Analyse de performance de systèmes distribués et hétérogènes à l'aide de traçage noyau

RÉSUMÉ Les systèmes infonuagiques sont en utilisation croissante. La complexité de ces systèmes provient du fait qu'ils s'exécutent de manière distribuée sur des architectures multicoeurs. Cette composition de services est souvent hétérogène, c.-à-d. qui implique différentes technologies, librairies et environnements de programmation. L'interopérabilité est assurée plutôt par l'utilisation de protocoles ouverts. L'espace de configuration résultant croît de manière exponentielle avec le nombre de paramètres, et change continuellement en fonction des nouveaux besoins et de l'adaptation de la capacité. Lorsqu'un problème de performance survient, il doit être possible d'identifier rapidement la cause pour y remédier. Or, ce problème peut être intermittent et difficile à reproduire, et dont la cause peut être une interaction transitoire entre des tâches ou des ressources. Les outils utilisés actuellement pour le diagnostic des problèmes de performance comprennent les métriques d'utilisation des ressources, les outils de profilage, la surveillance du réseau, des outils de traçage, des débogueurs interactifs et les journaux systèmes. Or, chaque composant doit être analysé séparément, ou l'utilisateur doit corréler manuellement cette information pour tenter de déduire la cause du problème. L'observation globale de l'exécution de systèmes distribués est un enjeu majeur pour en maitriser la complexité et régler les problèmes efficacement. L'objectif principal de cette recherche est d'obtenir un outil d'analyse permettant de comprendre la performance d'ensemble d'une application distribuée. Ce type d'analyse existe au niveau applicatif, mais elles sont spécifiques à un environnement d'exécution ou un domaine particulier. Nos travaux se distinguent par l'utilisation d'une trace noyau, qui procure un niveau plus abstrait de l'exécution d'un programme, et qui est indépendant du langage ou des librairies utilisées. La présente recherche vise à déterminer si la sémantique des évènements du système d'exploitation peut servir à une analyse satisfaisante. Le surcout du traçage est un enjeu important, car il doit demeurer faible pour ne pas perturber le système et être utile en pratique. Nous proposons un nouvel algorithme permettant de retrouver les relations d'attente entre les tâches et les périphériques d'un ordinateur local. Nous avons établi que le chemin critique exact d'une application nécessite des évènements qui ne sont pas visibles depuis le système d'exploitation. Nous proposons donc une approximation du chemin critique, dénomée chemin actif d'exécution, où chaque attente est remplacée par sa cause racine. Les approches antérieures reposent sur l'analyse des appels système. L'analyse doit tenir en compte la sémantique de centaines d'appels système, ce qui n'est pas possible dans le cas général, car le fonctionnement d'un appel système dépend de l'état du système au moment de son exécution. Par exemple, le comportement de l'appel système read() est complètement différent si le fichier réside sur un disque local ou sur un serveur de fichier distant. L'appel système ioctl() est particulièrement problématique, car son comportement est défini par le programmeur. Le traçage des appels système contribue aussi à augmenter le surcout, alors qu'une faible proportion d'entre eux modifie le flot de l'exécution. Les tâches d'arrière-plan du noyau n'effectuent pas d'appels système et ne peuvent pas être prises en compte par cette méthode. À cause de ces propriétés, l'analyse basée sur des appels système est fortement limitée. Notre approche remplace les appels système par des évènements de l'ordonnanceur et des interruptions. Ces évènements de plus bas niveau sont indépendants de la sémantique des appels système et prennent en compte les tâches noyau. Le traçage des appels système est donc optionnel, ce qui contribue à réduire le surcout et simplifie drastiquement l'analyse. Les bancs d'essais réalisés avec des logiciels commerciaux populaires indiquent qu'environ 90% du surcout est lié aux évènements d'ordonnancement. En produisant des cycles d'ordonnancement à la fréquence maximale du système, il a été établi que le surcout moyen au pire cas est de seulement 11%. Nous avons aussi réalisé une interface graphique interactive montrant les résultats de l'analyse. Grâce à cet outil, il a été possible d'identifier avec succès plusieurs problèmes de performance et de synchronisation. Le fonctionnement interne et l'architecture du programme sont exposés par l'outil de visualisation, qui se révèle utile pour effectuer la rétro-ingénierie d'un système complexe. Dans un second temps, la dimension distribuée du problème a été ajoutée. L'algorithme de base a été étendu pour supporter l'attente indirecte pour un évènement distant, tout en préservant ses propriétés antérieures. Le même algorithme peut donc servir pour des processus locaux ou distants. Nous avons instrumenté le noyau de manière à pouvoir faire correspondre les paquets TCP/IP émis et reçus entre les machines impliqués dans le traitement à observer. L'algorithme tient en compte que la réception ou l'émission de paquets peut se produire de manière asynchrone. Les traces obtenues sur plusieurs systèmes n'ont pas une base de temps commune, car chacun possède sa propre horloge. Aux fins de