在数据中心和云计算架构中，虚拟化技术在资源管理，服务器整合，提高资源利用率等发挥了巨大的作用。在虚拟化环境中，如果要保证高资源利用率和系统性能，必须有一个高效的内存管理方法，使得虚拟机的物理内存大小能够满足应用程序不断变化的内存需求。因此，如何在单个服务器以及整个数据中心内进行内存资源的动态调控就成为了一个关键问题。　　本文提出了一种预测式的内存资源管理方法，对内存资源进行在线的监控和动态调配，旨在提高数据中心的内存资源利用率。利用硬件计数器，我们将传统的内存预测机制做了扩展和改进，实现了一个低开销、高精确度的内存工作集跟踪机制。在获得了精确的内存需求之后，当虚拟机当前分配的物理内存无法满足它的内存需求时，我们会进行相应的本地或者全局的内存调控。为了实施不同的调控策略，我们采用了多种动态内存调控技术:气球技术能够在单机内有效地为各个虚拟机动态调节内存;远程缓存技术允许一台物理主机使用另外一台物理主机的空闲内存作为它的网络磁盘缓存;虚拟机迁移可以将一台或多台虚拟机负载在多个物理主机之间进行均衡。本文讨论了以上各种方案的优点和缺点，并根据内存超载的情况设计相应的调控策略。实验数据表明我们的全局内存调控能够在数据中心下获得良好的性能提升。