公开(公告)号：US20150301920A1

公开(公告)日：2015-10-22

申请号：US14582973

申请日：2014-12-24

Applicant: Concurix Corporation

Inventor： Russell S. KRAJEC ,  Ying LI

IPC: G06F11/34 ,  G06F11/36

CPC classification number: G06F11/3466 ,  G06F11/3476 ,  G06F11/3604 ,  G06F11/3636 ,  G06F11/3644 ,  G06F2201/865

Abstract: Periodicity similarity between two different tracer objectives may be used to identify additional input parameters to sample. The tracer objectives may be individual portions of a large tracer operation, and each of the tracer objectives may have separate set of input objects for which data may be collected. After collecting data for a tracer objective, other tracer objectives with similar periodicities may be identified. The input objects from the other tracer objectives may be added to a tracer objective and the tracer objective may be executed to determine a statistical significance of the newly added objective. An iterative process may traverse multiple input objects until exhausting possible input objects and a statistically significant set of input objects are identified.

Abstract translation: 可以使用两个不同示踪物体之间的周期相似性来识别要采样的其他输入参数。 示踪物目标可以是大示踪器操作的单独部分，并且示踪物体目标中的每一个可以具有可以为其收集数据的单独输入对象集合。 在收集示踪物镜的数据之后，可以识别具有相似周期性的其他示踪物物镜。 可以将来自其他跟踪目标的输入对象添加到跟踪目标中，并且可以执行跟踪目标以确定新添加的目标的统计显着性。 迭代过程可以遍历多个输入对象，直到排除可能的输入对象，并且识别出统计学上有意义的输入对象集合。

公开(公告)号：US20150082285A1

公开(公告)日：2015-03-19

申请号：US14549420

申请日：2014-11-20

Applicant: Concurix Corporation

Inventor： Ying LI ,  Alexander G. GOUNARES ,  Charles D. GARRETT ,  Russell S. KRAJEC

IPC: G06F11/36 ,  G06F9/44

CPC classification number: G06F11/3688 ,  G06F8/443 ,  G06F8/70 ,  G06F9/46 ,  G06F9/505 ,  G06F11/1471 ,  G06F11/323 ,  G06F11/3409 ,  G06F11/3414 ,  G06F11/3466 ,  G06F11/3495 ,  G06F11/3612 ,  G06F11/3624 ,  G06F11/3636 ,  G06F2201/805 ,  G06F2201/84 ,  G06F2201/865 ,  G06F2201/88 ,  H04L43/00

Abstract: An analysis system may perform network analysis on data gathered from an executing application. The analysis system may identify relationships between code elements and use tracer data to quantify and classify various code elements. In some cases, the analysis system may operate with only data gathered while tracing an application, while other cases may combine static analysis data with tracing data. The network analysis may identify groups of related code elements through cluster analysis, as well as identify bottlenecks from one to many and many to one relationships. The analysis system may generate visualizations showing the interconnections or relationships within the executing code, along with highlighted elements that may be limiting performance.

Abstract translation: 分析系统可以对从执行应用收集的数据执行网络分析。 分析系统可以识别代码元素之间的关系，并使用跟踪器数据来量化和分类各种代码元素。 在某些情况下，分析系统只能在跟踪应用程序时收集的数据进行操作，而其他情况可能会将静态分析数据与跟踪数据相结合。 网络分析可以通过聚类分析来识别相关代码元素的组，并且识别从一个到多个和多个到一个关系的瓶颈。 分析系统可以产生显示执行代码内的互连或关系的可视化，以及可能限制性能的突出显示的元素。