High energy consumption (EC) is one of the leading and interesting issue in the cloud environment. The optimization of EC is generally related to scheduling problem. Optimum scheduling strategy is used to select the resources or tasks in such a way that system performance is not violated while minimizing EC and maximizing resource utilization (RU). This paper presents a task scheduling model for scheduling the tasks on virtual machines (VMs). The objective of the proposed model is to minimize EC, maximize RU, and minimize workflow makespan while preserving the task’s deadline and dependency constraints. An energy and resource efficient workflow scheduling algorithm (ERES) is proposed to schedule the workflow tasks to the VMs and dynamically deploy/un-deploy the VMs based on the workflow task’s requirements. An energy model is presented to compute the EC of the servers. Double threshold policy is used to perceive the server’ status i.e. overloaded/underloaded or normal. To balance the workload on the overloaded/underloaded servers, live VM migration strategy is used. To check the effectiveness of the proposed algorithm, exhaustive simulation experiments are conducted. The proposed algorithm is compared with power efficient scheduling and VM consolidation (PESVMC) algorithm on the accounts of RU, energy efficiency and task makespan. Further, the results are also verified in the real cloud environment. The results demonstrate the effectiveness of the proposed ERES algorithm.

高能耗（EC）是云环境中的主要问题之一。EC的优化通常与调度问题有关。最佳调度策略用于选择资源或任务，以便在最小化EC并最大化资源利用率（RU）的同时不违反系统性能。本文提出了一种任务调度模型，用于在虚拟机（VM）上调度任务。提出的模型的目的是在保持任务期限和依赖关系约束的同时，最小化EC，最大化RU和最小化工作流生成时间。提出了一种节能高效的工作流调度算法（ERES），用于将工作流任务调度到VM，并根据工作流任务的要求动态部署/取消部署VM。提出了一个能源模型来计算服务器的EC。双阈值策略用于感知服务器状态，即过载/欠载或正常。为了平衡超负荷/低负荷服务器上的工作负载，使用实时VM迁移策略。为了检查该算法的有效性，进行了详尽的仿真实验。结合RU，能效和任务完成时间，将该算法与省电调度和VM合并算法（PESVMC）进行了比较。此外，还可以在真实的云环境中验证结果。结果证明了所提出的ERES算法的有效性。为了平衡超负荷/低负荷服务器上的工作负载，使用实时VM迁移策略。为了检查该算法的有效性，进行了详尽的仿真实验。结合RU，能效和任务完成时间，将该算法与省电调度和VM合并算法（PESVMC）进行了比较。此外，还可以在真实的云环境中验证结果。结果证明了所提出的ERES算法的有效性。为了平衡超负荷/低负荷服务器上的工作负载，使用实时VM迁移策略。为了检查该算法的有效性，进行了详尽的仿真实验。结合RU，能效和任务完成时间，将该算法与省电调度和VM合并算法（PESVMC）进行了比较。此外，还可以在真实的云环境中验证结果。结果证明了所提出的ERES算法的有效性。结果也在真实的云环境中得到了验证。结果证明了所提出的ERES算法的有效性。结果也在真实的云环境中得到了验证。结果证明了所提出的ERES算法的有效性。