Die Virtualisierung von Netzwerkumgebungen stellt für Rechenzentren eine Kerntechnologie zum kostengünstigen und skalierbaren Betrieb der Hardware dar und ermöglicht es, virtualisierte Netzwerke Kunden zur Verfügung zu stellen. Das Optimierungsproblem zur Einbettung von virtuellen Netzwerken in Rechenzentren (VNE-Problem) beschreibt hierbei eine grundlegende Problemstellung zur effizienten und kostengünstigen Nutzung der zur Verfügung stehenden Hardware. Bei dieser Problemstellung müssen neben den virtuellen Netzwerkkomponenten auch deren Topologien sowie weitere Anforderungen berücksichtigt werden. Diese Anforderungen können über hardwarespezifische Anforderungen (z.B. Arbeitsspeicher virtueller Server) bis hin zu Anforderungen aus Dienstleistungs-Güte-Vereinbarungen (z.B. Verfügbarkeit von Servern) reichen. Zur Lösung dieser dynamischen und vielfältigen VNE-Problemstellungen wurden sowohl optimale wie auch heuristische Algorithmen präsentiert, deren Anpassung an verschiedene Umgebungen und Anforderungen eine herausfordernde Aufgabe darstellt. Auch der Vergleich verschiedener Algorithmen wird durch das Fehlen einer einheitlichen Beschreibungssprache und Simulationsumgebung erschwert. In dieser Arbeit präsentieren wir daher einen vollständigen Entwicklungsprozess, um VNE-Probleme einheitlich zu spezifizieren und zu lösen. Dafür entwickeln wir zunächst einen modellbasierten Spezifikationsansatz zur Beschreibung von VNE-Problemen basierend auf einer Teilmenge von UML (Klassendiagramm und OCL-Zusicherungen). Darauf aufbauend präsentieren wir zwei modellbasierte Ansätze zur Lösung von VNE-Problemen. Bei diesen Ansätzen werden Modelltransformationen und ganzzahlige lineare Programmierung (ILP) so miteinander kombiniert, dass die Modelltransformation als suchraumreduzierende Technologie dient und ILP in dieser Menge von möglichen Einbettungen eine korrekte und optimale Lösung findet. Unter Einbeziehung der präsentierten per-Konstruktion-korrekten Methodik kann nun aus dem modellbasierten Spezifikationsansatz ein VNE-Algorithmus abgeleitet werden, der korrekte und optimale Lösungen findet. Dabei unterstützt ein batchbasierter Ansatz statische Anwendungsszenarien, in welchem nur virtuelle Netzwerke hinzugefügt werden, und ein inkrementeller Ansatz dynamische Szenarien, in welchem Netzwerkkomponenten auch verändert oder gelöscht werden können. Durch diese modellbasierten Ansätze kann somit der Entwicklungsaufwand im Vergleich zu handgeschriebenen Lösungsstrategien von der (Low-Level) Programmierung hin zu einer (High-Level) Spezifikationstätigkeit verschoben werden. In einer experimentellen Evaluation zeigen wir, dass die Recheneffizienz des modellbasierten Ansatzes für statische Szenarien vergleichbar ist zu einer handgeschriebenen ILP-basierten Implementierung. Für dynamische Szenarien konnte sogar eine signifikante Steigerung der Effizienz durch die Integration von inkrementellen Technologien nachgewiesen werden, wobei die Anpassung von Algorithmen von einem statischen hin zu einem dynamischen Szenario mit einem geringen Mehraufwand realisiert werden kann.