l'analyse, toutes les traces doivent être synchronisées, et les échanges apparaitre dans l'ordre de causalité. Pour cette raison, les traces doivent être préalablement synchronisées. L'algorithme a été utilisé pour explorer le comportement de différentes architectures logicielles. Différentes conditions d'opérations ont été simulées (délais réseau, durée de traitement, retransmission, etc.) afin de valider le comportement et la robustesse de la technique. Il a été vérifié que le résultat obtenu sur une grappe d'ordinateurs est le même que celui obtenu lorsque les services s'exécutent dans des machines virtuelles. Le surcout moyen nécessaire pour tracer une requête Web s'établit à 5%. La borne supérieure du surcout pour des requêtes distantes est d'environ 18%. Pour compléter l'analyse, nous avons réalisé des cas d'utilisation impliquant six environnements logiciel et domaines différents, dont une application Web Django, un serveur de calcul Java-RMI, un système de fichier distribué CIFS, un service Erlang et un calcul parallèle MPI. Comme contribution secondaire, nous avons proposé deux améliorations à l'algorithme de synchronisation. La première consiste en une étape de présynchronisation qui réduit considérablement la consommation maximale de mémoire. La deuxième amélioration concerne la performance de la fonction de transformation du temps. Le temps est représenté en nanosecondes et le taux de variation à appliquer doit être très précis. L'utilisation de l'arithmétique à point flottant de précision double n'est pas assez précis et produit des inversions d'évènements. Un couteux calcul à haute précision est requis. Grâce à une simple factorisation de l'équation linéaire, la plupart des calculs à haute précision ont été remplacés par une arithmétique entière 64-bit. Les bancs d'essai ont mesuré que cette optimisation procure une accélération de 65 fois en moyenne et que la précision du résultat n'est pas affectée. Le troisième thème de la recherche porte sur le profilage des segments du chemin d'exécution. L'échantillonnage des compteurs de performance matériel permet le profilage du code natif avec un faible surcout. Une limitation concerne le code interprété qui peut se retrouver dans une application hétérogène. Dans ce cas, le code profilé est celui de l'interpréteur, et le lien avec les sources du programme est perdu. Nous avons conçu une technique permettant de transférer à un interpréteur l'évènement de débordement du compteur de performance, provenant d'une interruption non masquable du processeur. L'analyse de l'état de l'interpréteur peut être effectuée en espace utilisateur. Un module d'analyse pour Python a été développé. Nous avons comparé le cout des méthodes pour obtenir la pile d'appel de l'interpréteur Python et celle du code interprété. Ces données sont sauvegardées par l'entremise de LTTng-UST, dont la source de temps est cohérente avec les traces produites en mode noyau, ce qui permet d'associer les échantillons produits avec le chemin d'exécution. Nous avons validé le profil à l'aide d'une application d'étalonnage. Nous avons mesuré une erreur inférieure à 1%, et ce résultat est équivalent à celui produit par un profileur déterministe. La période d'échantillonnage est établie selon un compromis entre le surcout et la résolution de l'échantillonnage. Nos tests indiquent que, pour un chemin d'exécution de 50ms, une plage de taux d'échantillonnage existe et satisfait à la fois une marge d'erreur inférieure à 5% et un surcout de moins de 10%.----------ABSTRACT Cloud systems are increasingly used. These systems have a complex behavior, because they run on a cluster of multi-core computers. This composition of services is often heterogeneous, involving different technologies, libraries and programming environments. Interoperability is ensured using open protocols rather than standardizing runtime environments. The resulting configuration space grows exponentially with the number of parameters, and constantly changes in response to new needs and capacity adaptation. When a performance problem arises, it should be possible to quickly identify the cause in order to address it. However, performance problems can be intermittent and difficult to reproduce, and their cause can be a transient interaction between tasks or resources. The tools currently used to diagnose performance problems include resource utilization metrics, profiling tools, network monitoring, layout tools, interactive debuggers and system logs. However, each component must be analyzed separately, or the user must manually correlate that information to try deducing the root cause. Observing the performance of globally distributed systems is a major challenge, to master their complexity and solve problems effectively. The main objective of this research is to obtain an analysis tool for understanding the overall performance of a distributed application. This type of analysis exists at the application level, but they are specific to a runtime environment or a particular application domain. To address this issue, we propose to use kernel tracing, which provides a more abstract information about the execution of a program and is independent of the language or the libraries used. This research aims to determine whether the semantics of the operating system events are effective for performance analysis of such systems. The additional cost of