Komplex systemprogramvara möjliggör en mängd olika exekveringsvillkor för systemkonfigurationer och arbetsbelastningsegenskaper. I detta dokument undersöks en principiell användning av referens avrättningar-de av liknande utförande villkor från målet-att hjälpa till att identifiera symptom och orsaker till prestanda avvikelser. För det första, för att identifiera anomalisymtom, konstruerar vi förändringsprofiler som probabilistiskt karakteriserar förväntade prestandaavvikelser mellan mål- och referensutföranden. Genom att syntetisera flera single-parameter förändring profiler, kan vi skalbart identifiera avvikande referens-till målförändringar i ett komplext system med flera utförande parametrar. För det andra, för att begränsa omfattningen av anomali grundorsaksanalys, filtrerar vi anomali-relaterade låg nivå systemmått som de som manifesterar mycket olika mellan mål- och referensutföranden. Vår anomali identifiering metod kräver lite expertkunskap eller detaljerade modeller på system interna och följaktligen kan det enkelt användas. Med hjälp av empiriska fallstudier på Linux I/O-delsystemet och en J2EE-baserad distribuerad onlinetjänst visar vi vår strategis effektivitet när det gäller att identifiera prestandaavvikelser över ett brett spektrum av utförandeförhållanden samt flera systemprogramversioner. I synnerhet upptäckte vi fem tidigare okända avvikelseorsaker i Linux 2.6.23-kärnan. Dessutom, våra preliminära resultat tyder på att online anomali upptäckt och system omkonfigurering kan bidra till att undvika prestanda anomalier i komplexa online-system.
Shen m.fl. föreslog en förändringsprofilbaserad metod för att upptäcka systemavvikelsesymtom genom att kontrollera prestandaavvikelse mellan referens- och målutförandeförhållanden REF.
Reference-driven performance anomaly identification
{'venue': "SIGMETRICS '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}