Monitoring and Debugging of High Performance Distributed Heterogeneous Cloud Applications

通信和计算基础设施正以极快的速度变得越来越复杂。最近的应用包括5G互联移动设备、自动驾驶汽车、智能机器人和由机器学习提供支持的智能数字助理。硬件和软件层面的许多技术发展使这些进步成为可能，例如具有数十个核心的计算机中央处理器、具有数千个核心和超过180亿个逻辑元素的图形和密集计算(GPGPU)、5G低延迟高速网络以及并行执行其请求的基于云的基础设施。因此，即使是发起电话、进行Web搜索、路由分组或显示视频帧这样的简单操作，也可能涉及多个处理单元上的许多并行核心，可能在几个服务器上。此外，同样的操作，几秒钟后，云中不同的核心和物理服务器可能会以不同的方式提供服务。因此，了解这些行动的执行情况变得极其困难，而且严重缺乏实现这一目的的工具。在本项目中，将对高性能分布式系统的跟踪、分析、调试和监控工具进行扩展，以便从硬件到应用的各个层次有效地提取信息，并应对大量的内核和计算机。该项目特别关注通过边缘服务器和5G网络连接到移动和物联网设备的云应用程序、利用新一代共享内存GPGPU的高性能计算、机器学习应用程序，以及用于更集成的软件开发工具的新的模块化架构。因此，高性能分布式系统的设计者和操作员手中将有工具来快速分析其系统性能，自动或手动发现问题，并优化操作。#(Cr)#(Lf)L的基础结构和通信技术S的快速应用和异常访问加诡辩。新应用的例子包括L的信息化移动设备5G、Les Voitures自主设备、机器人和助手Numérique Intelligence et L的应用机器。CECI不同的可能是先进的技术，不同的物质和逻辑，它们的单位是S中心，共同处理的是图形和演算的科学知识(GPGPU)，这意味着更大的空间，更多的空间，更多的基础设施，以及更多的基础设施。再来一次，再来一次，再加一次，再加一次，然后再加一在这种情况下，我们可以理解操作的不同之处，因为它们的存在很困难，而且还存在许多漏洞。《干部工程》、《交通运输资料》、《画像》、《设计和监测系统》、《警用资料》、《L的资料》、《S的资料》、《新的资料》、《材料的应用》。项目管理中心加上软件应用程序连接器L的互联网对象和5G应用程序，L的应用程序处理程序和类型的GPGPU应用程序高级性能，应用程序的应用程序的机器，以及应用程序的架构模块的环境S开发。Ceci Permettra aux概念者和操作员de Systèmes répars de高级性能d‘voir les outtils en main浇注速度

The communication and computing infrastructure is getting ever more sophisticated at an extremely rapid pace. Recent applications include 5G connected mobile devices, autonomous cars, smart robots and intelligent digital assistants powered by Machine Learning. These advances are made possible by a number of technological developments at the hardware and software levels, such as computer central processing units with tens of cores, coprocessors for graphics and intensive computations (GPGPU) with thousands of cores and over 18 billion logic elements, 5G low latency high speed networking, and Cloud based infrastructures that execute their requests in parallel.As a result, even a simple operation such as initiating a phone call, making a Web search, routing a packet or displaying a video frame, can involve many parallel cores on more than one processing unit, possibly on several servers. Moreover, the same operation, a few seconds later, may be served in a different way by different cores and physical servers in the Cloud. Therefore, understanding the performance of these operations has become extremely difficult and the tools for that purpose are severely lacking. In this project, the tracing, profiling, debugging and monitoring tools for High Performance Distributed Systems will be extended to efficiently extract information from all units in all layers, from the hardware to the applications, and cope with the large number of cores and computers. The project has a specific focus on Cloud applications connecting to mobile and Internet of Things devices through Edge servers and 5G networks, High Performance Computing exploiting the new generation of shared memory GPGPUs, Machine Learning applications, and a new modular architecture for more integrated software development tools. As a result, the designers and operators of High Performance Distributed Systems will have the tools in hand to quickly analyse their system performance, automatically or manually find problems, and optimise operations.#(cr)#(lf)L'infrastructure de calcul et de communication évolue très rapidement et devient toujours plus sophistiquée. Des exemples de nouvelles applications incluent l'informatique mobile avec les réseaux 5G, les voitures autonomes, les robots et assistants numériques intelligents et l'apprentissage machine. Ceci devient possible grâce à plusieurs avancées technologiques, tant matérielles que logicielles, comme les unités centrales de traitement avec des dizaines de coeurs, les coprocesseurs pour le graphisme et les calculs scientifiques (GPGPU) avec des milliers de coeurs, les réseaux 5G à haute vitesse et faible latence, et les infrastructures infonuagiques qui exécutent un grand nombre de requêtes en parallèle.En conséquence, une simple requête, comme faire une recherche sur la Toile ou afficher une image d'un vidéo, peut impliquer un grand nombre de coeurs en parallèle, possiblement sur plusieurs serveurs. Plus encore, la même opération, quelques secondes plus tard, pourrait être servie de manière différente, par différents coeurs et noeuds physiques, dans l'infonuagique. Ainsi, comprendre la performance de telles opérations devient extrêmement difficile et les outils disponibles présentent de nombreuses lacunes. Dans le cadre de ce projet, les outils pour le traçage, profilage, débogage et monitoring de systèmes répartis seront étendus pour efficacement extraire l'information de toutes les unités, à tous les niveaux, du matériel jusqu'aux applications. Le projet se concentre plus spécifiquement sur les applications infonuagiques connectant l'Internet des Objets à travers les réseaux 5G, l'utilisation des processeurs hétérogènes de type GPGPU pour les applications de haute performance, les applications d'apprentissage machine, et les architectures modulaires pour les environnements intégrés de développement. Ceci permettra aux concepteurs et opérateurs de systèmes répartis de haute performance d'avoir les outils en main pour rapidement