Abstract-Tracing gör det möjligt att analysera aktivitetsinteraktioner med varandra och med operativsystemet. Att hitta prestandaproblem i ett spår är inte trivialt på grund av deras stora storlek. Dessutom krävs djup kunskap om alla komponenter i det observerade systemet för att avgöra om observerat beteende är normalt. Vi introducerar TraceCompare, ett ramverk som automatiskt identifierar skillnader mellan grupper av utföranden av samma uppgift på användarrymden och kärnnivåerna. Många prestandaproblem manifesterar sig som variationer som lätt identifieras av vårt ramverk. Vår jämförelsealgoritm tar hänsyn till alla trådar som påverkar slutförandet av analyserade utföranden. Skillnaderna är korrelerade med tillämpningskoden för att underlätta korrigeringen av identifierade problem. Prestandakarakteristika för utförande av uppgifter representeras av en ny datastruktur som kallas förstärkt anropande sammanhangsträd (ECCT). Vi visar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt genom att presentera fyra fallstudier där TraceCompare användes för att avslöja allvarliga prestandaproblem i företags- och open source-tillämpningar, utan att tidigare känna till deras kodbas. Vi visar också att omkretsen på vår spårningslösning ligger mellan 0,2 och 9 procent beroende på typ av applikation.
Doray m.fl. REF föreslår ett nytt verktyg, TraceCompare, som underlättar prestandavariationsdetektering mellan flera utföranden av samma uppgift.
Diagnosing Performance Variations by Comparing Multi-Level Execution Traces
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}