tracing is an important issue because it must remain low, to avoid disturbing the system and be useful in practice. We propose a new algorithm to find the waiting relationships between tasks and devices on a local computer. We established that the exact critical path of an application requires events which are not visible from the operating system. We therefore propose an approximation of the critical path, that we named execution path. Previous approaches rely on system call analysis. However, the analysis must take into account the semantics of hundreds of system calls. Tracing all system calls increases the overhead, while most system calls do not change the flow of execution. Furthermore, the background kernel threads do not perform system calls and are not taken into account. Our approach relies instead on lower-level events, namely from the scheduler and the interruptions. These events are independent of the semantics of system calls and take into account the kernel threads. Tracing system calls is optional, which helps reduce the overhead and simplifies the analysis. The benchmarks made with popular commercial software indicate that about 90% of the overhead is related to scheduling events. By producing scheduling cycles at the maximum frequency, we established that the average worst case overhead is only 11%. Finally, we implemented an interactive graphical view showing the results of the analysis. With this tool, it was possible to identify quickly several performance and synchronization problems in actual applications. The tool also exposes the internal functioning and architecture of the program, which is useful for performing reverse engineering of a complex system. Secondly, we addressed the distributed dimension of the problem. The basic algorithm has been extended to support indirect network wait, while preserving its previous properties. The same algorithm can therefore be used for local or remote processes. We instrumented the kernel for matching the TCP/IP packets sent and received between machines involved in the processing. The algorithm takes into account the fact that reception and transmission of packets can occur asynchronously. The traces obtained on several systems do not have a common time base, as each has its own clock. The analysis requires that all traces have the same time reference and exchanges must appear in the causal order. For this reason, the traces must first be synchronized. The algorithm was used to explore the behavior of different software architectures. We simulated various operating conditions (network delays, processing delays, retransmission, etc.) to validate the behavior and robustness of the technique. We verified that the result on a cluster of physical computers is the same as the one obtained when the services are running inside virtual machines. The average overhead to trace Web requests is about 5%. The worst case overhead measured with the higest frequency remote procedure call (empty remote call) is approximately 18\%. To complete the analysis, we implemented use cases and software environments involving six different application domains, including a Django Web application, a Java-RMI server, a CIFS distributed file system, an Erlang service and a MPI parallel computation. As a secondary contribution, we proposed two improvements to the synchronization algorithm. The first is a pre-synchronization step that dramatically reduces the maximum memory consumption. The second improvement concerns the performance of the time transformation function. The time is represented in nanoseconds and the rate of change to apply must be very precise. The use of double precision floating point arithmetic is not accurate enough and produces event inversions. Expensive high-precision calculation is required. We replaced most of high-precision calculations by integer arithmetic of native register size, providing an average acceleration of approximately 65 times for the synchronization. The third area of research focuses on profiling the execution path segments. Sampling hardware performance counters allows efficient profiling of native code. One limitation concerns the interpreted code that may be found in an heterogeneous application. In this case, the native code running is the interpreter itself, and the link with the actual sources of the interpreted program is lost. We developed a technique to transfer to an interpreter the performance counter overflow event from the non-maskable interrupt of the processor. The analysis of the interpreter state can then be performed in user-space. To demonstrate the feasability of the approach, we implemented the analysis module for Python. We compared the cost of methods to get the call stack of the Python interpreter and the interpreted code. This data is saved through LTTng-UST, which has a time source consistent with the kernel mode trace and allows the association of the samples produced with the execution path. We validated the profile using a calibrated program. We measured less than 1% profile error, and this result is equivalent to the error rate of a deterministic profiler. The sampling period is a compromise between the overhead and the profile resolution. Our tests indicate that, for an execution path of 50ms, a range of sampling exists that satisfies both a margin of error lower than 5% and an overhead of less than 10%

