随着信息服务不断发展,数据业务对网络交换的速率和规模都提出了越来越高的要求。为了支持未来网络的可持续发展,多端口大规模快速光交换系统成为相关研究领域的热点之一。同时,随着大数据、云计算概念日渐成熟,数据中心成为执行计算任务的重要载体,而数据中心内大量服务器之间的互联网络也被认为是大规模快速光交换系统最具前景的应用场景之一。因此,本论文就多端口大规模光交换系统的若干关键问题开展研究,包括分析其构建方式和扩展性,考察不同调度机制下的系统时延性能,以及面向数据中心内计算任务的特殊数据交换需求设计相应的调度算法并进行仿真评估等。具体地,本文的主要贡献如下:首先,分析多端口大容量光分组交换系统组成方式及工作方式,并介绍Long queue first和Round-robin两种调度算法在这种系统中的应用。为了定量地评估系统在不同调度算法、不同扩展方式、不同加速比配置等情况下的时延性能,我们建立了 OPNET仿真模型并进行了大量分析对比。仿真结果详尽地揭示了大规模光分组交换系统在成本、调度复杂度和性能方面的制衡关系,对未来此类系统的实际设计实现和应用具有指导意义。其次,考虑在数据中心内的特定场景中,分布式计算任务执行过程中会产生众多具有相同deadline的关联数据流(Coflow),交换网络需要结合其特殊需求进行带宽调度才能更好地保障上层计算任务性能。对此我们提出了一种Deadline-driven调度算法,通过对Coflow动态授权和细粒度光分组调度,尽可能地保证Coflow在deadline内传输完成。仿真分析表明,本文所提出的调度算法相对于传统的长队列优先调度算法具有更高的Coflow传输效率。