Recursion Aware Modeling and Discovery For Hierarchical Software Event Log Analysis (Extended)

This extended paper presents 1) a novel hierarchy and recursion extension to the process tree model; and 2) the first, recursion aware process model discovery technique that leverages hierarchical information in event logs, typically available for software systems. This technique allows us to analyze the operational processes of software systems under real-life conditions at multiple levels of granularity. The work can be positioned in-between reverse engineering and process mining. An implementation of the proposed approach is available as a ProM plugin. Experimental results based on real-life (software) event logs demonstrate the feasibility and usefulness of the approach and show the huge potential to speed up discovery by exploiting the available hierarchy.Comment: Extended version (14 pages total) of the paper Recursion Aware Modeling and Discovery For Hierarchical Software Event Log Analysis. This Technical Report version includes the guarantee proofs for the proposed discovery algorithm

CloudLens, un langage de script pour l'analyse de données semi-structurées

International audienceLors de la mise au point d'applications qui s'exécutent dans le nuage, les programmeurs ne peuvent souvent que tracer l'exécution de leur code en multipliant les impressions. Cette pratique génère des quantités astronomiques de fichiers de traces qu'il faut ensuite analyser pour trouver les causes d'un bogue. De plus, les applications combinent souvent de nombreux micro-services, et les programmeurs n'ont qu'un contrôle partiel du format des données qu'ils manipulent. Cet article présente CloudLens, un langage dédié à l'analyse de ce type de données dites semi-structurées. Il repose sur un modèle de programmation flot de données qui permet à la fois d'analyser les sources d'une erreur et de surveiller une application en cours d'exécution