A Systematic Map for Improving Teaching and Learning in Undergraduate Operating Systems Courses

Operating Systems (OS) is an important area of knowledge included in virtually allundergraduate computing curricula and in some engineering curricula as well. Teaching and learning anOS undergraduate course have always been a challenge. Several different approaches have been used for OSteaching and learning. Nevertheless, it is not easy for a teacher to choose one of them. No guidelines areavailable on how to choose one of them to match the specific objectives of each OS course. The objective ofthis paper is to analyze the approaches that have been used to improve OS teaching and learning by applyinga systematic map. In particular, we consider the following dimensions: learning objectives, assessment,empirical study, methodology, and mode (face-to-face, online, or blended). The systematic map devisedin this paper is focused on the time span from 1995 to 2017 and considered six of the major publicationson the Computer Science Education. We considered three journals (theJournal of Engineering Education,the IEEE TRANSACTIONS ONEDUCATION, and theInternational Journal of Engineering Education) and threeconferences (the ACM Technical Symposium on Computer Science Education—SIGCSE, the Conferenceon Computing Education Research—ITiCSE, and the International Conference on Computing EducationResearch—Koli). A total of 55 papers were included in the study after performing a search based on theinclusion/exclusion criteria. Nine approaches to improve OS teaching and learning were identified andanalyzed. Furthermore, the implications for OS instructors and for research in this field are discussed.2018-1

Runtime Verification of Real-Time Applications Using Trace Data and Model Requirements

