随着云服务的广泛运用,云服务提供商需要不断提高服务质量,并降低运营成本。云数据中心的极度复杂性使得软硬件故障频繁发生,并进而导致巨额损失。但是,应对软硬件故障的容错机制都不可避免的会增加包括能耗在内的云计算系统成本。因此,服务质量、能量消耗和可靠性已成为云服务提供商和用户关注的焦点。针对上述问题,迫切需要高效的任务部署策略,将任务部署到合适的云数据中心服务器上,从而提高云数据中心的服务质量、能源效率和可靠性。本文的主要研究内容如下:（1）提出一种能耗感知的可靠云计算任务部署算法。目前对云计算任务部署的研究大多只关注可靠性和能耗这两个目标的其中之一,本文研究如何为任务执行失败提供容错性的同时,最小化用于执行所有任务的服务器数量,从而减少能耗的问题。本文通过任务复制提供故障恢复能力,为组成作业的每个任务提供两个实例:主任务和任务副本。其中,每个主任务在单独的服务器上以最大速度运行,与主任务关联的任务副本在不同的服务器上运行。为了降低能耗,任务副本既可以部署到专用的备份服务器上,也可以部署到主任务所在的服务器上,通过共享相同的计算资源并以低于主任务的执行速度运行。在此基础上,本文提出了一种节能并可靠的任务副本部署算法RER（Reliability-aware and Energy-efficient task Replicas deployment）。该算法采用低速运行的任务副本,并允许多个任务副本共享相同的服务器资源,充分利用每一台服务器。令δmax和δmin分别表示服务器上空闲时间段的最大值和第二小的值,ρ=δmax/δmin。理论分析证明,算法RER是近似比为3/2的近似算法。仿真结果表明,该算法有效地实现了能量消耗和作业完成时间的平衡。（2）提出一种能耗优化和服务质量感知的可靠云计算任务部署算法。对用户来说,服务的完成时间通常有一定限制,若发生超时,则会对云服务提供商造成损失。本文研究如何在保证服务质量和提供容错的同时,最小化用于执行所有任务副本的服务器数量,从而减少能耗的问题。本文为大小各异的任务部署不同大小的任务副本,将其部署到专用的备份服务器上以不同的执行速度执行,以保证故障发生后该任务副本依然能够在用户要求的时间内完成。在此基础上,本文提出了一种服务质量感知并节能可靠的任务副本部署算法QSRE（Qo S-aware,Reliability and Energy-efficient task replicas deployment）。理论分析证明,算法QSRE是一个近似比为3/2的近似算法。仿真结果表明,该算法在保证可靠性和服务质量的前提下,有效地降低了所使用的服务器数量,从而减少了能耗。