随着近几年互联网的高速发展,传统的网络模式已不能满足用户的需求,因此需要探索并发现新的网络传输模式供用户使用,软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的提出则很好的解决这一问题;SDN网络与传统网络最大的区别之处在于采用控制与转发分离的技术实现网络传输,通过利用Openflow协议实现网络数据流量的调度;在SDN网络中控制层为最核心的一层,在该层中不仅能够为应用层提供应用程序接口,而且能够对数据层的数据信息进行灵活调度;在数据中心网络中由于数据流量庞大,更需要引入新的技术来提高网络中流量的分配效率及转发效率,因此本文将SDN网络引入到数据中心网络中,通过控制与转发分离的思想运用于数据中心网络中。基于以上数据中心网络中流量传输的问题与SDN网络的优点相结合,提出本文的流量识别以及整体负载均衡框架,解决目前数据中心网络出现的大流量负载不均衡问题。首先介绍SDN网络目前发展状态和数据中心网络的现状,并介绍SDN的网络架构,列出近几年来基于SDN的数据中心网络提出的负载均衡算法的优缺点,通过对比总结出其中的欠缺,发现在数据中心网络中数据流量的识别存在不准确的现象,即大小流同时传输可能会导致网络传输不均衡,因此提出大象流的两级识别方法:在第一阶段将漏检率与误检率综合考虑,并设置阈值使用sFlow进行采样识别出可疑大象流;在第二阶段通过设置流持续时间的容忍值识别出真正大象流。然后将识别出的大象流应用于整体的负载均衡策略中,将整体负载均衡框架分为全网拓扑感知模块、链路状态收集模块、大象流识别模块、路由决策模块、拥塞处理与流表转发模块,在网络拓扑感知模块应用链路层发现协议获取网络拓扑,在路由决策模块中应用k最短路径算法计算k条最短路径,然后利用模糊综合评估算法在k条路径中评估出最优的一条路径为优先转发路径,在拥塞处理与转发模块根据链路状态收集模块收集来的网络信息对路径的转发顺序进行调整,多个模块相互协调工作完成整体网络的负载均衡。最后通过实验仿真验证,并以网络吞吐量、传输时延、链路利用率为性能评估指标验证本文提出的大象流检测机制以及整体的负载均衡策略,验证结果表明提出的大象流负载均衡策略优于常用的ECMP以及Hedera算法,有效提高大象流的检测效率,为数据中心网络提供一个较好的大象流负载均衡策略。