云计算、大数据、人工智能等科学技术在互联网领域上运用的普遍化,使得网络环境变得越来越复杂。提供可靠、安全、快速的通信服务质量成为网络亟待解决的问题。软件定义网路的出现为解决现有的网络问题提供了新的思路。SDN架构将控制平面和数据平面分离,使得数据的控制和转发功能相互独立,并提供集中控制、可编程等功能,极大推动了网络技术的革新。首先,本文对新一代的网络架构SDN及其关键技术进行了研究,介绍了 SDN的架构知识、OpenFlow技术和Floodlight控制器的相关原理,然后详细介绍和分析了传统网络中的负载均衡算法和动态路由算法。针对传统算法的局限性,本文提出了结合SDN技术的负载均衡和链路路由的方案。新方案旨在解决网络资源分配问题,提高网络资源的利用率。针对SDN网路中的控制器集群结构,本文提出了两种负载均衡结构——分布式负载均衡和集中式负载均衡,并分析两者的优缺点。针对负载均衡算法,本文提出了一种基于预测的分配调度的负载均衡算法。算法根据实际的网络需求,设定控制器过载的阈值,综合考虑控制器待处理任务数量、Packet-in数据包速率和处理任务速率,做出过载预测。如果预测结果值大于负载的过载阈值,那么控制器开始收集集群中其他控制器的负载信息,计算初始负载值,并更新负载信息表,为控制器负载均衡计算做好数据准备,从而保证了负载均衡的效率。其次,本文针对网络流量中心的生存周期短、数据量小的流量路由提出了一种新的路由方案。现有的更新策略大多是当SDN周期性获取一次全局的网络参数时进行链路信息的更新,并不能实时地反映真实的链路资源情况。数据流路径计算采用了典型的最短路径寻路算法——Dijstra算法,结合SDN获取全局网络拓扑的特性,对算法进行了严格的条件限定。在寻路计算过程中,根据数据流的最优路径时延和生存周期,链路带宽资源及时被更新。最后,本文利用Mininet网络仿真平台搭建SDN实验环境,首先构建了集中式和分布式两种系统结构,分别对负载均衡算法进行了仿真实验。仿真结果表明,基于预测的分散调度算法性能相比动态自适应负载均衡算法(DALB)有很大的提升,且最终的负载效果更好。其次,针对快速更新的动态路由策略,本文利用Mininet仿真平台创建自定义网络拓扑,对改进的动态路由策略进行实验,并比较不同策略的服务率和带宽利用率。仿真结果显示快速更新的动态路由策略能很好提高链路带宽利用率和用户服务质量。