云计算的快速增长需要大规模和可扩展的数据中心作为基础网络支持设施,为海量的网络服务提供存储、计算资源。不断深化发展的云计算技术在很大程度上依赖于数据中心网络的发展,因此对数据中心的研究成为当今一个热点问题。并且伴随着各种各样的在线服务和应用的爆炸性增长,对数据中心提供高带宽、低延时的要求也越来越高。这本质上就是需要数据中心提高传输和交换数据的速率,尽管光交换与电交换相比,可以提高传输速率,但是由于光的特殊性,无法对数据进行缓存,因此在对交换机进行交换链路的配置时,需要额外的开销。因此,数据中心光交换成为提高传输网络性能的一项非常重要的研究课题。此外,伴随着大数据技术的发展,数据的价值日益增加,同时用户对数据的隐私程度越发关心,而数据中心存储着海量重要数据,因此对网络安全性能也提出了更高的要求。目前越来越多的企业引入较为成熟的无线技术用于对数据中心进行运维管理工作。这为管理者带来便利的同时也大大增加了RAP(Rogue Access Points,非法访问点)接入带来的网络安全风险。本文分别对数据中心网络交换性能和安全性能两个方面进行研究。在网络交换性能方面,研究了当前光交换机普遍采用的批量包调度方法。现有的算法采用矩阵分解技术将流量矩阵分解为一组具有相同加权的置换矩阵,这种刚性的要求在一定程度上限制了调度的灵活性并导致较大的时隙浪费。为解决该问题,本文提出一种基于不等加权序列的光交换机QoS保证批量调度算法UWS(Unequal Weight Sequence),对流量矩阵进行更灵活以及更细粒度的分解,以保证具有有限分组延迟的无丢包传输性能。在网络安全性能方面,本文提出了一种试用于大规模数据中心、基于RSS(Received Signal Strength,接收信号强度)的无线RAP定位算法。该算法首先采用基于距离的定位方法获得RAP的初始位置,然后采用一种简化的基于指纹的定位方法来提高定位精度。同时我们的算法还给出了定位效果对RAP发射功率的鲁棒性估计区间。最后,我们通过大量的实验分别验证了这两个算法的可行性和有效性,为数据中心网络安全、稳定的运行提供了新的技术方案。