随着信息时代的高速发展和通信数据流量的激增,传统通信网络面临着性能方面的巨大挑战,因此数据中心网络凭借其高效处理数据的能力引起了国内外学者的广泛关注。数据中心作为云服务的基础设施,其网络规模和应用种类与日俱增,网络中不同业务产生的不同类型数据流量共享网络带宽和资源,在数据流量过大时容易产生网络拥塞甚至丢包现象。为了满足用户不同需求,网络中基于业务分级的流量优化显得极为重要,合理的流量优化策略对提升网络传输性能和用户服务质量至关重要。在此背景下,数据中心网络中使用的TCP/IP架构在扩展性、鲁棒性和系统性能方面面临极大的挑战。因此,需要对传统的TCP协议进行改良,使其可以在多业务场景下进行流量优化,提高系统资源的利用率和系统鲁棒性。此外,当前的TCP/IP网络在安全性、移动性存在诸多问题,依靠增补式的改良依然无法解决自身架构的不合理性产生的问题。以命名数据网络(Named Data Networking,NDN)为代表的未来网络架构成为了 TCP/IP架构的完美替代,NDN在安全性、命名空间、网内缓存等方面有巨大优势,因此在数据中心中对NDN的研究具有重要意义。本文的主要研究工作如下:(1)在数据中心业务分级的背景下,将网络中流量分为时延敏感型和新鲜度敏感型两种,基于此提出了一种优化信息年龄(AgeofInformation,AoI)的接收端驱动的传输协议(Age-optimized Receiver-driven Transport,ARTHost)。ARTHost 对传统的TCP协议进行改良,设计了一种分布式的传输机制,并根据系统目标设计了基于业务分级的终端调度算法,对网络中共存的不同类型的流量进行优化。仿真结果表明两种不同的业务流量的性能都得到了保证,在减小网络拥塞的同时提升了网络资源利用率。(2)本文在数据中心网络的拓扑和流量背景下引入NDN架构进行基于业务分级的流量优化。首先提出了一种基于业务分级的命名方式,在不引入信令的开销下发挥NDN命名空间的灵活性等优势。接着本文对NDN中的转发策略进行改进,提出了一种基于内容优先级的内容持续时间算法来减小网络中的冗余。最后本文设计了基于内容优先级的NDN缓存替换策略,进一步进行网络中的流量优化。仿真结果表明基于NDN架构的数据中心网络可以达到较理想的系统性能,提升了网络的服务质量。