近年来,伴随着互联网时代的崛起,全球数据信息量呈指数式爆炸增长,世界各国的数据中心如雨后春笋般纷纷投产使用。我国“十三五”规划中已经将大数据、云计算等新兴产业列为重要战略内容,而数据中心作为新型基础设施平台,为大数据、云计算提供重要的基础设施平台支撑,数据中心已经成为国家信息化实力的综合体现。网络作为数据中心中的重要组成部分,是实现数据中心内相互通信及多个数据中心间相互通信的关键,因此数据中心网络的性能很大程度上决定了数据中心的性能。随着数据中心内业务种类的不断增加以及流量模式的不断演变,数据中心网络正面临着拥塞风险高和任务时限保障能力弱等问题。为了充分利用数据中心网络的资源,同时为用户提供更好的服务,本文主要围绕如何通过路由与流调度技术,实现有效避免数据中心网络拥塞和有效保障任务时限的问题展开讨论。提出了基于业务流特征的拥塞避免重路由流调度方法,降低了网络平均丢包率,提高了网络平均吞吐量。首先通过感知数据中心网络特有的大流和小流的特征,设计了和链路负载和链路时延相关的链路关键度指标,用于表征大流对链路的影响程度,若链路关键度越高,则大流对该链路的影响程度越大;然后以最小化最大链路关键度为优化目标对重路由路径分配问题建模;针对重路由路径分配的NP-Hard问题,设计了基于路径关键度的启发式重路由算法,将大流调度到关键度较低的路径,缓解当前已经发生拥塞,避免重路由路径的拥塞,并用仿真结果证实了所提方法的有效性。针对多任务多阶段多并发流的时限难保障问题,提出了任务时限保障的数据中心网络路由与调度方法。首先以最大化时限保障的任务数为目标,依据数据中心网络流约束,构建多任务多阶段多并发流的路由优化模型;其次设计了两阶段的多并发流路由求解算法,在第一阶段,依据任务的时限约束对多任务进行时间调度,在第二阶段,设计了多并发流联合迭代路由算法,把对任务多并发流联合调度路由建模为整数规划问题,松弛后迭代求解:在迭代求解过程中,首先固定并发流的传输速率,求解并发流路径,再以链路容量为约束,求解并发流的最大传输速率,依次迭代,获得最小完成时间的并发流路由。最后用仿真结果证明,本文所提算法可以显著增加满足时限的任务数。