随着云计算的兴起和快速发展，越来越多的企业和个人开始将web应用托管于云计算环境中，如何有效地对运行于云计算环境中的web应用进行性能管理是一个非常重要的问题。目前主流云计算平台和服务仅提供有限的监控功能，在服务性能管理方面功能较薄弱，而传统的性能管理方法如事务追踪具有较强的侵入性，难以适应云计算环境应用类型多样的特点。云计算平台中的服务性能监控与分析系统针对虚拟化的云计算环境，实现了一套面向web应用的服务性能监控与性能分析机制。该系统在对云计算平台内的物理计算资源进行监控的基础上，通过监控代理机制实现了对虚拟机和服务应用的细粒度性能监控，为用户提供了覆盖系统层和应用层的可扩展的监控服务，免去了用户自行部署和管理监控系统的负担。在性能监控的基础上，本系统进一步针对web应用的特点，利用机器学习技术实现了一套性能分析方法。性能分析的基本思想是：根据web应用的整体性能目标，将应用层性能度量和系统级性能度量的相关性问题转化为一个机器学习领域的分类问题，并通过特征选择找出与应用整体性能具有较高相关性的系统性能度量，从而帮助应用管理员了解应用的性能特点和性能瓶颈，为应用性能的诊断和优化提供参考。该方法不需要对应用或系统进行修改，因此相比一些侵入式的方法具有更普遍的适用性。功能测试表明：云计算平台中的服务性能监控与分析系统实现了对服务资源的性能监控服务，以及针对web应用的性能分析服务。使用分类器模型的分类准确率对性能分析服务的效果进行测试，结果表明：由性能分析服务选出的关键性能度量作为特征属性生成的分类器模型具有较好的分类效果，分类准确率在80%以上。