随着大数据业务和分布式计算系统的快速发展,同传统的数据中心网络相比,现有的云数据中心网络中不仅数据流量规模巨大,数据流的通讯模式也由以前的单播逐步发展为集单播、多播、广播相混合的传输方式;同时由于分布式的应用,还存在大量数据流之间呈现出极强的关联特性——关联流(Coflow)。这些显著的变化使得流在带宽方面需求增大,调度控制变得更加复杂,为当前的网络通信系统带来了新的挑战。面对如此复杂的场景,为解决这些变化所带来的网络通信性能瓶颈,提升通信效率,可以采取的方式是对数据中心网络中的流量进行优化式地调度,而合理、高效的调度需要对业务流提前作分类处理。因此,本论文首先通过分析数据中心内应用的流量特征,然后基于面向数据中心互联的OBRN光网络架构,提出了应用驱动的光互联网络节点,设计并实现了节点对于各种场景下的流量分类以及分类后基于小流优先调度策略的业务适配。最后,通过采用高速FPGA以及快/慢速光开关搭建光互联网络平台,对所设计的节点在分类及调度方面进行了实验验证,测试结果表明流分类准确率在一定的条件下能达到92.5%。同不对应用流作任何分类下的调度情况相比,基于小流优先的优化调度在一定程度上缩短了流的传输完成时间,加速了网络通信,由此说明了所设计和实现的光互联网络节点对复杂场景下的流量优化调度的有效性。