软件定义网络(SDN)的广泛应用,正在快速从传统的数据业务网络架构朝着光网络的方向发展和迈进,这将给光网络增加新的意义和价值。光网络有了SDN技术的支持,可以使传统的数据传输和控制层去耦合,有了集中控制的优良性,并且提供了开发的网络应用编程接口,用户可以自己定义网络策略,目前的控制协议和光网络结构也可以得到精简。SDN和OpenFlow协议可以将网络中的物理拓扑结构和逻辑控制层分离,这样就可以把实际中的网络资源虚拟化,避免直接处理复杂的物理结构,对逻辑层将进行统一的控制和管理,就能够应对各种不同的网络需求。OpenFlow协议将数据层和设备控制层隔离,就能灵活控制网络流量,可以构建高效、节能、多变的光网络。而在大数据流量传输的光网络中,链路的失效将会产生巨大的数据流量丢失,严重影响网络传输质量,对用户和厂商都将造成不可避免的损失。因此,有效的并且成本可观的链路失效检测方案和链路失效恢复方案是不可缺少的。本文从SDN和光网络角度出发,针对网络中链路失效检测提出方法,利用SDN工作链路和添加的检测路径,借鉴已有的检测算法,设计出SDN光网络场景下的链路失效检测算法(BRB-MTA算法),首先考虑工作业务请求,为请求的源宿节点对之间建立业务路径,此时也当做失效链路的检测路径。如果这些路径还没达到检测所有链路效果,就再添加新的检测路径,达到检测所有路径的效果,并建立了相应的线性规划模型,并对算法仿真,对比分析出算法执行效率和优势,由仿真结果可以看出本文中的检测方法比原有方法节约了检测成本。后面还对链路失效恢复方法进行研究,提出了双链路恢复算法,这种双链路是在不同部分网络进行的各自的失效恢复,所以文中首先提出了基于Floyd-Warshall算法和BFS算法的网络划分方法。再在划分好的各部分网络中借鉴已有的链路失效恢复方法,设计出基于生成树(统一容量时基于DFS的生成树)的恢复路径和备用容量方法设计,并提出了相应的线性规划模型,对特殊情况进行了单独考虑,提出不同的恢复方法,目标都是要最小化预留容量。最后对文中的算法在特定的几个拓扑实例中进行了仿真模拟,由仿真的结果可以看到本文中的算法达到了预期的链路失效恢复效果,特殊情况下接近了理论最优解。最后对本文进行总结,并指出需要改进的地方和下一步要做的工作。