Para abordar el problema de la programación de cargas de trabajo mixtas en la nube, que podría llevar a un desequilibrio en la carga del sistema y a una degradación de la eficiencia en la computación en la nube, se propone una nueva política de programación de picos de tareas en la nube basada en los tipos de tareas y el estado de carga de los recursos. Primero, basándose en las diferentes características de las tareas, las secuencias de tareas enviadas por el usuario se dividen en colas de diferentes tipos mediante el algoritmo de agrupamiento difuso. En segundo lugar, se introduce el mecanismo de Contadores de Rendimiento (PMC) para monitorear dinámicamente el estado de carga de los nodos de recursos y clasificar respectivamente los recursos según las métricas de carga de la Unidad Central de Procesamiento (CPU), memoria y tamaño de carga de entrada/salida (I/O), con el fin de reducir los recursos candidatos. Finalmente, las secuencias de tareas de tipo específico se programan para los recursos con carga ligera correspondiente, y se escalonan los picos de uso de recursos para lograr un equilibrio de carga. Los resultados experimentales muestran que la política propuesta puede equilibrar las cargas y mejorar la eficiencia del sistema de manera efectiva y reducir el costo de uso de recursos cuando el sistema se encuentra en presencia de cargas de trabajo mixtas.