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Technique et Science Informatiques

0752-4072
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 33/5-6 - 2014  - pp.465-498  - doi:10.3166/tsi.33.465-498
TITRE
Agrégation de traces d’exécution pour la visualisation de grands systèmes distribués

TITLE
Aggregagion of execution traces for the visualization of large-scale distributed systems

RÉSUMÉ

La visualisation de performance consiste à représenter graphiquement l’exécution d’applications parallèles pour procéder à leur analyse. Dans le cas de très grands systèmes, l’agrégation des données analysées est inévitable. Cet article met en évidence un problème scientifique majeur : comment produire des représentations agrégées qui ont un sens lors du passage à l’échelle ? Quatre éléments de réponse sont discutés.

  1. Les outils de visualisation doivent garantir la compréhension et le contrôle par l’utilisateur du procédé d’agrégation.
  2. Il est crucial d’estimer la qualité des représentations engendrées afin de distinguer les agrégations utiles (suppression d’informations redondantes) de celles qui sont dangereuses pour l’analyse (perte d’informations importantes). Nous proposons des mesures issues de la théorie de l’information pour quantifier ces deux aspects et pour ainsi engendrer des représentations multirésolutions (agrégation de données redondantes et conservation des données hétérogènes).
  3. Les propriétés sémantiques et topologiques du système doivent également être prises en compte afin de garantir la juste interprétation des agrégats par l’utilisateur. La recherche des agrégations optimales est ainsi restreinte à un ensemble d’agrégations pertinentes sur le plan sémantique.
  4. Des méthodes de calcul sophistiquées sont alors nécessaires pour sélectionner les agrégations optimales lors du passage à l’échelle. Nous proposons un algorithme à complexité linéaire (dans le cas de systèmes hiérarchiques) parvenant à agréger jusqu’à un million d’entités et garantissant l’interprétabilité des visualisations engendrées.


ABSTRACT

Performance visualisation consists in using graphical representations to analyse parallel applications. In the case of large-scale systems, the aggregation of data cannot be avoided. This paper highlights a major scientific issue: How to provide aggregated representations that have a consistent meaning at scale? Four facets of this issue are addressed in this paper.

  1. Visualisation tools should ensure the understanding and the control of the aggregation process by the user.
  2. They should estimate the quality of aggregated representations in order to distinguish useful aggregations (suppressing redundant information) from those that may be harmful for the analysis (supressing essential information). We propose to use informationtheoretic measures in order to quantify these two aspects and to generate multiresolution representations of the system (aggregating redundant data while preserving heterogeneous data).
  3. The system’s semantic and topological properties should also be taken into account in order to ensure the proper interpretation of aggregated data by the user. The search for optimal aggregations is thus restricted to a subset of semantically-relevant aggregations.
  4. Advanced computation methods are necessary to select optimal aggregations in an efficient way. We propose an algorithm with a linear complexity (in the case of hierarchical systems) in order to aggregate large-scale execution traces while preserving the interpretability of generated visualisations.


AUTEUR(S)
Robin LAMARCHE-PERRIN, Lucas M. SCHNORR, Jean-Marc VINCENT, Yves DEMAZEAU

MOTS-CLÉS
agrégation de données, réduction de complexité, perte d’information, théorie de l’information, visualisation de performance, systèmes distribués, représentations treemap.

KEYWORDS
data aggregation, complexity reduction, information loss, information theory, performance visualization, distributed systems, treemap representations.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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