随着信息化时代的来临,大规模存储、计算、网络服务的需求快速增加,云数据中心作为一种大规模数据存储、处理网络服务的平台,越来越受到人们的重视。随着服务器虚拟化等技术的成熟,网络越来越成为数据中心资源利用率、服务的可靠性等进一步提高的瓶颈,越来越多的研究者对数据中心网络进行相关研究。如将新的网络介质引入数据中心,探索新的网络架构和数据中心网络拓扑结构,以降低数据中心网络成本,提高网络的可靠性、可用性,针对数据中心网络资源利用率不高、虚拟机带宽没有保证等缺点,对数据中心网络虚拟化及虚拟网络资源分配,报文调度等进行研究,以实现网络资源的高度共享,提高设备资源利用率。在云数据中心中,相关研究表明数据中心内部网络流量达到总流量的80%左右,数据中心内部流量的吞吐量成为数据中心网络性能的关键,大量的研究者对数据中心虚拟化等机制进行了研究,以提高虚拟机之间通信的效率,实现数据中心网络资源的高利用率、资源在多租户之间共享及成比例分配等。然而,虚拟机流量的高动态行和突发性,使得虚拟机的带宽资源必须动态调整才能适应需求,同时,通过超售模型来进一步提高资源的利用率。数据中心中存在着大量的交换机设备,交换机中报文的调度策略直接影响流过设备的网络流的流动效率。在目前的网络中,在端到端的思想的指导下,不考虑网络中的数据流消耗的交换机资源比例是不同的,而将网络流视为无区别的二进制数据流,使得网络设备的多种资源不能同时得到充分的利用,往往因为某一项资源的性能瓶颈而影响整个设备的利用率,从而影响网络的吞吐率。针对这两个问题,本文主要做了以下两个方面的工作:第一,通过分析数据中心网络内部虚拟机的流量特征的相关研究资料,了解到虚拟机的实际带宽需求变化大,而目前数据中心通过设定虚拟机网络带宽上限的方式来实现虚拟机的带宽分配,虚拟机无法按照实际的需求动态调节带宽,丧失了网络带宽管理的灵活性。为充分利用网络资源,同时兼顾带宽保证,提出以提高网络资源利用率为目标的虚拟机带宽保证算法研究,根据虚拟机通信时的网络资源需求,动态地调节虚拟机的带宽,并兼顾最小带宽保证原则。同时,结合SDN将数据转发与网络控制的解耦合,通过可编程的API接口等优异特性,进行了实验验证,证明算法的有效性。第二,针对不同的网络流往往消耗不同比例的交换设备资源,从资源消耗的角度对网络流进行的区分和调度,提出基于多资源协同的网络流调度机制来优化数据中心网络设备的资源利用率。该流量管理机制通过监控网络设备的资源利用状态,当中间节点的多种资源利用率都超过了一定的阈值时,网络可能出现拥塞,此时随机选择一个源节点丢弃其报文,使该源节点进入拥塞控制阶段,降低发送数据报文的速率,从而缓解网络拥塞;通过对缓冲区的队列管理,将到达的网络报文根据资源消耗的情况放入不同的队列中,根据资源的消耗情况优先调度资源富余的网络报文队列进行处理,从而使得网络设备的各种资源得到均衡利用,从而提高了网络设备的资源利用率和网络传输的效率。