随着物联网和边缘计算的日益发展，边缘设备日益增多，新的边缘设备都要求实时性或高QoS ，云服务由于固有的延迟约束无法弥补边缘设备的所有问题，微云（Cloudlet）成为这个问题的主要解决方案之一。Cloudlet为了向边缘设备或用户提供无缝的移动体验，需要进行Cloudlet迁移以管理一个高度动态的网络，动态迁移技术是Cloudlet迁移的关键技术之一。目前常见的动态迁移技术有内存预拷贝迁移、内存后拷贝迁移、内存混合复制迁移和基于日志跟踪重现迁移等方法，其中内存预拷贝迁移是当前动态迁移技术中的主流技术。然而，XEN4.3.0的预拷贝迁移算法在内核编译下内存页修改频繁，导致内存脏页反复传输、算法迁移效率低下和总迁移时间过长等问题。因此，针对以上问题，本论文主要工作如下：
　　（1）针对内存预拷贝迁移技术中高变脏概率内存页反复传输所带来的传输效率低下的问题，提出了一种脏页概率预测预拷贝迁移策略。该策略通过脏页率对内存页脏页概率进行预测，优先传输脏页概率低的脏页，对于脏页概率高的脏页不传输或滞后传输，以达到了减少内存页重复传输，降低总迁移时间的目的。
　　（2）针对预拷贝迁移过程中高频脏页的关联脏页被反复传输所带来的总迁移时间延长的问题，提出了一种内存关联分析预拷贝迁移策略。该策略通过脏页率对内存页脏页概率进行预测，然后用内存关联分析算法计算出脏页的强关联规则和强关联内存页，取消传输脏页概率大的内存页和与之强关联的内存页，以达到深度降低内存页反复传输，进一步降低总迁移时间的目的。
　　（3）本文搭建了XEN虚拟化平台，并对提出的脏页概率预测迁移策略和内存关联分析迁移策略进行了实验验证，实验选取了不同内存脏页率场景，测试了不同虚拟机内存大小下的总迁移时间、停机时间、迭代轮数等指标，实验结果表明两个策略在Apache_kafka性能测试和内核编译下，降低了XEN4.3.0预拷贝迁移方法总迁移时间，停机时间，起到了很好的提升XEN4.3.0预拷贝迁移性能的效果。