Planowanie zada? w chmurze to proces przypisywania zada? obliczeniowych do zasobów w chmurze - takich jak maszyny wirtualne lub kontenery - w celu optymalizacji wydajno?ci i osi?gni?cia celów zdefiniowanych przez u?ytkownika, takich jak minimalizacja czasu wykonania (makespan), redukcja kosztów i maksymalizacja wykorzystania zasobów. Bior?c pod uwag? dynamiczny, heterogeniczny i wielkoskalowy charakter ?rodowisk chmurowych, planowanie zada? jest zlo?onym i NP-trudnym problemem.Dziedzina ta ewoluowala od klasycznej heurystyki (np. FCFS, Min-Min) do zaawansowanych technik, takich jak metaheurystyka (np. algorytmy genetyczne, PSO, ACO) i podej?cia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak uczenie ze wzmocnieniem i gl?bokie uczenie. Rzeczywiste frameworki, takie jak Hadoop YARN, Kubernetes i CloudSim, wdra?aj? te strategie w celu efektywnego zarz?dzania obci??eniami.Nowoczesne planowanie w chmurze kladzie nacisk na optymalizacj? wielopodmiotow?, równowa??c kompromisy mi?dzy szybko?ci?, kosztami, zu?yciem energii i sprawiedliwo?ci?. Pojawiaj?ce si? trendy obejmuj? edge computing, serverless scheduling i green computing, pozycjonuj?c planowanie zada? jako fundamentalne wyzwanie dla przyszlo?ci uslug w chmurze.