近年来,随着互联网业务的愈加多样化,人们对网络服务也表现出更高的需求。为了满足这种日益增长的需求,网络服务提供商需要将更多的网络功能（Network Function,NF）部署在运营商网络中,并通过对它们的组合来为用户提供所需的网络服务。而在传统场景中,每种网络功能都需要具有特定功能的硬件设备来实现,这种强耦合性给网络中功能的维护和升级带来了极大的不便。为了解决这一困境,网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）技术被提出。NFV技术通过软硬件的解耦,将网络功能以软件的形式部署在通用设备中,从而替换网络中传统的专用设备,实现网络功能的灵活部署和拆除。在NFV中,数据流量需要经过一系列的虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）来获得完整的端到端服务,从而形成VNF业务链（VNF-Service Chain,VNF-SC）请求。在数据流量具有高吞吐和高并发特性的大数据时代,弹性光网络（Elastic Optical Network,EON）以其巨大带宽容量和灵活光谱分配的特点,为VNF业务链的部署提供了可靠的底层支持,但是EON的灵活性也给网络中资源的管理带来了新的挑战。本论文主要研究了如何在弹性光网络中对VNF业务链进行部署时,实现对多维网络资源的高效分配。在本论文中,我们首先提出了资源可虚拟化的弹性光网络（Resource-virtualized Elastic Optical Network,Rv EON）的概念,并研究了在Rv EON中部署VNF业务链时涉及的多维资源联合优化问题。针对这个问题,我们给出了它的数学模型并设计了包括最大复用-分散原则等多种高效启发性算法来解决VNF业务链部署问题。仿真结果表明,当我们尽可能地去复用网络中已经部署好的VNF实例时,不仅能有效地提高IT资源的利用率,还能给网络中其他资源的利用率带来一定的提升,达到了资源联合优化的目的。接着,我们考虑了VNF复用对节点延时带来的影响,研究了时延约束下资源高效的VNF业务链部署问题。针对这个问题,我们同样给出了它的数学模型并设计了一个时延感知的VNF业务链负载均衡部署算法来解决数学模型的高复杂度问题。该算法的主要设计思路为,在请求数较少时,尽量复用网络中已经部署好的VNF实例以充分提高IT资源的利用率,而当请求数变多时,考虑开启更多的VNF实例,用资源换取时间,控制住节点的处理延时。仿真结果表明,我们设计的算法能同时提高IT资源和频谱资源的利用率,并将延时控制在一定范围内,与基准算法相比,大大降低请求的阻塞率,提升了网络的整体性能,实现了对网络资源的联合优化分配。