可靠组数据传输是数据中心中的一个重要传输模式。在可靠组数据传输中,数据源需要可靠的把数据分发给一个接收端的集合。可靠组数据传输被广泛的应用于现代数据中心系统中,如GFS、Amazon EC2和Vindows AZure。可靠组数据传输对这些数据中心中的系统的性能起着至关重要的作用。在数据中心中,可能同时存在大量的可靠组数据传输,而且每个传输组可能包含大量的接收者。这些可靠组数据传输还为数据中心网络贡献了大量的流量。因此,数据中心中的可靠组数据传输需要具有可扩展性和高带宽利用率。现有的方法不适用于在数据中心中进行可靠组数据传输,因为它们或者不具有可扩展性(如可靠IP组播),或者不能高效的利用网络带宽(如基于终端的覆盖网络系统)。另一方面,现有的方法也没有针对数据中心的结构特点进行数据传输,不能充分的利用数据中心网络的带宽。近年来,数据中心网络的发展有两个明显的趋势：1)现代的数据中心网络拓扑结构(如BCube、CamCube)都为可靠组数据传输提供了多棵边不相交的Steiner树；2)网络设备提供了数据包缓存能力,因为它们集成了CPU和内存。这些网络发展的趋势为数据中心中的可靠组数据传输系统的设计提供了新的机会。通过探索这些数据中心网络发展趋势所提供的设计空间,本文提出Datacast来解决数据中心中的可靠组数据传输的问题。Datacast是一个集中式设计的系统,它的目标是在数据中心中提供一个可扩展的和具有高带宽利用率的可靠组数据传输服务。Datacast包括了下列主要工作：1.针对现有的方法不能在较短时间内计算出数据中心中足够多的边不相交的Steiner树的问题,本文设计了一个多棵边不相交的Steiner树算法。该算法首先根据数据中心网络的拓扑结构特点构造多棵边不相交的生成树,再对其进行剪枝,最后使用BFS (Breadth First Search)修复被网络故障破坏的Steiner树。该算法具有较低的时间复杂度,并且可以在存在网络故障的情况下计算出足够多的边不相交的Steiner树。2.为了实现每一棵Steiner树上的高效的可靠组数据传输,本文提出了一个单速率组播拥塞控制算法。通过借助网络设备的数据包缓存能力,Datacast拥塞控制算法首次提出以重复请求包作为拥塞控制信号,使用基于速率的AIMD (Additive Increase and Multiplicative Decrease)方法进行组播的拥塞控制。Datacast拥塞控制算法有效的同步了接收者,帮助Datacast取得了可扩展性和高带宽利用率。Datacast拥塞控制算法简单有效的解决了网络中的经典的单速率组播拥塞控制问题。3.本文对Datacast拥塞控制算法进行了数学建模。本文提出的数学模型主要针对Datacast拥塞控制算法的基本方法AIMD进行分析。通过对这个模型的分析,本文提出了两个定理,分别描述了Datacast对缓存的需求和其带宽利用率。本文发现,当缓存大小大于一个很小的阈值(如125KB)时,Datacast可以在全速率工作,并且发送的重复数据包很少(如1.19%)。这个模型从理论上证明了Datacast拥塞控制算法帮助Datacast取得了可扩展性和高带宽利用率。4.针对在只有部分网络设备支持数据缓存情况下Datacast的数据传输问题,本文提出了Datacast的增量部署方案。在Datacast增量部署方案中,本文首先提出了一个具有线性时间复杂度的Steiner树最大传输速率改进算法,该算法通过加入原Steiner树的反向边来使接收者从对等结点中获取数据,有效的提高了Steiner树的最大传输速率。然后,本文提出用增加辅助缓存结点的方法来解决虚假的拥塞控制信号问题。Datacast增量部署方案使Datacast可以在只有部分网络设备支持数据缓存能情况下高速的进行数据传输。5.本文在NS3上实现了Datacast,并使用ServerSwitch平台搭建了Data-cast。本文通过仿真和实验验证了Datacast。仿真和实验的结果都验证了本文的理论结果,也说明了Datacast取得了可扩展性和高带宽利用率。