软件定义网络（SDN）是一种新型网络架构，能实时、准确地更新网络配置，满足目前不断涌现的新型数据业务的服务需求。然而，随着数字化进程的推进和数字经济的发展，网络所承载的服务愈来愈多，SDN也面临着诸多挑战，其中对大量业务数据流的调度与处理问题尤为突出。因此，需要有一种新的调度策略与处理模型。尽管业界在数据流调度与处理的研究上取得了一定进展，但相关研究并没有充分考虑到SDN的网络架构特点，具体表现为：1）对数据流的处理需要充分考虑网络资源调度方面的灵活性和智能化，切合满足现有数据业务对SDN网络架构的要求；2）集合流需要进一步划分为多类数据流，单一的调度算法并不能充分考虑所有数据流的服务要求，保障数据流的细粒度；3）SDN中的数据流调度策略由控制器配置，在研究数据流调度处理时需要考虑控制器的存在。为此，本文对面向SDN多数据流的调度策略进行了研究，同时引入Fork-Join模型，利用其并行处理业务的能力为多种数据业务提供更快速的服务，主要工作如下：
　　（1）针对目前网络中数据流的多种多样并且服务需求差异化的特点，引入Fork-Join模型对网络资源进行灵活分配，利用Fork-Join系统并行处理数据的优点，降低多数据流的处理延迟、积压等，并分别使用网络演算和排队论分析比较Fork-Join系统的积压和时延上界。
　　（2）对不同数据流业务进行优先级划分，建立了多数据流Fork-Join调度系统模型（MSFJ），同时结合多种数据流调度策略提出了多优先级队列调度方案，并使用网络演算理论推导出了在不同调度方案下MSFJ系统的积压与时延上界。
　　（3）利用数值仿真比较了MSFJ系统在不同调度策略下的积压与时延，同时基于MSFJ系统模型搭建了SDN的数据流通信平台，进一步验证不同调度策略的优劣，为多数据流调度提供实验基础。
　　综上所述，本文对现有调度策略展开深入研究，同时建立了SDN中多种数据流的调度模型，在此基础上提出多优先级调度策略，合理分配网络资源，以满足多种数据业务的网络需求。将网络演算理论引入到多优先级调度策略的性能分析中，同时引入Fork-Join模型提升系统处理能力，满足多优先级数据业务的调度需求。