随着通信技术的飞速发展,客户的业务请求趋于多元化且呈现爆炸式增长,这对网络规模提出了更高的要求。传统的互联网架构由于缺乏灵活性,难以在服务差异化的业务请求时实现网络资源的共享,因此需求大量的硬件资源成本。在此困局之下,网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）技术应运而生。该技术能够实现软硬件的解耦,使传统硬件上的网络功以虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）的形式部署到通用服务器上。每个业务请求都是依次经过多个网络功能处理的一条业务流。网络功能虚拟化技术使各业务请求可以看作是一组有序VNFs的链式集合,即服务功能链（Service Function Chain,SFC）。为了降低运营成本,服务提供商通常将用户的业务请求以SFC的形式外包至数据中心网络中进行部署。但是,目前已有的相关工作仍然难以实现网络基础设施资源的高效利用。因此,本文以优化网络资源利用率为目标,研究了 SFCs在数据中心网络中的部署方案。针对在线的SFCs部署问题,本文设计了一种资源高效利用的SFCs部署方案。该方案首先建立了数据中心网络的簇模型用于直接表示各条虚拟链路的最佳映射路径长度。基于此,本文以计算资源以及带宽资源使用量占比的乘积最小化为规划目标建立数学模型,期望在不同场景下都能实现这两种网络资源使用量的权衡。之后,设计了一个启发式的计算与带宽资源权衡（Computing and Bandwidth Resource Tradeoff,CBRT）算法,分别在带宽资源充足、带宽资源严重不足以及带宽资源相对于计算资源适中的场景中完成SFCs的部署。仿真结果表明,本文提出的SFCs在线部署方案能够适应性地完成实例资源的充分共享,在各种基础设施网络资源场景下都能获得更佳的网络资源利用率。针对离线的SFCs部署问题,本文设计了一种考虑资源预留的SFCs部署方案。该方案在对一系列已知SFCs进行离线部署时期望激活较少的服务器,同时在各激活的服务器上预留一定的资源量以便于后续到达的SFCs也能够共享已有的实例资源。本文将该目标规划为一个考虑资源预留的部署模型（Deployment Model Considering Resource Reservation,DMCRR）,并设计了一个启发式的 DMCRR 算法进行求解。该算法包括最小计算资源使用量的初始部署以及用于降低部分物理链路负载水平的VNFs调整两个阶段。仿真结果表明,本文提出的方案能够对己知SFCs完成资源高效利用的离线部署,同时提升网络的后续部署能力,更大程度地实现网络整体资源利用率优化。