Software Tracing Comparison Using Data Mining Techniques

La performance est devenue une question cruciale sur le développement, le test et la maintenance des logiciels. Pour répondre à cette préoccupation, les développeurs et les testeurs utilisent plusieurs outils pour améliorer les performances ou suivre les bogues liés à la performance. L’utilisation de méthodologies comparatives telles que Flame Graphs fournit un moyen formel de vérifier les causes des régressions et des problèmes de performance. L’outil de comparaison fournit des informations pour l’analyse qui peuvent être utilisées pour les améliorer par un mécanisme de profilage profond, comparant habituellement une donnée normale avec un profil anormal. D’autre part, le mécanisme de traçage est un mécanisme de tendance visant à enregistrer des événements dans le système et à réduire les frais généraux de son utilisation. Le registre de cette information peut être utilisé pour fournir aux développeurs des données pour l’analyse de performance. Cependant, la quantité de données fournies et les connaissances requises à comprendre peuvent constituer un défi pour les méthodes et les outils d’analyse actuels. La combinaison des deux méthodologies, un mécanisme comparatif de profilage et un système de traçabilité peu élevé peut permettre d’évaluer les causes des problèmes répondant également à des exigences de performance strictes en même temps. La prochaine étape consiste à utiliser ces données pour développer des méthodes d’analyse des causes profondes et d’identification des goulets d’étranglement. L’objectif de ce recherche est d’automatiser le processus d’analyse des traces et d’identifier automatiquement les différences entre les groupes d’exécutions. La solution présentée souligne les différences dans les groupes présentant une cause possible de cette différence, l’utilisateur peut alors bénéficier de cette revendication pour améliorer les exécutions. Nous présentons une série de techniques automatisées qui peuvent être utilisées pour trouver les causes profondes des variations de performance et nécessitant des interférences mineures ou non humaines. L’approche principale est capable d’indiquer la performance en utilisant une méthodologie de regroupement comparative sur les exécutions et a été appliquée sur des cas d’utilisation réelle. La solution proposée a été mise en oeuvre sur un cadre d’analyse pour aider les développeurs à résoudre des problèmes similaires avec un outil différentiel de flamme. À notre connaissance, il s’agit de la première tentative de corréler les mécanismes de regroupement automatique avec l’analyse des causes racines à l’aide des données de suivi. Dans ce projet, la plupart des données utilisées pour les évaluations et les expériences ont été effectuées dans le système d’exploitation Linux et ont été menées à l’aide de Linux Trace Toolkit Next Generation (LTTng) qui est un outil très flexible avec de faibles coûts généraux.----------ABSTRACT: Performance has become a crucial matter in software development, testing and maintenance. To address this concern, developers and testers use several tools to improve the performance or track performance related bugs. The use of comparative methodologies such as Flame Graphs provides a formal way to verify causes of regressions and performance issues. The comparison tool provides information for analysis that can be used to improve the study by a deep profiling mechanism, usually comparing normal with abnormal profiling data. On the other hand, Tracing is a popular mechanism, targeting to record events in the system and to reduce the overhead associated with its utilization. The record of this information can be used to supply developers with data for performance analysis. However, the amount of data provided, and the required knowledge to understand it, may present a challenge for the current analysis methods and tools. Combining both methodologies, a comparative mechanism for profiling and a low overhead trace system, can enable the easier evaluation of issues and underlying causes, also meeting stringent performance requirements at the same time. The next step is to use this data to develop methods for root cause analysis and bottleneck identification. The objective of this research project is to automate the process of trace analysis and automatic identification of differences among groups of executions. The presented solution highlights differences in the groups, presenting a possible cause for any difference. The user can then benefit from this claim to improve the executions. We present a series of automated techniques that can be used to find the root causes of performance variations, while requiring small or no human intervention. The main approach is capable to identify the performance difference cause using a comparative grouping methodology on the executions, and was applied to real use cases. The proposed solution was implemented on an analysis framework to help developers with similar problems, together with a differential flame graph tool. To our knowledge, this is the first attempt to correlate automatic grouping mechanisms with root cause analysis using tracing data. In this project, most of the data used for evaluations and experiments were done with the Linux Operating System and were conducted using the Linux Trace Toolkit Next Generation (LTTng), which is a very flexible tool with low overhead

Governance of Cloud-hosted Web Applications

Cloud computing has revolutionized the way developers implement and deploy applications. By running applications on large-scale compute infrastructures and programming platforms that are remotely accessible as utility services, cloud computing provides scalability, high availability, and increased user productivity.Despite the advantages inherent to the cloud computing model, it has also given rise to several software management and maintenance issues. Specifically, cloud platforms do not enforce developer best practices, and other administrative requirements when deploying applications. Cloud platforms also do not facilitate establishing service level objectives (SLOs) on application performance, which are necessary to ensure reliable and consistent operation of applications. Moreover, cloud platforms do not provide adequate support to monitor the performance of deployed applications, and conduct root cause analysis when an application exhibits a performance anomaly.We employ governance as a methodology to address the above mentioned issues prevalent in cloud platforms. We devise novel governance solutions that achieve administrative conformance, developer best practices, and performance SLOs in the cloud via policy enforcement, SLO prediction, performance anomaly detection and root cause analysis. The proposed solutions are fully automated, and built into the cloud platforms as cloud-native features thereby precluding the application developers from having to implement similar features by themselves. We evaluate our methodology using real world cloud platforms, and show that our solutions are highly effective and efficient