RÉSUMÉ Surveiller les systèmes multi-cœurs est difficile en raison des processus s'exécutant en parallèle, et pouvant interférer les uns avec les autres lorsqu'il s'agit d'accéder aux ressources du système, ou simplement d'avoir du temps processeur. Un tel système peut avoir à suivre des principes temps réel, ajoutant des contraintes de temps qui invalident les résultats dès qu'une date limite est manquée. Sur ce genre de système, des données précises n'auront ainsi de valeur que si elles peuvent être produites en respectant un délai donné. Le traçage peut fournir une grande quantité d'informations d'exécution de haute précision, à la fois sur le système et les applications. Il est ainsi souvent l'outil le plus précis et fiable pour étudier et analyser des systèmes ainsi contraints. Cependant, les utilisateurs doivent disposer d'une grande expertise du système afin de comprendre les évènements du noyau du système et leur signification. De plus, il peut être très long d'analyser et étudier manuellement de volumineuses traces d'exécution de haute précision. Dans cette thèse, nous proposons les méthodes et algorithmes permettant d'automatiquement détecter et identifier l'origine de comportements inattendus dans des applications, et ce à l'aide de traces de leurs exécutions et de modèles des exigences. Nous décrivons la structure interne des modèles, la méthodologie pour suivre l'exécution d'une application à travers ses évènements de l'espace utilisateur, et les structures de données nécessaires pour vérifier les contraintes. Nous détaillons ensuite le processus utilisé pour détecter et finalement comprendre la source du comportement non désiré. Nous proposons aussi une approche pour construire automatiquement les modèles pour des applications temps réel courantes. L'hypothèse servant de point de départ pour ce travail est que les traces d'exécution du système et de l'application à analyser peuvent être utilisées pour automatiquement suivre l'exécution de cette application, y détecter les anomalies et trouver leurs sources. Les résultats de ce travail sont les concepts, méthodologies et structures de données utilisés pour suivre et contraindre des applications, ainsi que les méthodes et algorithmes qui permettent de détecter et identifier les comportements inattendus dans ces applications. Ces derniers ont été testés sur de réelles applications temps réel, et ont permis avec succès de détecter et identifier l'origine des irrégularités à leur exécution. De plus, nous avons pu automatiquement, et de façon précise, construire des modèles pour ces applications. Cette dernière étape rend l'utilisation des méthodes de traçage beaucoup plus accessible aux utilisateurs non-experts. Le résultat final est que la détection automatique et la localisation automatique de la source des comportements inattendus dans une application est une option viable et fonctionnelle, qui accélère et simplifie le travail des utilisateurs pour analyser les exécutions de leurs applications.----------ABSTRACT Monitoring multi-core systems is hard because of the concurrently running processes that can contend with each other to access resources of the system or CPU time. Such a system may have to follow real-time principles, adding time constraints that invalidate results as soon as a deadline is missed. This means that accurate data will only be valuable if it can be produced in a timely fashion. Tracing is often the most accurate and reliable tool to study and analyze those systems, as it can provide a lot of high precision runtime information about both the system and applications. Nevertheless, a deep level of expertise of the system is required in order for the users to understand the kernel events and their meaning. Moreover, it can be time consuming to manually analyze and study voluminous high precision execution traces. In this thesis, we propose methods and algorithms to automatically detect and identify the origin of unwanted behaviors in applications, by using traces of their execution and models of the requirements. We describe the internal structure of the models, the methodology to follow an application runtime through its userspace events, and the data structures needed to verify constraints. We then detail the process followed to detect and finally understand the root cause of the unwanted behavior. We also propose an approach to automatically build the models for common real-time applications. The hypothesis serving as starting point for this work is that execution traces of both the system and the application to analyze can be used to automatically follow this application's execution, detect its anomalies and find their root causes. The results of this work are the concepts, methodologies and data structures used to follow and constrain applications, as well as the methods and algorithms allowing to detect and identify unexpected behaviors in those applications. These have been applied on actual real-time applications and succeeded in detecting and identifying the root causes of the irregularities in their runtime. Moreover, we were able to automatically and accurately build models for those applications, making it even easier for non-expert users to take advantage of tracing methods. The final result is that automatically detecting and pinpointing the origin of unwanted behaviors, in an application, is a valid and interesting option, making it faster and easier for users to analyze executions of their applications

Energy-Aware Development and Labeling for Mobile Applications

Today, mobile devices such as smart phones and tablets have become ubiquitous and are used everywhere. Millions of software applications can be purchased and installed on these devices, customizing them to personal interests and needs. However, the frequent use of mobile devices has let a new problem become omnipresent: their limited operation time, due to their limited energy capacities. Although energy consumption can be considered as being a hardware problem, the amount of energy required by today’s mobile devices highly depends on their current workloads, being highly influenced by the software running on them. Thus, although only hardware modules are consuming energy, operating systems, middleware services, and mobile applications highly influence the energy consumption of mobile devices, depending on how efficient they use and control hardware modules. Nevertheless, most of today’s mobile applications totally ignore their influence on the devices’ energy consumption, leading to energy wastes, shorter operation times, and thus, frustrated application users. A major reason for this energy-unawareness is the lack for appropriate tooling for the development of energy-aware mobile applications. As many mobile applications are today behaving energy-unaware and various mobile applications providing similar services exist, mobile application users aim to optimize their devices by installing applications being known as energy-saving or energy-aware; meaning that they consume less energy while providing the same services as their competitors. However, scarce information on the applications’ energy usage is available and, thus, users are forced to install and try many applications manually, before finding the applications fulfilling their personal functional, non-functional, and energy requirements. This thesis addresses the lack of tooling for the development of energy-aware mobile applications and the lack of comparability of mobile applications in terms of energy-awareness with the following two contributions: First, it proposes JouleUnit, an energy profiling and testing framework using unit-tests for the execution of application workloads while profiling their energy consumption in parallel. By extending a well-known testing concept and providing tooling integrated into the development environment Eclipse, JouleUnit requires a low learning curve for the integration into existing development and testing processes. Second, for the comparability of mobile applications in terms of energy efficiency, this thesis proposes an energy benchmarking and labeling service. Mobile applications belonging to the same usage domain are energy-profiled while executing a usage-domain specific benchmark in parallel. Thus, their energy consumption for specific use cases can be evaluated and compared afterwards. To abstract and summarize the profiling results, energy labels are derived that summarize the applications’ energy consumption over all evaluated use cases as a simple energy grade, ranging from A to G. Besides, users can decide how to weigh specific use cases for the computation of energy grades, as it is likely that different users use the same applications differently. The energy labeling service has been implemented for Android applications and evaluated for three different usage domains (being web browsers, email clients, and live wallpapers), showing that different mobile applications indeed differ in their energy consumption for the same services and, thus, their comparison is both possible and sensible. To the best of my knowledge, this is the first approach providing mobile application users comparable energy consumption information on mobile applications without installing and testing them on their own mobile devices

