云应用是云计算平台的关键,对云应用的监控是确保云应用和云计算平台稳定高效运行的关键。云计算环境下云应用的部署方式和架构复杂多样,传统的监控方式和和云计算平台自带监控组件专注于监控资源使用情况,很难满足新的监控需求。论文针对应用性能监控中监控技术存在的低效率、高资源消耗的问题,结合监控数据的分析技术,提出了降低监控开销的方案,具体工作如下。针对监控周期的设置缺少灵活性,容易造成资源浪费的问题,提出了一种动态监控周期算法。该算法结合二次指数平滑法和马尔科夫链模型,通过设计一种改进的马尔科夫链模型,对监控数据进行分析和预测,根据预测结果,算法动态地修改监控周期,减少不必要的CPU等资源浪费。实验结果表明,该算法能通过动态修改监控周期,有效地减少监控次数。针对插桩采样负载较高的问题,提出了一种低负载动态插桩方法。该方法根据论文提出的同构调用链概念,使用K-means算法对采样获得的调用链进行分析,能根据应用的运行情况动态地调整插桩点,并修改采样率,从而根据应用运行情况自适应地调整插桩。实验结果表明,该方法在系统平稳状态下,负载较低,而在系统可能出现异常的高负载情况下,能适当增加采样,以记录可能发生的应用问题。最后,论文介绍了钱塘应用性能监控与分析系统(JTangAPM),该系统能对应用性能进行监控和分析,并通过可视化的方式展现数据。并重点介绍应用论文算法的主机监控代理和应用监控代理的设计与实现方案,实际应用表明系统能保持较小的系统资源消耗。