随着互联网的发展与智能手机的普及,网络游戏、网路直播、视频会议等多种多样对实时性有着严格要求的业务逐渐成为工作生活中重要的组成部分。软件定义网络中的控制平面与数据平面的分离与可编程的特性,为数据的Qo S（Quality of Service,Qo S）保障提供了更多的可能。现今大多数基于软件定义网络下的服务质量保障研究都仅局限于控制平面或数据平面单层面的优化,对于网络中数据种类繁多,服务质量要求各不相同的情况效果并不显著。所涉及的具体工作包括结合3GPP（3rd Generation Partnership Project,3GPP）所定的标准对当前网络中的数据进行划分,并根据其Qo S需求设定不同优先级用于后续的路径规划与数据转发。在控制器中通过拓扑检测模块实时观察网络结构的变化,并在链路性能测量模块中获取时延、带宽、丢包率、抖动等参数,最后提出多约束自适应路径规划算法（Multi-Constrain Adaptive Routing Algorithm,MCAR）用以实现Qo S路径规划。在数据层面对Open v Switch进行改进,对数据流进行分类,结合优先级队列、令牌桶算法以及改进加权轮询调度（Enhanced Weighted Round Robin,EWRR）算法提出了PTW队列调度算法,保证了不同优先级的调度顺序与队列的公平性。在每个队列中添加了WRED队列管理算法,预防网络拥塞的同时更有效地保障高优先级的业务服务质量需求。最后在Mininet网络仿真软件下对于MCAR算法与PTW队列调度算法进行了验证。结果表明该策略不仅可以保证不同业务的Qo S需求,在同等链路负载的前提下MCAR算法对比传统Dijkstra与EMCP更加稳定高效,并且随着数据流量增大,PTW队列调度算法可以为不同优先级的业务合理的分配带宽,对于区分业务的服务质量保证具有优越性。