一直以来计算模型的不断演化，根本原因是计算机软件和硬件技术的快速发展。云计算模型就是在这种技术背景下产生的，它采用创新的计算模式，使用户可以自由获得计算、存储服务，并按量付费。借助虚拟化技术的可扩展性和灵活性，提高了云计算中的资源利用率，简化了管理和维护资源的工作。在云计算模型中，用户对资源的需求总是变化的。为了避免产生热点(hotsPot)，在用户申请获取资源时，云平台需要动态平衡服务器间的负载，资源不能预留太早，否则会浪费资源，这些都是是云计算需要解决的问题。虚拟化技术针对以上问题提供了一种解决方案。虚拟化技术将服务封装在虚拟机中，封装后的服务被映射到物理机上。虚拟机动态迁移技术可以实现虚拟机和物理机之间的重映射，可以完整、无缝的将运行的虚拟机从一台机器迁移到另一个物理机上。使用户几乎感觉不到迁移的过程，也不会影响虚拟机对外提供的服务。为了减少宕机时间和总迁移时间，传统的Xen虚拟机采用迁移算法Pre-Copy算法来进行迁移，Pre-Copy算法在空负载和低负载时表现不错，不过在高负载时表现不是很好。本文对Xen虚拟机动态迁移技术进行研究及改进，在深入研究Xen原动态迁移机制和预拷贝算法的基础上，改进了动态迁移机制和迁移算法。在原动态迁移框架中添加了预测概率模块和压缩内存模块，在预测概率模块中使用了Markov模型，提出了预测概率算法。通过预测预迁移的内存页以后的迭代过程中被修改的概率，决定是否立刻传送。该预测概率算法可以有效改善高脏页率时脏页的重复传送。在内存压缩模块中提出了压缩内存算法，该算法通过压缩迁移域中的内存页，减少了迁移的总数据量，提高了迁移性能。描述了预测概率算法和压缩内存算法的数据结构和设计思路，通过实验验证本文设计的算法的合理性，实验结果表明该改进框架和算法可以有效提高迁移性能。