Las redes de centros de datos (DCNs) forman la columna vertebral de muchas aplicaciones y servicios de Internet que se han vuelto necesarios en la vida diaria. El consumo de energía causa problemas tanto económicos como ambientales. Se informa que el 10% del consumo global de energía se debe a las TIC y el uso de redes. Los equipos de redes informáticas están diseñados para acomodar el tráfico de red; sin embargo, el nivel de uso del equipo no siempre es proporcional a la energía consumida por él. Por ejemplo, los DCNs no siempre funcionan a plena capacidad, sin embargo, el hecho de que estén soportando una carga más ligera no se refleja en una reducción en el consumo de energía. Se ha demostrado que los DCNs consumen energía innecesariamente en exceso cuando no están completamente cargados. En este documento, proponemos un nuevo marco que reduce el consumo de energía en los DCNs definidos por software. El enfoque propuesto se compone de un nuevo modelo de Programación Entera y un algoritmo heurístico basado en utilidad de enlace que equilibra el consumo de energía y el rendimiento. Evaluamos el marco propuesto utilizando una plataforma experimental, que consiste en una herramienta de optimización llamada LinGo para resolver problemas de optimización cóncavos y no cóncavos, el controlador POX y el emulador de red Mininet. En comparación con el enfoque de vanguardia, el algoritmo de múltiples caminos de costo igual, los resultados muestran que el método propuesto reduce el consumo de energía hasta en un 10% cuando la red experimenta una carga de tráfico alta y un 63.3% cuando la carga de tráfico es baja. Basándonos en estos resultados, esbozamos cómo los enfoques de aprendizaje automático podrían ser utilizados para mejorar aún más nuestro enfoque en trabajos futuros.