Apache Airflow是一个模块化的工作流调度平台，使用消息队列协调多个工作者，支持动态生成管道并易于扩展。比较之下，拓展任务调度器的云服务同样基于分布式架构，兼容多种调度器。

SchedulerX是阿里巴巴自研的分布式任务调度平台，兼容多种开源框架，支持高可用和可视化功能，适合对可用性要求高的环境。该平台支持秒级调度和多种任务类型，包括Java、Shell和Python，具备可视化任务编排能力，主要服务于金融行业客户，提供相应的服务等级协议，能够显著提高研发效率并降低运维成本。

SchedulerX是阿里云提供的金融云分布式任务调度平台，承诺服务可用性不低于99.95%。该平台适合需要高可用性和可靠性的金融行业客户，提供详尽的服务等级协议及赔偿方案。

华为云分布式任务调度系统为企业提供高效的任务调度解决方案，支持大规模任务分发与监控，确保资源的最优配置。该平台允许灵活的任务执行策略和实时状态监控，以保证任务按时完成。

Crane scheduler Plus 是一个基于节点负载的 Kubernetes 调度器，支持灵活调度策略，旨在优化资源并减少负载不均。在此基础上，还有基于 Akka 架构的分布式任务调度平台，兼容多种开源调度器。

腾讯云任务调度服务提供高性能的任务调度能力，适用于多种应用场景，解决传统调度的单点和并发问题。这种服务与基于分布式架构的任务调度器具有相似目的，但具体实现或兼容性可能不同。

DRLMOTS是一个基于深度强化学习的多目标任务调度器，专为云-雾计算设计。它能够动态分配计算资源，提高任务调度效率，并降低延迟与能耗。与其他云服务的调度器相比，DRLMOTS具有独特的智能调度能力。

Kubernetes Scheduling Framework自v1.15版本起引入了可扩展机制，允许用户通过Go插件在调度器关键点自定义调度逻辑，提高调度效率。这一机制与云服务中的分布式任务调度平台形成对比，后者兼容多种开源调度器。

美团集群调度系统旨在提升资源利用率和降低运维成本，采用Kubernetes来支持多集群管理。尽管其关注于集群调度和资源优化，但并未详细讲解任务调度器的扩展，且与其他云服务的调度平台有所不同。

Kubernetes调度器利用Scheduler Framework v2扩展，支持AI和大数据作业。该调度器提供多种定制化插件，增强云服务中的任务调度能力。与基于Akka架构的调度平台相比，Kubernetes的扩展性侧重于大规模管理。