[发明专利]用于选择跟踪目标的成本分析

说明书

相关申请的交叉引用

本申请要求于2013年2月12日提交的题为“Cost Analysis for Selecting Tract Objectives(用于选择跟踪目标的成本分析)”的美国专利申请序列号13/765,648的优先权和权益，该申请的整体内容通过援引被明确地纳入于此。

背景

跟踪收集与应用如何在计算机系统内执行有关的信息。跟踪数据可包括任何类型的可解释该应用如何操作的数据，并且这样的数据可由开发者在应用的调试或优化期间分析。跟踪数据还可在该应用的生产操作期间被管理员用来标识各种问题。

在开发和调试期间发生的跟踪可能是非常详细的。在一些情况下，跟踪操作可不利地影响系统性能，因为跟踪操作可消耗大量的处理、存储或网络带宽。

概述

跟踪系统可跨应用的多个实例划分跟踪目标，随后部署要跟踪的目标。各目标的结果可被聚集成对该应用的详细跟踪表示。这些跟踪目标可定义具体的函数、进程、存储器对象、事件、输入参数、或可收集的跟踪数据的其他子集。可将这些目标部署在应用的可在不同设备上运行的单独实例上。在一些情况下，可以将这些目标部署在不同的时间区间处。跟踪目标可以是当结果被聚集时可提供应用性能的整体视图的轻量、相对非侵入式的跟踪工作负载。

跟踪系统可执行成本分析来标识麻烦或昂贵的跟踪目标。对于麻烦的目标，可创建可独立地执行的两个或更多个目标。成本分析可包括可针对其来制定预算以用于收集数据的处理、存储和网络性能因数，而没有不适当的关于被测应用的性能或财务消耗。较大的目标可被递归地分析以将该较大的目标分成可被独立地部署的各较小的目标。

跟踪管理系统可使用成本分析和性能预算来向可在运行应用的同时收集跟踪数据的仪表化系统分派跟踪目标。该跟踪管理系统可分析各个体跟踪工作负载以得到处理、存储和网络性能成本，并基于可为特定设备设置的资源预算来选择要部署的工作负载。在一些情况下，可选择在所分配的预算内最大化资源消耗的补充跟踪目标。这些预算可分配要跟踪的某些资源，这可以是通过在运行应用时进行跟踪来限制任何不利影响的机制。

跟踪系统可通过标识收集到的数据内的周期性，随后更新采样率和数据收集窗口来优化收集到的数据。可使用经更新的参数来对数据进行重新采样并执行更详细的分析。该优化可基于初步跟踪分析，通过该初步跟踪分析可提取如用于默认的参数集的频率集。该跟踪系统可使用可被部署的多个独立的跟踪目标来收集数据，并且每一跟踪目标都可使用周期性分析来优化以收集统计上显著的数据。

两个不同的跟踪器目标之间的周期性相似性可被用来标识要采样的附加输入参数。跟踪器目标可以是大型跟踪器操作的各个体部分，并且每一个跟踪器目标都可具有单独的可为其收集数据的输入对象的集合。在收集了针对跟踪器目标的数据后，可标识出具有相似周期性的其他跟踪器目标。可将来自其他跟踪器目标的输入对象添加到跟踪器目标，并且可执行该跟踪器目标以确定新添加的目标的统计显著性。迭代过程可遍历多个输入对象，直到耗尽可能的输入对象并且统计上显著的输入对象集合被标识出。

可比较分布式跟踪系统中的各跟踪器目标以标识出可具有高统计相关性的输入参数。迭代过程可通过比较多个跟踪器目标的结果并将可能的输入对象评分为可能在统计上相关来遍历多个输入对象。对于每一迭代，可将统计上不相关的输入对象从跟踪器目标中丢弃，并可添加其他潜在相关的对象。该迭代过程可收敛于针对给定测量值在统计上相关的输入对象集合，而无需关于正在跟踪的应用的先验知识。

分布式跟踪系统可使用可为其创建剖析模型的独立跟踪器目标。剖析模型可被部署成非仪表化设备上用于评估剖析模型的监视代理。由于剖析模型用统计上显著的结果来操作，因此采样频率可被调整。剖析模型可被部署成用于测试在更高度仪表化环境中创建的模型的验证机制，并可使用仪表化环境来收集可能还不同样准确的与性能相关的结果。在一些情况下，剖析模型可分布在大量设备上以基于从单个仪表化设备或较少数目的仪表化设备收集的数据来验证各模型。

提供本概述以便以简化形式介绍将在以下的详细描述中进一步描述的一些概念。本概述并不旨在标识所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护主题的范围。

附图简述

在附图中：

图1是示出用于跟踪应用的系统的实施例的图示。

图2是示出可创建跟踪目标、部署这些目标并分析结果的设备的实施例的图示。

图3是示出用于创建并部署目标的方法的实施例的流程图示。