数据中心网络是具有大规模数据处理和存储的基础设施,在物联网和云计算等应用中扮演着重要角色。伴随数据中心网络的日趋成熟,数据中心网络固有的流量行为异常复杂和网络性能瓶颈问题,给网络运维带来了巨大的挑战,这些问题都加大了网络管理的难度,极大制约了数据中心网络资源的实际应用^[1]。论文深入分析数据中心网络的特点,设计了数据中心网络性能分析体系架构,提出了性能分析方法,论文的主要创新点如下:（1）针对目前数据中心网络性能分析存在数据信息量巨大、信息源复杂、数据信息可用性偏低的问题,提出了数据中心网络性能分析体系架构DNPAA,在此基础上,进一步研究了混源数据资源聚合技术,多源数据预处理技术和多线程池并发数据采集等关键技术。（2）现有网络性能分析方法大多会有以下问题:受限于特定业务、受到训练样本集合限制、评估实现复杂性高、在网络流量行为复杂时容易出现评估不准确,无法满足大规模数据中心网络中对网络整体性能快速评估和亚健康设备预警的需求,提出基于梯度分级策略的网络性能分析方法,对设备在网络中的位置进行层次划分,不同的层次采用不同的分析策略,能更为合理、准确的计算设备健康度值,发现不稳定网络设备和潜在故障设备。（3）设计并实现了数据中心网络健康度分析原型系统S_DNHA,实现了包括功能设计、数据库设计、系统实现等开发工作,同时提供了交互式可视化展示客户端。