网络仿真是网络安全技术评测、网络攻防演练、网络新技术验证的重要支撑。基于集群计算环境的分布式网络仿真,可有效满足大规模网络场景评估的需要。针对给定的计算环境,如何将所要仿真的大规模虚拟网络拓扑进行划分并映射到不同的计算节点,即实现合理的虚拟网络映射,从而有效提升物理资源的利用率和网络仿真的性能具有重要意义。一个合理的虚拟网络映射应在考虑计算环境的异构性以及虚拟网络资源需求的多样性的前提下,实现计算节点间的负载均衡以及远程通信的最小化等目标。针对该问题,本文重点研究了兼顾计算环境异构以及虚拟网络多样的优化映射方法。主要研究内容包括:1)提出了一种面向同构计算环境多目标优化映射方法——MOTM。其主要思路是:首先,通过研究吞吐量对映射的影响,将其纳入影响因素;然后分析虚拟网络中虚拟节点、虚拟链路的CPU、内存、带宽的资源需求并赋予相应权值,并将虚拟网络转化为带权值的虚拟网络拓扑图;接着,使用多级图划分算法对带权值的虚拟网络拓扑图进行划分,从而得到了兼顾CPU、内存、带宽等资源负载平衡的映射结果;最后,面向远程吞吐量阈值对多级图划分算法的映射结果进行调整,最终实现了计算节点间的负载平衡以及远程通信的最小化。实验表明,MOTM相对于随机虚拟网络映射方法、OpenStack虚拟网络映射方法,负载不均衡指数平均降低了95.5%,66.5%,远程通信开销指数平均了降低65.2%,69.1%。2)基于1)的研究内容,进一步面向异构计算环境以及多样化的虚拟网络,提出了一种面向异构计算环境的多尺度虚拟网络映射方法——MIM-HE。为保证在有限的计算环境下实现大规模虚拟网络的复现,该方法融合了全虚拟化、轻量级虚拟化、数字仿真这三种计算资源需求不同的仿真技术,并可在计算能力有限的情况下,弹性选择仿真方法。首先,基于对集群计算能力的评估,确定相应的映射策略;然后,针对异构计算环境所能提供的资源量不同,对虚拟网络中不同的拓扑区域确定相应的仿真方法,实现虚拟网络的资源需求与集群计算能力的弹性匹配;接着进行兼顾负载均衡以及远程通信量最小的虚拟网络映射;最后,对映射结果进行优化,提高负载均衡度。实验证明,MIMHE相对于传统的负载均衡映射方法以及随机虚拟网络映射方法,负载不均衡指数分别平均降低44.68%,81.81%,远程通信开销指数平均降低15.01%,49.18%。3)结合1)与2)的所提出的虚拟网络映射方法,以及融合全虚拟化、轻量级虚拟化、数字仿真与实物设备的仿真方法,设计并构建了多尺度融合的虚拟网络映射系统。实验证明,所设计的系统能有效支持全虚拟化、轻量级虚拟化、数字仿真与实物设备的多尺度融合的网络仿真与虚拟网络映射,实现仿真系统的连通性、透明性、可扩展性以及自动部署功能。基于大规模网络蠕虫扩散的仿真实验表明,所设计的系统能有效支持大规模网络安全事件的仿真演练。