Le web sémantique en aide à l'analyste de traces d'exécution

International audienceL'analyse de traces d' exécution est devenue l'outil priv-ilégié pour débugger et optimiser le code des applications sur les syst emes embarqués. Ces syst emes ont des architec-tures complexes basées sur des composants intégrés appelés SoC (System-on-Chip). Le travail de l'analyste (souvent, un développeur d'application) devient un véritable challenge car les traces produites par ces syst emes sont de tr es grande taille et les ev enements qu'ils contiennent sont de bas niveau. Nous proposons d'aider ce travail d'analyse en utilisant des outils de gestion des connaissances pour faciliter l'explo-ration de la trace. Nous proposons une ontologie du do-maine qui décrit les principaux concepts et contraintes pour l'analyse de traces issues de SoC. Cette ontologie reprend les paradigmes d'ontologie lég ere pour supporter le passagè a l'´ echelle de la gestion des connaissances. Elle utilise des technologies de " triple store " RDF pour son exploitation a l'aide de requêtes déclaratives SPARQL. Nous illustrons notre ap-proche en offrant une analyse de meilleure qualité des traces d'un cas d'utilisation réel

Le web sémantique en aide à l'analyste de traces d'exécution

International audienceL'analyse de traces d' exécution est devenue l'outil priv-ilégié pour débugger et optimiser le code des applications sur les syst emes embarqués. Ces syst emes ont des architec-tures complexes basées sur des composants intégrés appelés SoC (System-on-Chip). Le travail de l'analyste (souvent, un développeur d'application) devient un véritable challenge car les traces produites par ces syst emes sont de tr es grande taille et les ev enements qu'ils contiennent sont de bas niveau. Nous proposons d'aider ce travail d'analyse en utilisant des outils de gestion des connaissances pour faciliter l'explo-ration de la trace. Nous proposons une ontologie du do-maine qui décrit les principaux concepts et contraintes pour l'analyse de traces issues de SoC. Cette ontologie reprend les paradigmes d'ontologie lég ere pour supporter le passagè a l'´ echelle de la gestion des connaissances. Elle utilise des technologies de " triple store " RDF pour son exploitation a l'aide de requêtes déclaratives SPARQL. Nous illustrons notre ap-proche en offrant une analyse de meilleure qualité des traces d'un cas d'utilisation réel

StopGap: Elastic VMs to enhance server consolidation

International audienceVirtualized cloud infrastructures (also known as IaaS platforms) generally rely on a server consolidation system to pack virtual machines (VMs) on as few servers as possible. However, an important limitation of consolidation is not addressed by such systems. Because the managed VMs may be of various sizes (small, medium, large, etc.), VM packing may be obstructed when VMs do not fit available spaces. This phenomenon leaves servers with a set of unused resources (‘holes’). It is similar to memory fragmentation, a well‐known problem in operating system domain. In this paper, we propose a solution which consists in resizing VMs so that they can fit with holes. This operation leads to the management of what we call elastic VMs and requires cooperation between the application level and the IaaS level, because it impacts management at both levels. To this end, we propose a new resource negotiation and allocation model in the IaaS, called HRNM. We demonstrate HRNM's applicability through the implementation of a prototype compatible with two main IaaS managers (OpenStack and OpenNebula). By performing thorough experiments with SPECvirt_sc2010 (a reference benchmark for server consolidation), we show that the impact of HRNM on customer's application is negligible. Finally, using Google data center traces, we show an improvement of about 62.5% for the traditional consolidation engines