信息中心网络（Information-Centric Networking,ICN）以信息为中心,将数据和位置解耦,使得网络节点耦合紧密,将传统的端到端通信模式转化为高效的内容分发和获取,有望从根本上解决用户对信息的高效访问。且在实时业务中,请求具有时效性,如何进行有效的流量调度,提高网络性能,成为ICN网络的一个关键问题。针对以上问题,从服务可信的角度出发进行深入研究。面向实时业务,采用递进方式研究其流量调度问题,本文的主要工作和贡献如下。1.在ICN有线网络中,针对实时业务中用户对不同业务的时延容忍,提出了长期公平期限（Long-term Deadline Fair Oblivious,LDFO）策略。通过流控制和Lyapunov漂移方法相结合,建立合适的队列,来完成用户的请求和数据回传。通过计算每个节点的队列积压差异,提出的LDFO策略能够为每个请求分配传输速率,以最大限度地提高吞吐量。根据用户对不同请求的时延容忍和信息的新鲜度,从而对不同业务给定优先级,进行网络资源分配。所有的队列积压是有界的,能够提供延迟保证,因此该算法在稳定的队列系统下可以获得良好的性能。实验证明该算法在保证较低复杂度的情况下具有较好的性能保证。2.在ICN有线网络中,针对实时业务中不同内容的流行度,考虑流公平性问题,提出了路由负载转发（Routing Load Forwarding,RLF）策略。该策略利用了不同内容的流行度,首先将数据打包成流,同时利用Lyapunov漂移方法构建队列系统,通过队列系统来共同完成请求转发和回传数据。根据不同内容的流行度构建了缓存优先策略,根据路由负载情况,通过节点之间的协作,调整数据转发速率。同时利用主动PUSH与响应者协商,从而调整源端,平衡网络负载,提高网络性能。通过实验验证该算法具有较好的性能保证。