Fältdata är en ovärderlig informationskälla för testare och utvecklare eftersom det vittnar om hur programvarusystem fungerar i verkliga miljöer, fånga scenarier och konfigurationer som är relevanta för slutanvändare. Tyvärr, samla spår kan vara resurskrävande och kan avsevärt påverka användarupplevelsen, till exempel orsakar irriterande avmattningar. Befintliga övervakningsmetoder kan styra de allmänna omkostnader som införs i ansökningarna genom att minska mängden insamlade data, till exempel genom att samla in varje händelse endast med en given sannolikhet. Men att samla in färre händelser begränsar mängden information som extraheras från fältet och kan misslyckas med att ge en heltäckande bild av beteendet hos ett program. I detta dokument presenterar vi fragmenterad övervakning, en övervakningsteknik som tar upp frågan om att samla in information från fältet utan irriterande användare. Den viktigaste idén med fragmenterad övervakning är att minska overhead genom att registrera partiella spår (fragment) i stället för fullständiga spår, medan notera början och slutet av varje fragment med tillståndsinformation. Dessa noteringar utnyttjas offline för att härleda spår som sannolikt kan observeras i fältet och som inte kunde samlas in direkt på grund av de overhead som skulle införas i ett program.
Alternativt kan information samlas in vid körning endast med en given sannolikhet eller enligt en strategi REF.
Fragmented Monitoring
{'venue': 'EPTCS 254, 2017, pp. 57-68', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}