Детальная информация

Название: Инструменты профилирования для оценки производительности приложений: магистерская диссертация: 09.04.04
Авторы: Кузнецов Дмитрий Александрович
Научный руководитель: Устинов Сергей Михайлович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2017
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Компьютерное моделирование; профилирование; локализация; показатели приложений
УДК: 004.94(043.3); 004.422.8'2(043.3)
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 09.04.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v17-2122
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Получен инструмент исследования показателей приложений для последующего моделирования эффективности архитектур. Выбраны инструменты профилирования и сравнены их возможности и количество порождаемой при профилировании информации. Выбраны и сформулированы искомые показатели анализируемых приложений. Проанализированы и выбраны наиболее подходящие инструменты профилирования. Создан инструмент, использующий их для поиска данных параметров анализируемых приложений. Полученный инструмент протестирован на опорных приложениях, произведена оценка достоверности получаемых параметров. Данная работа является оригинальным исследованием автора на основе ранее проведенных исследований методов получения пространственно-временной локализации и состоит из четырех глав. В Главе 1 описываются выбранные инструменты профилирования и описание принципа их работы. В Главе 2 описываются опорные приложения для оценки возможности профилировщиков и дальнейшего тестирования разрабатываемого инструмента. Описываются примеры использования выбранных профилировщиков и сравниваются пророждаемые ими профили. В Главе 3 выбираются показатели, которые должны быть получены при работе разрабатываемого инструмента, и на основе выбранных показателей выбираются необходимые профилировщики. Описывается разработка инструмента на языке Vala. В Главе 4 проводится тестирование разработанного инструмента на ранее полученных опорных приложениях.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ)
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Введение
    • Актуальность
    • Цель и задачи работы
  • 1. Обзор свободных инструментов профилирования ПО
    • 1.1. Назначение инструментов профилирования
    • 1.2. Анализатор производительности Gprof
    • 1.3. Профилировщик Perf
    • 1.4. Инструмент анализа Valgrind
    • 1.5. Анализатор производительности Oprofile
    • 1.6. Набор инструментов анализа Google Perftools
  • 2. Профилирование опорных приложений
    • 1.7. Подготовка опорных приложений для профилирования
      • 1.7.1. Необходимый набор опорных приложений для профилирования
      • 1.7.2. Анализ показателей опорных приложений
    • 1.8. Профилирование опорных приложений в Gprof
    • 1.9. Профилирование опорных приложений в Perf
    • 1.10. Профилирование опорных приложений в Valgrind
    • 1.11. Профилирование опорных приложений в OProfile
    • 1.12. Профилирование опорных приложений в Google Perftools
    • 1.13. Анализ профилей, порождаемых профилировщиками
    • 1.14. Сравнение возможностей исследуемых инструментов для оценки ПВЛ приложений
  • 3. Разработка средства исследования показателей приложений
    • 1.15. Показатели приложений, необходимые для оценки эффективности
    • 1.16. Выбор профилировщиков для разработки средства получения показателей приложений
    • 1.17. Разработка инструмента исследования показателей приложений
  • 4. Тестирование разработанного средства исследования показателей приложений
  • Заключение
  • Список использованных источников

Статистика использования

stat Количество обращений: 55
За последние 30 дней: 2
Подробная статистика