Show simple item record

Efficient Techniques for Program Performance Analysis

dc.contributor.advisorRogalewicz, Adamen
dc.contributor.authorPavela, Jiříen
dc.date.accessioned2020-07-20T19:57:49Z
dc.date.available2020-07-20T19:57:49Z
dc.date.created2020cs
dc.identifier.citationPAVELA, J. Efektivní techniky pro měření výkonu programů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.cs
dc.identifier.other129252cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/192434
dc.description.abstractTato práce představuje optimalizační techniky zaměřené na proces sběru výkonnostních dat v rámci výkonnostní analýzy a profilování programů v nástroji Perun.   Rozšíření architektury a implementace těchto nových optimalizačních technik v nástroji Perun (a převážně pak v jeho modulu Tracer) zlepšuje jeho škálovatelnost a umožňuje tak provádět výkonnostní analýzu i nad rozsáhlými projekty.   Zaměřujeme se především na zvýšení přesnosti sběru dat, redukci množství instrumentovaných bodů programu, omezení časové režie procesu sběru dat a výkonnostního profilování, snížení objemu sbíraných dat a velikosti výsledného výkonnostního profilu.   Optimalizace je dosažena pomocí aplikace statistických metod, množství technik statické a dynamické analýzy (případně jejich kombinací) a využitím pokročilých možností a schopností nástrojů SystemTap a eBPF.   Na základě vyhodnocení provedeného na dvou vybraných projektech a množství experimentů můžeme konstatovat, že se nám úspěšně podařilo dosáhnout značné optimalizace u téměř všech sledovaných metrik a kritérií.en
dc.description.abstractIn this work, we propose optimization techniques focused on the data collection process of program performance analysis and profiling within the Perun framework.   We enhance Perun (and especially its Tracer module) by extending their architecture and  implementing novel optimization techniques that allow Perun to scale well even for large projects and test scenarios.   In particular, we focus on improving the data collection precision, scaling down the amount of injected instrumentation, limiting the time overhead of the collection and profiling processes, reducing the volume of raw performance data and the size of the resulting profile.   To achieve such optimization, we utilized statistical methods, several static and dynamic analysis approaches (as well as their combination) and exploited the advanced features and capabilities of SystemTap and eBPF frameworks.   Based on the evaluation performed on two selected projects and numerous experiment cases, we were able to conclude that we successfully achieved significant levels of optimization for nearly all of the identified metrics and criteria.cs
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectoptimalizační technikyen
dc.subjectvýkonnostní analýzaen
dc.subjectdynamická analýzaen
dc.subjectstatická analýzaen
dc.subjectdynamická instrumentaceen
dc.subjectkontinuální integraceen
dc.subjectSystemTapen
dc.subjecteBPFen
dc.subjectoptimization techniquescs
dc.subjectperformance analysiscs
dc.subjectdynamic analysiscs
dc.subjectstatic analysiscs
dc.subjectdynamic instrumentationcs
dc.subjectcontinuous integrationcs
dc.subjectSystemTapcs
dc.subjecteBPFcs
dc.titleEfektivní techniky pro měření výkonu programůen
dc.title.alternativeEfficient Techniques for Program Performance Analysiscs
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2020-07-16cs
dcterms.modified2020-07-17-14:44:24cs
thesis.disciplineBezpečnost informačních technologiícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémůcs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
sync.item.dbid129252en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2020.07.20 21:57:49en
sync.item.modts2020.07.18 08:14:13en
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
dc.contributor.refereeFiedor, Janen
dc.description.markAcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
but.committeeprof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (místopředseda) Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen) Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen) Ing. Libor Polčák, Ph.D. (člen) Ing. Vladimír Veselý, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Tracer, nástroj pro sběr výkonnostní dat, je závislý na technologiích SystemTap a eBNF, jenž jsou k dispozici pouze pro operační systém Linux. Jak reálné by bylo přidání podpory sběru výkonnostních dat pro operační systém Windows? Existují technologie, jenž by šly použít pro tento účel v systému Windows? Řada optimalizačních technik má jako vstup CGR, neboli CG (call graph) + CFG (control flow graph), a produkuje modifikovaný CGR. Dostává každá technika originální CGR? Pokud ano, jak se poté řeší sloučení modifikovaných CGR? Pokud ne, a každá technika tedy dostává na vstup modifikovaný CGR, jenž je výstupem techniky aplikované před ní, jak ovlivňuje pořadí řetězení optimalizací celkový výsledek? Je možné Vaše řešení použít pro měření performance degradation v kernelu?cs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
but.programInformační technologiecs
but.jazykangličtina (English)


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record