Sandboxed, Online Debugging of Production Bugs for SOA Systems

Short time-to-bug localization is extremely important for any 24x7 service-oriented application. To this end, we introduce a new debugging paradigm called live debugging. There are two goals that any live debugging infrastructure must meet: Firstly, it must offer real-time insight for bug diagnosis and localization, which is paramount when errors happen in user-facing applications. Secondly, live debugging should not impact user-facing performance for normal events. In large distributed applications, bugs which impact only a small percentage of users are common. In such scenarios, debugging a small part of the application should not impact the entire system. With the above-stated goals in mind, this thesis presents a framework called Parikshan, which leverages user-space containers (OpenVZ) to launch application instances for the express purpose of live debugging. Parikshan is driven by a live-cloning process, which generates a replica (called debug container) of production services, cloned from a production container which continues to provide the real output to the user. The debug container provides a sandbox environment, for safe execution of monitoring/debugging done by the users without any perturbation to the execution environment. As a part of this framework, we have designed customized-network proxies, which replicate inputs from clients to both the production and test-container, as well safely discard all outputs. Together the network duplicator, and the debug container ensure both compute and network isolation of the debugging environment. We believe that this piece of work provides the first of its kind practical real-time debugging of large multi-tier and cloud applications, without requiring any application downtime, and minimal performance impact

Big Data for the Real-Time Analysis of the Cherenkov Telescope Array Observatory

Lo scopo di questo lavoro di tesi è quello di progettare e sviluppare un framework che supporti l'analisi in tempo reale nel contesto del Cherenkov Telescope Array (CTA). CTA è un consorzio internazionale che comprende 1420 membri provenienti da oltre 200 istituti da 31 Nazioni. CTA punta ad essere il più grande e più sensibile osservatorio ground-based di raggi gamma di prossima generazione in grado di gestire un'elevata quantità di dati e un'alta velocità di trasmissione, compresa tra i 0,5 e i 10 GB/s, con una rate di acquisizione nominale di 6 kHz. A tale riguardo, è stata sviluppata la RTAlib in grado di fornire un'API semplice e ad alte prestazioni per archiviare o fare caching dei dati generati durante la fase di ricostruzione e analisi. Per far fronte alle elevate velocità di trasmissione di CTA, la RTAlib sfrutta il multiprocesso, il multi-threading, le transazioni ed un accesso trasparente a MySQL o Redis per far fronte a diversi casi d’uso. Tutte queste funzionalità sono state testate ottenendo risultati entro i requisiti richiesti. In particolare, con la libreria sviluppata si riesce a fare caching di dati con Redis, con processi scrittori e lettori che lavorano in parallelo, ad una rate di 8 kHz in scrittura e 30 kHz in lettura. Il team in cui ho lavorato ha basato sui principi dell'approccio Scrum e DevOps il proprio processo di sviluppo del software, in particolare dalle unit test fino alla continuous integration, utilizzando tools ad accesso pubblico su GitHub oppure tramite Jenkins. Grazie a questo approccio si è puntato ad avere una elevata qualità del codice fin dall’inizio del progetto, e questo è risultato uno degli approcci più importanti per ottenere i risultati raggiunti

How good can databases deal with Netflow data?

Abarca Ortiz, E. (2011). How good can databases deal with Netflow data?. http://hdl.handle.net/10251/14798.Archivo delegad