近年来,云计算的发展使数据中心网络的流量呈现出爆炸性增长趋势,需要更灵活的网络管理和网络维护机制。与此同时,SDN数据中心网络应运而生。SDN高度集中的控制能力简化了数据中心网络的管理与维护,使数据中心网络在网络测量、拥塞控制等方面变得更加方便和简单。因此,本文结合SDN在网络管理方面的优势,主要研究SDN数据中心网络链路时延测量和流表管理方法。测量网络链路时延需要在网络中放置测量节点和建立探测路径。测量节点负责向网络中注入、接收和分析探测包,而探测路径用于引导探测包沿着预先规划的探测路线转发。如何合理地放置测量节点和规划探测路径决定了网络链路的探测成本与探测性能。针对该情况,本文就测量节点放置和探测路径规划问题进行深入研究。通过构建辅助二部图,我们将该问题转化为最大流最小费用问题,并设计了一种基于最大流的启发式算法。该算法在初始解的基础上,通过不断地尝试删除部分测量节点,以最小化测量节点数。为了验证算法的性能,我们将该启发式算法的计算结果与线性规划得到的最优解进行比较。结果证明,该算法能在较短的时间内得到问题的次优解,甚至是最优解。并且,NS3仿真实验结果表明,通过使用该算法的计算结果,能准确测量出链路的往返时延。在流表管理方法方面,由于数据中心网络容易突发网络拥塞,为了避免网络陷入更糟的状况或响应过期,要求网络负载均衡迅速做出响应。针对该情况,本文就TCAM容量受限下的SDN数据中心网络负载均衡进行深入研究,并设计了一种启发式负载均衡方案。该方案通过迭代,不断地对拥塞链路上的流进行重路由,以最小化最大链路利用率。针对该负载均衡方案,又设计了三种TCAM容量受限下的重路由算法。其中,基于最短路的快速重路由算法先计算一条不经过拥塞链路的最短路,如果满足要求,则以该最短路作为计算结果;基于K最短路的贪婪路由算法先计算K条不经过拥塞链路的等价最短路,然后逐一进行评估,并以其中最好的一条作为计算结果;基于分段路由的贪婪路由算法通过分段路由得到K条不经过拥塞链路的等价最短路,然后逐一进行评估,并以其中最好的一条作为计算结果。为了验证算法的性能,我们在NS3上进行仿真实验。结果表明,TCAM容量受限情况下,该负载均衡方案能快速、有效地对网络拥塞做出响应。并且,我们从负载均衡效果、TCAM需求和响应时间三个方面对三种重路由算法进行了比较。