目前以虛擬云服務(wù)平臺作為強大計算平臺的虛擬云環(huán)境下，許多現(xiàn)存調(diào)度方法致力于合并虛擬機以減少物理機數(shù)目，從而達到減少能源消耗的目的，但會引入高額虛擬機遷移成本；此外，現(xiàn)存方法也沒有考慮導(dǎo)致用戶高額支付成本的成本因子影響。以減少云服務(wù)提供者能源消耗和云服務(wù)終端用戶支付成本為目標，同時保障用戶任務(wù)的時限要求，提出一種能源與時限可感知的非遷移調(diào)度（ EDA-NMS）算法。EDA-NMS利用任務(wù)時限的松弛度，延遲寬松時限任務(wù)的執(zhí)行從而無需喚醒新的物理機，更無需引入虛擬機動態(tài)遷移成本，以達到減少能源消耗的目的。多重擴展實驗結(jié)果表明，EDA-NMS采用成本和能耗有效的虛擬機實例類型組合方案，與主動及響應(yīng)式調(diào)度（PRS）算法相比，在減少靜態(tài)能耗的同時，能更有效地滿足用戶關(guān)鍵任務(wù)的敏感時限并確保用戶支付成本最低。