网络虚拟化技术被认为是解决互联网目前存在问题的一种有效方法,得到了越来越多研究人员的关注。本论文在此背景下,重点研究网络虚拟化环境下网络资源分配与故障诊断技术中存在的五个问题。其中,资源分配方面存在的问题包括：(1)多基础设施提供商和多服务提供商竞争环境下,资源分配效率低、交易环境不公平；(2)在底层网络规模较大的环境下,现有虚拟网映射算法的分配效率较低；(3)资源重配置的时机选择不合理,导致重配置算法对网络性能的负面影响较大。故障诊断方面存在的问题包括：(1)底层网络信息对服务提供商不可见性造成虚拟网服务故障难以定位；(2)每个底层网络上同时承载的虚拟网络数量较多,导致症状集中包含的症状和故障集中包含的故障较多,故障诊断算法的性能较低。本文在对网络虚拟化环境下资源分配和故障诊断相关研究成果进行分析的基础上,结合现有网络中资源分配和故障诊断等网络管理相关技术,深入研究了网络虚拟化环境下的网络资源分配和故障诊断的上述问题。本文的主要贡献如下：(1)为了解决多基础设施提供商和多服务提供商竞争环境中资源分配效率低、交易环境不公平的问题,提出了基于拍卖的虚拟网资源分配机制。仿真实验结果表明,提出的有议价分配机制可以一次性完成多基础设施提供商和多服务提供商资源分配以及定价,提高了资源分配的效率,并且本文提出的有议价分配机制比V-MART和无议价分配机制创建了更加公平的交易环境。(2)为了提高现有虚拟网映射算法的映射效率,提出了映射时间最短化的虚拟网映射算法,该算法主要包括基于K-均值聚类的社团划分子算法和资源分配子算法。仿真实验结果表明,在底层网络规模较大的环境下,当接收到相同数量的虚拟网请求时,本文提出的算法比算法D-ViNE减少了映射时间,提高了虚拟网的映射效率。(3)为了减少重配置对网络性能的负面影响,求解比较合适的重配置时机,首先将网络资源的占用情况与资源重配置时机之间建立数学模型,设计了重配置时机的计算方法,推导了重配置请求次数的极限值；其次,提出了基于预测的资源重配置算法。仿真实验结果表明,本文提出的算法在重配置花费、虚拟网请求接收率两个方面取得了较好的效果。(4)为了解决底层网络信息对服务提供商不可见性造成的虚拟网服务故障难以定位的问题,基于虚拟网络和底层网络之间的映射关系,提出了网络虚拟化环境下的服务故障传播模型。为了提高诊断算法的性能,提出了基于症状内在相关性的虚拟网服务故障诊断算法SFDoIC.仿真实验结果表明,SFDOIC算法能够很好的解决底层网络信息对服务提供商不可见性造成的虚拟网服务故障难以定位的问题,可以有效地降低诊断算法的误报率,减少诊断算法的诊断时间。