互联网的发展已经走过了数个黄金十年,技术的发展和变革渗透了人们生活的方方面面,带来了从生活方式到制造、商业等多领域的深层次革新。各类应用层出不穷,互联网正如水电一样成为了人们生活的必要支撑。而这一切都离不开基础计算资源和存储资源作为坚实的基础,其中数据中心就是支持上层应用最重要的资源池。他不仅包含服务器集群、安全设备、监控设备等物理设备,还需要与计算资源调度机制,稳定的通信机制以及可靠性机制协同工作,以完成多种多样的计算和存储任务。随着人工智能和数据挖掘时代的到来,数据中心承载的任务类型也发生了深刻的转变,实时性要求更高,数据量更大,业务模式愈加复杂。数据中心依赖着数据中心网络作为其工作基础,网络中的拓扑、传输协议和网络资源管理模式随上层应用的需求不断向前演进,以保障可靠,有效和绿色的传输要求。软件定义网络技术的诞生,是数据中心网络发展的重要拐点,其中,转发与控制相分离的特性给予了数据中心网络有效的中央控制能力和全局视野,网络可编程性将运维人员从繁杂的配置任务中解脱出来,创造了面向多种需求的协作式生态系统。本文从数据中心网络关键技术中的拓扑、协议和网络管理三个重要方面论述了从传统数据中心网络到软件定义数据中心网络的演变过程。针对数据中心的网络拥塞问题,TCAM资源瓶颈问题给出了针对性的解决方案。本文主要贡献包括以下四个方面:第一,针对传统数据中心网络拓扑到软件定义数据中心网络的拓扑变化,总结了现有的相关工作,对比分析了软件定义网络技术对拓扑带来的影响;针对网络协议中的TCP Incast问题、延迟问题和SDN南向接口协议分别列举了经典协议的优缺点及适用场景;根据网络流量管理方式的不同,叙述了基于路径选择,速率控制和任务自适应调节的三类流量管理方案中的一些具体工作,对比说明了各类方法的优越性。目前的综述类研究工作中,较少对这几个方面进行综合分析与阐述,本文的这部分工作力求弥补上述不足,且能够更好的有助于本领域科研人员开展相关的研究工作。第二,针对数据中心网络中拥塞控制影响网络服务质量的问题,提出了一种基于马尔可夫的数据中心网络Qo S管理方案,利用SDN技术获取网络性能,使用马尔可夫过程预测方法避开可能拥塞的路径,降低拥塞发生,通过保证网络的性能达到Qo S的目的,本文通过模拟实验结果论证了本方案的有效性,实验结果表明本文提出的方法能够有效的控制拥塞,保证稳定的网络服务质量。第三,软件定义数据中心网络中,SDN技术为了实现细粒度的流量控制,其本身会造成TCAM资源瓶颈问题,同时,MPTCP技术的广泛使用会进一步加剧TCAM资源的消耗。为了能够缓解该问题,本文从控制流表规模的角度入手,利用分段路由和MPTCP协作的方式减少对TCAM资源的请求,发挥多路径传输优势的同时控制流表的增长规模。本文基于SDN技术,实现了一种新的分段路由和MPTCP的协同工作机制,并通过基于NS-3的模拟实验论证了该方案的有效性。第四,根据数据中心网络中任务调度与网络资源联合优化问题,提出了一种控制层负载均衡混合策略,在控制层利用多控制器的合理放置缓解过去单一控制器的性能瓶颈,实现控制能力的合理分配;同时,针对跨地域的数据中心提出了一种位置相关的数据中心分区方案,根据分区实现任务的合理分流,缓解网络高峰期的任务处理压力。