A Transformational Approach to Parametric Accumulated-Cost Static Profiling

Traditional static resource analyses estimate the total resource usage of a program, without executing it. In this paper we present a novel resource analysis whose aim is instead the static profiling of accumulated cost, i.e., to discover, for selected parts of the program, an estimate or bound of the resource usage accumulated in each of those parts. Traditional resource analyses are parametric in the sense that the results can be functions on input data sizes. Our static profiling is also parametric, i.e., our accumulated cost estimates are also parameterized by input data sizes. Our proposal is based on the concept of cost centers and a program transformation that allows the static inference of functions that return bounds on these accumulated costs depending on input data sizes, for each cost center of interest. Such information is much more useful to the software developer than the traditional resource usage functions, as it allows identifying the parts of a program that should be optimized, because of their greater impact on the total cost of program executions. We also report on our implementation of the proposed technique using the CiaoPP program analysis framework, and provide some experimental results

Low-Impact System Performance Analysis Using Hardware Assisted Tracing Techniques

RÉSUMÉ Les applications modernes sont difficiles à diagnostiquer avec les outils de débogage et de profilage traditionnels. Dans les systèmes de production, la première priorité est de minimiser la perturbation sur l'application cible. Les outils de traçage sont très appropriés pour l'étude des performances de tels systèmes car les événements sont enregistrés et l'analyse se fait a posteriori. Une des principales exigences des systèmes de traçage est le faible surcoût. L'activation d'un nombre réduit d'événements aide à respecter cette exigence, mais au prix de la diminution de la granularité de la trace. Dans cette thèse, nous présentons notre travail de recherche qui traite du problème de la granularité limitée des traces en maintenant un faible surcoût sur les applications cibles. Nous présentons de nouvelles techniques et algorithmes qui abordent le problème en se basant d'abord sur une approche de filtrage logiciel et de traçage coopératif, puis en explorant des mécanismes plus avancés de traçage matériel. Nous avons proposé une approche efficace de traçage conditionnel dans l'espace noyau et utilisateur qui se base sur des mécanismes de filtrages compilés en code natif. Afin d'atteindre l'objectif d'avoir une trace détaillée du système, nous expliquons que les processeurs modernes contiennent des blocs de traçage matériel qui n'ont pas encore été entièrement exploités dans le domaine du traçage. Nous caractérisons leur performance et nous analysons les paquets de traces, leur relation avec l'exécution du logiciel, et les possibilités de les utiliser pour une trace détaillée. Nous proposons des techniques à faible surcoût, assistées par le matériel, rendant possible une analyse détaillée permettant la détection des latences d'interruption et des appels systèmes. Nous présentons aussi une nouvelle technique qui se base sur les paquets de trace à bas niveau du processeur pour analyser efficacement les processus et les ressources utilisées dans une machine virtuelle. De plus, nous avons identifié et solutionné des problèmes reliés au traçage matériel en utilisant l'assistance logicielle du système d'exploitation, ouvrant ainsi la voie à des recherches plus approfondies sur les approches coopératives de traçage matériel-logiciel. Comme nos techniques sont axées sur les exigences du traçage à haute vitesse dans les systèmes embarqués et de production traitant des transactions à haute fréquence, nous avons constaté que nos progrès dans le domaine du traçage matériel-logiciel se sont avérés très utiles pour détecter la contention des ressources et la latence dans les systèmes.----------ABSTRACT Modern applications are becoming hard to diagnose using traditional debugging and profiling tools. For production systems the first priority is to have minimal disturbance on the target application. To analyze performance of such systems, tracing tools are imperative where events can be logged and analyzed post-execution. One of the key requirements for tracing solutions however, is low overhead. A generic solution can be to select only a few events to trace, but at the cost of trace granularity. In this thesis, we present our research work that deals with the problem of lack of high granularity in traces while maintaining a low-overhead on target applications. We present our new techniques and algorithms that approach the problem initially from a software filtering and co-operative tracing approach, and then explore more advanced hardware tracing mechanisms that can be used. We have proposed an efficient kernel and userspace conditional tracing approach, with an enhanced native compiled filtering mechanism. Continuing towards our goal to have a detailed trace of a system, we further discuss how modern processors contain new hardware tracing blocks that have not yet been fully explored and exploited in the tracing domain. We characterize their performance and analyze the trace packets, their relation with software executions and opportunities to utilize them for a detailed trace. We therefore propose low-overhead hardware assisted techniques that allow a fine grained instruction based interrupt and system call latency detection mechanism. We also present a new algorithm that shows how such low-level trace packets coming directly from the processor, can be effectively utilized to analyze even the processes or resources consumed inside a VM. We have also identified and improved upon issues related to hardware tracing itself using software assistance from operating systems thus laying out ground for further research in hardware-software co-operative tracing approaches. As our techniques are focused towards requirements of high speed tracing in embedded or production systems, catering high frequency transactions, we have found that our advancements in the hardware-software domain have proved to be invaluable in detecting resource contention and latency in systems