Fundamentals

Volume 1 establishes the foundations of this new field. It goes through all the steps from data collection, their summary and clustering, to different aspects of resource-aware learning, i.e., hardware, memory, energy, and communication awareness. Machine learning methods are inspected with respect to resource requirements and how to enhance scalability on diverse computing architectures ranging from embedded systems to large computing clusters

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

Fundamentals

Volume 1 establishes the foundations of this new field. It goes through all the steps from data collection, their summary and clustering, to different aspects of resource-aware learning, i.e., hardware, memory, energy, and communication awareness. Machine learning methods are inspected with respect to resource requirements and how to enhance scalability on diverse computing architectures ranging from embedded systems to large computing clusters

Optimizing large applications

Both uppermost open source compilers, GCC and LLVM, are mature enough to link-time optimize large applications. In case of large applications, we must take into account, except standard speed efficiency and memory consumption, different aspects. We focus on size of the code, cold start-up time, etc. Developers of applications often come up with ad-hoc solutions such as Elfhack utility, start-up of an application via a pre-loading utility and dlopen; prelinking and variety of different tools that reorder functions to fit the order of execution. The goal of the thesis is to analyse all existing techniques of optimization, evaluate their efficiency and design new solutions based on the link-time optimization platform.Comment: 78 pages, diploma thesi

Certifications of Critical Systems – The CECRIS Experience

In recent years, a considerable amount of effort has been devoted, both in industry and academia, to the development, validation and verification of critical systems, i.e. those systems whose malfunctions or failures reach a critical level both in terms of risks to human life as well as having a large economic impact.Certifications of Critical Systems – The CECRIS Experience documents the main insights on Cost Effective Verification and Validation processes that were gained during work in the European Research Project CECRIS (acronym for Certification of Critical Systems). The objective of the research was to tackle the challenges of certification by focusing on those aspects that turn out to be more difficult/important for current and future critical systems industry: the effective use of methodologies, processes and tools.The CECRIS project took a step forward in the growing field of development, verification and validation and certification of critical systems. It focused on the more difficult/important aspects of critical system development, verification and validation and certification process. Starting from both the scientific and industrial state of the art methodologies for system development and the impact of their usage on the verification and validation and certification of critical systems, the project aimed at developing strategies and techniques supported by automatic or semi-automatic tools and methods for these activities, setting guidelines to support engineers during the planning of the verification and validation phases

Certifications of Critical Systems – The CECRIS Experience

In recent years, a considerable amount of effort has been devoted, both in industry and academia, to the development, validation and verification of critical systems, i.e. those systems whose malfunctions or failures reach a critical level both in terms of risks to human life as well as having a large economic impact.Certifications of Critical Systems – The CECRIS Experience documents the main insights on Cost Effective Verification and Validation processes that were gained during work in the European Research Project CECRIS (acronym for Certification of Critical Systems). The objective of the research was to tackle the challenges of certification by focusing on those aspects that turn out to be more difficult/important for current and future critical systems industry: the effective use of methodologies, processes and tools.The CECRIS project took a step forward in the growing field of development, verification and validation and certification of critical systems. It focused on the more difficult/important aspects of critical system development, verification and validation and certification process. Starting from both the scientific and industrial state of the art methodologies for system development and the impact of their usage on the verification and validation and certification of critical systems, the project aimed at developing strategies and techniques supported by automatic or semi-automatic tools and methods for these activities, setting guidelines to support engineers during the planning of the verification and validation phases