近年来,随着物联网、虚拟化、云计算技术的部署和应用,数据中心汇聚的数据流量越来越多,由于传统数据中心不具备灵活的网络调度能力,导致网络拥塞的概率增高,影响了网络的传输性能。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)作为一种新型的网络架构,因为其集中控制、应用可编程等特性被研究人员用来解决数据中心中横向大流量造成的网络拥塞问题。本文基于SDN架构对数据中心流量调度算法领域的问题进行了研究,主要研究内容有以下几个方面。首先,对数据中心的流量特征和拓扑结构进行了研究分析,针对传统流量调度算法的流传输路径单一等问题,本文改进了传统调度算法的路径计算方式和路径评估策略。针对流量形态复杂的问题,建立了流量特征模型对流量进行了分析,引入数据包阈值来对数据流进行识别,根据识别的流量类型作针对性调度。区别于传统调度算法使用哈希函数计算多路径,本文合理利用数据中心网络上的空闲链路资源,结合SDN技术,通过k短路径算法计算出多条可达路径。然后,通过对节点设置动态阈值评估、对链路计算平均剩余带宽的方式得到各条路径的权重。针对动态调度的路径计算问题,引入路径稳定性概念多因素综合考虑动态路径的选择。其次,针对流表更新中遇到的一致性问题,通过对交换机、流表项分类的方法优化了流表的更新顺序,解决由流表不匹配引起的数据重传和数据丢包。最后,利用网络仿真软件Mininet、Ryu控制器等软件模拟了基于SDN架构的数据中心网络,并在Ryu控制器上实现了本文改进的多路径调度算法,通过一系列实验,从链路平均利用率、传输时延等方面验证了算法的性能。实验结果表明,在相同负载下,本文改进的多路径调度算法相较与传统调度算法,在提高链路利用率、降低时延等方面有较好的效果。能够改善数据中心大数据流量造成的网络拥塞问题。