数据中心作为数据传输、计算和存储的中心,集中了各种软硬件资源和业务系统,如Web服务,搜索引擎,社交软件,在线平台,电商网购,Map Reduce服务等。近年来,随着云计算和虚拟化技术的发展和应用,数据中心在组成、结构、功能和应用模式等方面都发生了深刻的变革,规模更是急剧扩大。这些变化一方面对数据中心的能量供给和散热提出了巨大的挑战,另一方面也对数据中心服务的可用性、可靠性提出了新的需求。在本文中,我们利用网络拓扑的链路冗余性,在不超过限定阈值的条件下将流量集中路由在部分设备上,休眠空闲设备,从而在保证性能要求的前提下实现节能。利用虚拟化技术在网络拓扑单点交换上实现流粒度多队列输出结构和相应的调度策略,为高优先级数据流提供确定性带宽保证。流量矩阵的路径规划是一个NP-hard问题,更加确切来说,我们要解决的问题,是如何开启最少的设备,来满足全部流量的路由需求,同时需保证其基本的性能指标。此前提出的节能路由算法主要集中在2个方面,一是问题的建模和最优化求解,二是启发式求解算法的设计。本文中采用最优化求解软件CPLEX对该问题进行求解,实测证明了其时间复杂度过高,完全无法满足流量变化频繁的数据中心的规划需求,简单高效的启发式才是实际可行的求解方案。然而目前启发式节能路由算法的提出相对空白,已发表的少数启发式算法虽然思路简单,但是由于缺乏对问题的细致分析,大都存在判断操作过于繁杂冗余,且求解效果不佳的问题。针对这个情况,我们在充分认知该应用场景特点的基础上,设计了合理的节能算法框架和3个简单高效的启发式算法。仿真结果表明,我们提出的启发式算法在保证基本网络性能的前提下节能效果显著。在低负载情况下,节能超过50%;当负载高达0.5时,仍能获得30%以上的节能收益。进一步,针对目前的研究都只对静态流量场景进行建模求解,而没有考虑流量动态性的缺陷,我们创新性地提出处理动态流量场景的节能算法框架,在嵌入此前提出的启发式算法来优化路径规划之后,进行流量整形、搬移,集中选路,提高设备的利用率,关闭、回收冗余部分,进一步加强流量变动场景下的节能效果。这个针对动态流量场景的节能算法框架能保证选取的设备子集相对稳定,避免了在设备需求规模相当的情况下选择不同的设备子集而导致频繁开关设备,确保了设备的安全性和网络的稳定性。在动态流量场景的路径规划中,我们还考虑了持续性流的重调度问题,尽可能让流量路由在先前的路径上,避免重写路由表和可能的乱序、重排等问题。仿真结果表明,随着流量的动态变化,当路由设备需求比例降低时,冗余设备能被关闭回收,更好地确保实时的节能效果;当路由设备需求相当或增大的时候,选取的开启设备集合能保持相对稳定;而且不同的启发式对持续性流的路径保持也有不同程度的保证。另一方面,业务的多样性和服务等级的划分,对数据中心网络的服务质量(Quality of Service,Qo S)提出了差异性和确定性需求。本文从拓扑节点上的交换机出发,寻求单点解决方案,简化问题。传统的物理交换机输出端口为单队列(First In First Out,FIFO)或基于少量优先级划分的多队列结构,经由同一输出端口传送的多个数据流汇聚在同一个队列中,争夺资源,进而相互干扰,无法实现确定性性能。针对该问题,我们通过改造虚拟交换机open vSwitch(Ov S),在每输出端口实现基于优先级/基于流粒度的多队列结构,分隔经由同一输出端口传送的多个数据流,避免其相互干扰,再进一步结合带宽分配和调度策略,为高优先级数据流提供确定性带宽保证。虚拟化技术的应用,回避了物理交换设备更新换代难度高、成本大的问题,存储资源的回收和再利用为流粒度队列结构提供了可能,通过编程,灵活实现我们需要的结构和策略。测试结果表明,改造后的Ov S能够为优先级数据流提供确定性带宽保证,实现资源分配和差异化服务。