大数据时代的到来对人类社会的发展产生了深远影响。海量数据的产生推动数据处理方式的变革。在此发展态势下，云计算应运而生。云计算的模式，实际上是通过构建大型共享平台，向网络用户提供在线云服务，从而实现资源的按需分配。数据中心是云计算的核心设施，而数据中心网络是连接数据中心大规模服务器实现在线云服务的平台。因此，数据中心网络的性能决定着云计算所提供的服务质量。
　　随着数据中心网络中服务器的大规模增加，服务器发生故障的情形是不可避免的。可靠性是保障数据中心网络正常运行的前提，也是影响云计算服务质量的重要因素。因此，可靠性的研究对衡量数据中心网络性能是至关重要的。容错能力是评估网络可靠性的重要指标。数据中心网络中故障服务器的定位、诊断、检测和修复等措施能够提高网络的可用性、可靠性和鲁棒性。
　　DCell网络是典型的以服务器为中心的数据中心网络，具有高可拓展性、较大网络容量、较小直径和容错路由等良好性质，并且在网络通信方面能够提供较好的服务。本文基于DCell网络的拓扑结构Dm,n来研究其可靠性。
　　首先，本文从DCell网络容错能力方面评估其可靠性能。连通度是评估网络容错能力的标志性指标，网络连通度越大，其容错能力越强。h-额外连通度是使网络不连通而最少需要删掉的结点数目，并且满足删掉这部分结点后网络中剩余的每个连通分支中结点数目都不少于h+1。h-额外连通度弥补了传统连通度的缺陷，它能够更好地评估网络的可靠性能。本文得到了Dm，n的一些容错性质，并且证明了Dm,n的h-额外连通度。
　　其次，本文从DCell网络故障诊断能力方面研究其可靠性能。当网络中存在故障服务器又希望保证网络正常运行的情况下，就需要对故障服务器进行快速定位和检测，进而修复或更换这些故障服务器，从而提高网络的可靠性能。因此故障诊断是保障网络可靠性的重要因素。故障诊断策略通常分为精确诊断和非精确诊断这两类。g-好邻居条件诊断度和h-额外条件诊断度是基于精确诊断策略的两类不同条件下的诊断度量参数。其条件满足了网络在实际情况下发生故障的情况，并且能够使网络的故障诊断能力得到提高。非精确诊断策略又分为悲观诊断和t/k-诊断，它们都是通过牺牲少量的误诊服务器来提高网络的诊断能力。本文分别证明了Dm,n在PMC和MM*模型下基于不同策略的诊断度，g-好邻居条件诊断度和h-额外条件诊断度。
　　本文得到Dm，n的h-额外连通度大约是其传统连通度的h+1倍。同时，本文首次得到Dm,n在PMC和MM*模型下的不同条件和策略的诊断度。本文研究结果为DCell网络的可靠性和可用性评估提供定量分析，为其在实际数据中心中的应用提供理论依据。