A Trace Macroscopic Description based on Time Aggregation - Archive ouverte HAL Access content directly
Reports (Research Report) Year : 2014

A Trace Macroscopic Description based on Time Aggregation

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Abstract

Today, because of computing system complexity, it is required to trace application executions to understand their behavior. Visualization techniques provide some help in representing their content, but their scalability is limited both because of human perception and bounded screen resolution. To solve this issue, we propose a visualization based on time aggregation that provides a concise overview of a trace whatever its size. The level of details in this visualization can be configurable by users who can adjust the compromise between concision (gain from aggregation) and information loss. They can then refine their analysis by zooming in an interesting part and choosing a less aggregated overview for this interesting part. This visualization is implemented in our tool, Ocelotl, which enables users to interact with this visualization by changing the selected time interval and its aggregation settings dynamically. The results presented in this paper show that the technique can help users correctly identify anomalies in very large trace files composed of up to forty million events.
De nos jours, à cause de la complexité des systèmes actuels, les analystes utilisent le traçage pour comprendre le comportement des programmes. Les techniques de visualisation aident à représenter le contenu de ces traces, mais le passage à l'échelle est limité par la perception humaine des données affichées ainsi que par la résolution des écrans. Dans le but de résoudre ce problème, nous proposons une technique de visualisation faisant appel à une algorithme d'agrégation, fournissant un aperçu du contenu de la trace quelle que soit sa taille. Le niveau de détail peut être ajusté par l'utilisateur, grâce à un compromis entre la réduction de complexité de la représentation (gain dû à l'agrégation) et la perte d'information. L'utilisateur peut ensuite raffiner l'analyse en zoomant sur des parties intéressantes de la trace et en diminuant l'intensité de l'agrégation. Cette technique est implémentée dans notre outil, Ocelotl, qui permet à l'utilisateur d'interagir avec la visualisation en changeant les bornes de temps et les paramètres de l'agrégation de manière dynamique. Les résultats présentés dans ce rapport montrent que notre contribution aide les utilisateurs à identifier des anomalies dans des traces contenant jusqu'à quarante millions d'événements.
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Dates and versions

hal-00981020 , version 1 (20-04-2014)
hal-00981020 , version 2 (22-04-2014)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00981020 , version 2

Cite

Damien Dosimont, Lucas Mello Schnorr, Guillaume Huard, Jean-Marc Vincent. A Trace Macroscopic Description based on Time Aggregation. [Research Report] RR-8524, INRIA. 2014. ⟨hal-00981020v2⟩
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