Visualizing Distributed System Executions
Visualizing Distributed System Executions
复制标题
可视化分布式系统执行
DOI：
10.1145/3375633
复制
发表时间：
2020
影响因子：
4.4
通讯作者：
Ernst, Michael D.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Beschastnikh, Ivan;Liu, Perry;Xing, Albert;Wang, Patty;Brun, Yuriy;Ernst, Michael D.
分布式系统给软件开发人员带来了独特的挑战。理解系统的通信拓扑和对系统主机的并发活动的推理可能很困难。分析系统日志的标准方法可能是一个冗长而复杂的过程，它涉及从多个主机的日志中重构系统日志，用非同步时钟协调主机之间的时间戳，以及理解日志编码的执行过程中发生的事情。本文提出了一种新方法，用于处理在分析分布式系统执行期间经常执行的三个任务：(1)理解事件的相对顺序，(2)搜索主机之间交互的特定模式，以及(3)识别执行对之间的结构相似性和差异性。我们的方法由xvector和shiviz组成，xvector利用分布式系统捕获部分排序信息，这些信息对事件之间的happens-before关系进行编码，shiviz处理结果日志，并将分布式系统执行呈现为交互式时空图。两个共有109名学生的用户研究和一个有2名开发人员的案例研究表明，我们的方法是有效的，帮助参与者在统计上显著地正确回答更多的系统理解问题，具有非常大的效应量。
Distributed systems pose unique challenges for software developers. Understanding the system’s communication topology and reasoning about concurrent activities of system hosts can be difficult. The standard approach, analyzing system logs, can be a tedious and complex process that involves reconstructing a system log from multiple hosts’ logs, reconciling timestamps among hosts with non-synchronized clocks, and understanding what took place during the execution encoded by the log. This article presents a novel approach for tackling three tasks frequently performed during analysis of distributed system executions: (1) understanding the relative ordering of events, (2) searching for specific patterns of interaction between hosts, and (3) identifying structural similarities and differences between pairs of executions. Our approach consists ofXVector, which instruments distributed systems to capture partial ordering information that encodes the happens-before relation between events, andShiViz, which processes the resulting logs and presents distributed system executions as interactive time-space diagrams. Two user studies with a total of 109 students and a case study with 2 developers showed that our method was effective, helping participants answer statistically significantly more system-comprehension questions correctly, with a very large effect size.
登录
查看更多内容
可视化大规模流应用程序
影响因子：
2.3
作者：
Wim De Pauw;H. Andrade
通讯作者：
H. Andrade
用于系统跟踪分析的视觉和算法工具：案例研究
DOI：
--
发表时间：
2010
期刊：
OPSR
影响因子：
--
作者：
Wim De Pauw;S. Heisig
通讯作者：
S. Heisig
DOI：
--
发表时间：
2008
期刊：
2008 IEEE Symposium on Visual Languages and Human-Centric Computing
影响因子：
--
作者：
G. Langelier;H. Sahraoui;Pierre Poulin
通讯作者：
Pierre Poulin
DOI：
10.1145/2970276.2970352
发表时间：
2016-08
期刊：
2016 31st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)
影响因子：
--
作者：
Haipeng Cai;D. Thain
通讯作者：
Haipeng Cai;D. Thain
新手软件团队中测试的推动因素、阻碍因素和看法
DOI：
10.1145/2635868.2635925
发表时间：
2014
期刊：
Proceedings of the 22nd ACM SIGSOFT International Symposium on Foundations of Software Engineering
影响因子：
--
作者：
Raphael Pham;Stephan Kiesling;Olga Liskin;Leif Singer;K. Schneider
通讯作者：
K. Schneider