随着当今网络信息化的发展,企业或个人对于信息数据和信息系统的依赖日益提高,数据中心作为信息化的核心部分,可以将数据进行集中存储,从而满足用户大量的需求。由于云计算和各种新型应用(如流媒体、社交网络等)的崛起,网络中用户数量的爆炸式增长,数据中心之间面临着指数式增长的数据流量,为了处理这些流量,就需要成千上万个服务器和高带宽的交换机,而电交换机需要消耗大量的能源来处理这些如此巨大的流量需求。光互联网络因其能提供高吞吐量、低延时和低能耗等特性,近年来受到广泛的重视。本工作的背景主要讨论光互联数据中心网络。由于数据中心很容易遭到破坏,如遇到洪水,地震等灾害,这样会对企业和用户造成严重的影响。另外,这些自然灾害往往具有不可预测的特点。因此,需要采取预防措施来防止由于数据中心被破坏所造成的严重后果,为了防止数据丢失,企业或组织通常利用周期性备份的机制,该机制指的是通过多个数据中心来造成数据冗余,即一个地方数据中心被破坏,可以由另一个数据中心的数据来恢复。周期性数据备份将一个数据中心的数据周期性的备份到另一个数据中心中,对于周期性的数据备份过程中的数据传输,不可避免的需要消耗大量的带宽资源,从而影响了网络中其他服务,为了减少备份过程对其他服务的影响,需要将备份过程安排在网络流量负载较少的时间段,并尽可能快的完成该备份过程。因此,本文重点研究如何提高多个数据中心间周期性备份的数据传输的传输效率。本文使用光互联数据中心作为网络背景,并利用离散时间任播网络模型,数据中心间的光网络采用WDM的光网络技术,即在路由节点可以进行光电光的转换,在光纤内部采用光波导传输。另外,本文研究一对一互为备份模型,即一个数据中心的数据只能备份到另一个数据中心并且该数据中心只能作为另外唯个数据中心的备份点,接受该数据中心的数据。为了减少长时间的备份过程给正常网络服务造成的影响,本文具体研究如何最小化一次备份所需要的时间,即最小化备份窗口。为了达到这一目标,本文考虑联合优化备份地址的选择和备份数据传输路径的选择。本文考虑时变网络,即将时间这一参数分片成等长度的时间间隔,对每段时间间隔进行优化,以最小化备份窗口为目的,通过一系列限制条件,设计整数线性规划模型(ILP),确定每个时间间隔的备份选址问题和备份路径选择问题。由于ILP模型计算时间复杂度很高,只适合小规模问题变量少的情况。本文针对这一问题提出一系列启发式算法,并从理论上分析各个算法的时间复杂度。通过仿真分析,本文对比了不同算法的结果性能。另外,本文通过CPLEX优化软件工具得出小规模问题的ILP的解,来作为参考算法,并和各个启发式算法进行对比分析。由于将时间分片成等长度的时间间隔,并在每个时间间隔内对网络重新优化的过程,需要对网络资源重新分配并切换,这将给网络带来大量的操作负载,即网络操作复杂度(operational complexity)增加。另一方面,如果不及时对网络进行重新优化,网络资源无法根据现有的网络状态更新并被充分的利用网络资源,势必会造成网络性能的下降。针对这一矛盾的问题,本文提出一系列启发式算法对该矛盾进行权衡,分析算法的时间复杂度(time complexity),并通过仿真分析算法的性能及网络操作复杂度,总结出算法结果性能和对网络操作复杂度权衡最好的算法。