随着互联网技术的发展,大数据应用给网络带来大量数据。大数据传输极大地消耗了网络链路资源,无疑会降低网络性能。由于一般大数据对时延不敏感的特性,存储转发的方法被引入到光电路交换网络中以改善网络的性能。在网络节点上安装辅助存储器用以缓存链路拥塞下的一些本该阻塞的数据请求,进而优化网络请求阻塞率。本文介绍了存储转发技术,建立并使用了相关的网络模型,主要通过仿真研究存储转发光网络的性能问题。本文分别讨论了边缘存储方式中的请求绕路问题和核心存储方式中的节点存储器使用量的问题。在边缘存储模型中,我们发现在一些网络拓扑中,向网络节点中加入辅助存储器会导致请求的绕路传输,进而可能引起了网络性能的恶化。为了加强辅助存储器在网络中发挥的正面作用以改善网络性能,本文提出了两种路由优化策略,并验证了它们在减少请求绕路和降低请求阻塞率方面的有效性。此外,在边缘存储模型中,本文考虑了时延敏感请求和时延不敏感请求共存下的网络场景。初始的自适应路由策略下时延敏感请求性能表现糟糕,而路由优化策略2则实现了这一问题中网络性能和公平性的大幅优化。核心存储方式具有更高路由灵活度和复杂性,本文借助时移多层图这一路由框架,就核心存储方式中的网络节点存储器使用量进行了研究。为了衡量存储器使用量,本文提出了存储占用这一统计量。研究表明,存储占用并非均匀地分布于所有网络节点中,并且与请求负载和链路波长数关系密切。我们的研究为数据中心间存储转发网络的设计提供了一个有价值的直觉性的参考意见。