随着云服务的兴起以及数据中心的持续虚拟化,数据中心网络迅速发展起来,传统的数据中心网络技术已经无法满足日益增加的工作负载以及规模需求,基于软件定义网络实现的自动化、可动态编程的数据中心网络逐渐成为发展趋势和行业主流。在新兴的数据中心在线业务中,分布式技术的广泛使用使得东西向流量的比重不断增大,如何有效的管理数据中心内服务器之间的流量传输,如何对数据中心内网络流量进行有效的控制,最终降低传输时延、提高网络的利用率是目前亟需解决的问题。本文针对基于SDN的数据中心网络流量动态调度技术进行了深入的研究,分析了目前的数据中心网络拓扑以及流量特征,实现了基于SDN的单控制器分级动态流量调度系统,同时在单控制器的基础上扩展实现了多控制器负载均衡系统。本文的主要工作如下:(1)针对数据中心网络带宽资源利用率低、流量传输时延高的问题,提出了基于SDN的分级动态流量调度算法。修改并扩展网络控制器的源代码,将带宽、时延等链路信息进行周期性收集。异步探测拥塞链路,进行网络流量的重新调度。监控流量转发端口,实现大小流的分类。采用k短路径算法实现多路径的计算,减小链路评估的范围。针对不同特征的流量应用分级规则来进行多链路评估,实现最优路径转发。最后将分级动态流量调度算法应用在RYU控制器上,实现了单控制器分级动态流量调度系统,同时将GLB算法实现在系统中进行对比实验,通过实验验证了分级动态流量调度算法相比GLB算法降低了58.09%的传输时延,提高了7.17%网络带宽利用率。(2)针对单控制器无法满足网络扩展以及多控制器之间负载不均衡的问题,在单控制器流量调度的基础上实现了分层的多控制器负载均衡系统,上层使用负载均衡主机来集中控制下层的控制器。在多控制器系统中,每个控制器负责一个自治域,自治域内实现单控制器的分级动态流量调度系统,自治域间通过上层的负载均衡主机实现计算任务的迁移,从而实现多控制器之间的负载均衡。同时负载均衡主机负责全局网络拓扑视图的构建,实现多控制器间的拓扑共享与跨域通信。最后在分层网络架构设计的基础上实现了多控制器负载均衡原型系统,并在仿真环境中进行了实验,实验结果表明系统在增强可扩展性的同时实现了多控制器之间的协调工作与负载均衡。