这篇文章研究了在异构云资源上对多任务应用程序进行任务放置的问题。针对集中式调度器可能成为瓶颈的问题，论文提出了一种基于性能测量和延迟测量的分散式矢量调度方法。具体而言，每个节点在叠加图上收集其邻居的性能测量和延迟测量，然后做出关于任务移动的本地决策。还提出了一种集中式算法，用于配置叠加图，并扩展了矢量调度方法以考虑延迟信息。在CloudLab上进行的实验表明，这种方法比没有延迟信息时能够产生更好的性能和资源利用率。论文的研究可以帮助优化多任务应用程序在异构云资源上的任务分配和调度，提高应用程序的性能和资源利用率。