1.1研究背景及目的
云计算是一种流行的分布式计算，可以以按需付费的方式交付大量计算资源。换句话说，用户只需要支付实际使用的费用即可，用户可以暂时使用公共云的计算资源，而私有云则无法提供足够的资源。为了实现此目标，云供应商提供了混合云解决方案，该解决方案将私有云与公共云无缝集成。在混合云解决方案的帮助下，私有云的管理员或程序可以通过统一的界面管理混合云的计算资源（即私有云和公共云）。例如，如果私有云的可用计算资源无法提供用于处理特定任务的“大型”虚拟机（VM）类型的实例，则可以在公共云上创建相同VM类型的实例来解决该任务。此外，许多云提供商现在可以在几秒钟内（例如QingCloud和TencentCloud）而不是几小时内交付和计费VM。这种新的计费机制使混合云在云客户中更受欢迎，因为它们不会浪费一定比例的云资源。最后一小时必须完全通过传统的收费机制来支付。
众包任务（BoT）应用程序由许多独立的任务组成，这些任务可以并行处理而无需同步。BoT应用广泛应用于各种领域，例如计算机成像，参数扫描和大数据应用[1]-[3]等。例如，在参数扫描应用程序中，必须使用不同的输入配置重复且独立地执行程序。考虑到云计算的高性能计算能力和灵活的定价策略，云计算是执行BoT应用程序的自然解决方案。在混合云环境中，如果私有云无法提供足够的资源来完成所有应用程序，那么用户将某些BoT应用程序外包并在公共云上进行处理是明智的选择。在这种情况下，关键的挑战是在给定用户指定的公共云使用预算的情况下，如何最佳地安排BoT应用程序的任务，以使所有任务（也称为makespan）的完成时间最小化。
本课题的目的是在混合云的预算约束下解决上述BoT调度问题，以达到最优化。传统的调度策略和模型通常用于单云的环境当中。对于混合云资源调度的复杂性和动态性考虑不够全面，在用户需求的约束下并不能达到很好的优化效果。研究混合云环境中众包任务调度问题对于云提供商来说具有很大的商业价值，一个设计优良的调度算法不仅能够有效提高云计算资源的利用效率，而且能够增加提供商的利益；反之，一个设计糟糕的调度算法不仅会造成云计算资源的严重浪费，使得云提供商的利益受损，甚至无法满足用户的需求。因此研究混合云环境中众包任务调度问题有着广泛的应用前景、重要的理论价值和实际商业价值。
1.2国内外研究现状
1.2.1混合云研究现状
Shandi Reza等[4]人设计了一种混合云架构，并提出混合云服务模型。该模型能够有效地对私有云和公有云资源进行整合，能够弥补私有云拓展性差的缺点，不仅节省了购买硬件的额外成本，而且实现了云服务的快速拓展。另外，通过标准化的程序一起运行能够使得不同类型的云之间进行同步，这为负载繁重的项目提供了完美的解决方案。
目前全球范围内，混合云已经成为企业用云的主要形式。根据RightScale 2019年云状态报告，有84%的受访企业采用了多云战略。当前，各大云计算厂商正纷纷布局混合云市场，不断推出和丰富期混合云服务和解决方案。
微软在混合云领域推出了有Azure延伸出的Azure Stack解决方案，使用户能够在本地数据中心部署云应用；AWS和VMware共同开发了VMware Cloud on AWS混合云解决方案；华为在Stack（HCS）全栈云解决方案通过云联邦混合云组件，为企业提供轻量化混合云管理能力；中兴通讯推出的多云管理和混合云管理平台，通过云接入，云间互联等能力实现混合云的统一管理等等。
同时，混合云还运用在生活的各个方面，如医疗、电子商务等。
