CloudSim setzen diese Strategien ein, um Arbeitslasten effektiv zu verwalten. Bei der modernen Cloud-Planung liegt der Schwerpunkt auf der multikriteriellen Optimierung, bei der Kompromisse zwischen Geschwindigkeit, Kosten, Energieverbrauch und Fairness eingegangen werden. Zu den sich abzeichnenden Trends gehören Edge Computing, Serverless Scheduling und Green Computing, wodurch die Aufgabenplanung zu einer grundlegenden Herausforderung für die Zukunft der Cloud-Dienste wird.
