当前,大规模的数据中心是云服务以及大型分布式计算的重要基础设施。在数据中心内部网络成为许多数据中心应用性能的主要瓶颈。另一方面,软件定义网络使得更加自由地重构网络控制平面成为可能,并且进一步地提升了网络管理和应用的创新。软件定义网络的原理已经引起了许多的关注,并被用来设计软件定义数据中心。传统的软件定义网络依赖于一个中心化的控制器,这个控制器的性能和可扩展性都受到限制。虽然最近有一些研究者提出使用多个控制器来控制一般的网络,但是软件定义数据中心网络还缺乏一个可扩展的和可靠的控制平面。当引入多个控制器到软件定义数据中心时,将会带来一个新的问题–控制器的部署问题。为此,本文开展了以下几个方面的研究:(1)软件定义数据中心控制器的最小覆盖方法研究软件定义数据中心控制器的最小覆盖问题,就是找到最小数量的控制器和它们应该被部署的位置,并且确保每个交换机至少被一个控制器控制。由于这是一个NP难的问题,在随机正则图的网络拓扑下,本文提出了相应地近似算法来解决这个问题,并对算法的近似比和时间复杂度进行了详细地分析。通过实验验证,本文提出的算法能够有效地减少控制器部署时所需控制器的数量。(2)软件定义数据中心控制器的最小容错覆盖方法研究为了抵御控制器的失效,本文提出了软件定义数据中心控制器的最小容错覆盖问题,这也是一个NP难的问题。解决容错的一种方法是确保每个交换机至少被两个控制器所控制,当主控制器失效的时候,交换机可以被另一个从控制器所接管。同样地,为了解决这个问题,本文设计了有效的近似算法。通过实验评估,本文所提出的算法能够有效地减少所需控制器的数量,同时,较好地改善控制平面的容错性能。(3)软件定义数据中心控制器的最小代价同步方法研究为了确保控制器能够做出正确的控制决策,基于多个控制器的分布式的控制平面需要有一个全局一致的网络视图,这需要控制器频繁地同步局部网络视图。为此,减少控制器之间信息同步的过载和延迟是非常必要的。为了解决这个问题,本文提出了最小花费的同步问题,并设计了有效的近似算法来有效地缩减控制器之间的状态同步所产生的通信负载,通过实验对算法进行了有效地评估。(4)软件定义数据中心控制器组网问题研究在软件定义的数据中心里,控制平面是数据平面进行故障恢复的基础,因此,控制平面应该具有更高的可用性。为了使控制器之间能够快速有效地进行通信,构建一个有效的分布式控制器网络是十分必要的。本文首先定义了控制平面网络拓扑的性能评价指标。然后,通过对典型的网络拓扑性能的比较,并提出了有效的分布式控制器网络的构建和扩展方法。论文主要针对分布式控制器在数据中心的部署与组网问题进行了研究与探索。应用图论以及计算复杂性的理论,解决了分布式控制器在软件定义数据中心的最小覆盖问题以及最小容错覆盖问题。当在数据中心里完成控制器的部署以后,本文进一步设计了高效的分布式控制器之间的信息同步机制。同时,为了提高控制平面的可靠性,使其免于受数据平面故障的影响,本文对构建有效的分布式控制器网络进行了有效的探索。文章对于现实生活中大型软件定义数据中心里控制器的实际部署以及控制器网络的构建具有一定的理论价值和应用价值。