Nya paradigmskiften i distribuerade datorer som tillkomsten av cloud computing innebär nya utmaningar för analysen av distribuerade utföranden. En viktig ny egenskap är att ledningspersonalen på datorplattformar och utvecklarna av applikationer är åtskilda av företagets gränser. Nettoresultatet är att när program går fel, är de mest lättillgängliga felsökningshjälpmedel för utvecklare den synliga utgången av programmet och alla loggfiler som samlas in under deras utförande. I detta dokument föreslår vi konceptet med uppgiftsgrafer som en grund för att representera distribuerade utföranden, och presentera en låg overhead algoritm för att sluta aktivitetsgrafer från händelseloggfiler. Intuitivt representerar en uppgift ett autonomt segment av beräkning inuti en tråd. Kanter mellan uppgifter representerar deras interaktioner och bevarar programmerarnas uppfattning om data och kontrollflöden. Vår teknik utnyttjar befintligt loggstöd där det finns tillgängligt eller på annat sätt förstärker det med aspektbaserad instrumentering för att samla in händelser av en uppsättning fördefinierade typer. Vi visar hur uppgiftsgrafer kan förbättra precisionen av anomali upptäckt i en begäran-orienterad analys av fältprogramvara och hjälpa programmerare att förstå driften av Hadoop Distributed File System (HDFS).
I REF, Xin et al. presentera en teknik för att analysera distribuerade system genom att bygga uppgift diagram från händelser loggfiler.
Lightweight Task Graph Inference for Distributed Applications
{'venue': '2010 29th IEEE Symposium on Reliable Distributed Systems', 'journal': '2010 29th IEEE Symposium on Reliable Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}