随着无线网络的普及,海量的异构终端设备不断接入互联网,数据类型变得更加复杂多样,数据量急剧增加;同时,智能家居、智能网联车等大量新型应用的涌现对服务的时效性提出了更高的要求。边缘计算作为一种新型的计算模式,在靠近用户或者数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储等资源为用户提供更加实时的服务。由于用户具有移动性,为了满足服务的低延时要求,边缘计算平台需要将承载服务的虚拟机迁移至距离用户更近的边缘服务器上。然而与传统云计算相比,边缘计算环境下的虚拟机迁移技术面临节点异构性的问题,边缘服务器越来越多地采用动态随机存取存储器（DRAM）和永久性存储器（PM）组成的混合主存,但没有考虑到虚拟机迁移会在目标节点的内存上生成许多随机写入操作,这会导致内存性能下降,并给PM带来巨大的损耗。如何将虚拟机高效地迁移到距离用户近的边缘节点直接影响服务时延、系统计算能力及资源开销,是保障服务质量的关键研究问题。针对上述问题,本文主要工作和创新点如下:第一,面向NVM-DRAM混合内存的虚拟机动态迁移策略的设计与实现。本文首先重新审视了边缘计算系统架构设计,并深入分析了虚拟化以及动态迁移技术。针对采用混合内存的边缘计算平台,提出了一种基于冷热页面划分的动态迁移策略,设计LRU内存页面传输队列对内存数据进行迁移,减少传统算法迭代过程中重复拷贝相同内存页面的次数,采用虚拟化技术将虚拟机混合内存地址映射到物理内存地址,将迁移过程中的冷热内存页面存入目的虚拟机的相应内存区域,以减少持久性内存的损耗并提高内存性能。第二,边缘计算下的虚拟机分层迁移架构的设计与实现。虚拟机存储数据的迁移是虚拟机迁移的瓶颈,为了适应低带宽高时延的广域网环境,本文提出了虚拟机分层迁移框架,通过同步方法将源服务器上的存储数据分层迁移至目标服务器,可以通过提前部署相应数据层,从而缩短磁盘数据的传输时间,同时减少了迁移进程对网络资源的占用,降低了迁移开销。