Thesis (Ph. D.)--Oregon State University, 2010. / Printout. Includes bibliographical references (leaves 88-93). Also available on the World Wide Web.

Thesis (M.App.Sc.) - Carleton University, 2007. / Includes bibliographical references (p. 71-73). Also available in electronic format on the Internet.

Thesis (Ph.D)--Computing, Georgia Institute of Technology, 2010. / Committee Chair: Prvulovic, Milos; Committee Member: Hughes, Christopher J.; Committee Member: Kim, Hyesoon; Committee Member: Lee, Hsien-Hsin S.; Committee Member: Loh, Gabriel H. Part of the SMARTech Electronic Thesis and Dissertation Collection.

Thesis (M.Phil.)--Hong Kong University of Science and Technology, 2008. / Includes bibliographical references (p. 58-62).

Dans cette thèse, nous proposons d'étudier le débogage interactif d'applications pour les systèmes embarqués MPSoC (Multi-Processor System on Chip). Une étude de l'état de l'art a montrée que la conception et le développement de ces applications reposent de plus en plus souvent sur des modèles de programmation et des frameworks de développement. Ces environnements définissent les bonnes pratiques, tant au niveau algorithmique qu'au niveau des techniques de programmation. Ils améliorent ainsi le cycle de développement des applications destinées aux processeurs MPSoC. L'utilisation de modèles de programmation ne garantit cependant pas que les codes pourront être exécutés sans erreur, en particulier dans le cas de la programmation dynamique, où ils offrent très peu d'aide a la vérification. Notre contribution pour résoudre ces challenges consiste en une nouvelle approche pour le débogage interactif, appelée Programming Model-Centric Debugging, ainsi qu'une implémentation d'un prototype de débogueur. Le débogage centré sur les modèles rapproche le débogage interactif du niveau d'abstraction fourni par les modèles de programmation, en capturant et interprétant les évènements générés pendant l'exécution de l'application. Nous avons appliqué cette approche sur trois modèles de programmation, basés sur les composants logiciels, le dataflow et la programmation d'accélérateur par kernels. Ensuite, nous détaillons comment nous avons développé notre prototype de débogueur, basé sur GDB, pour la programmation de la plate-forme STHORM de STMicroelectronics. Nous montrons aussi comment aborder le débogage basé sur les modèles avec quatre études de cas : un code de réalité augmentée construit à l'aide de composants, une implémentation dataflow d'un décodeur vidéo H.264 et deux applications de calcul scientifique. / In this thesis, we propose to study interactive debugging of applications running on embedded systems Multi-Processor System on Chip (MPSoC). A literature study showed that nowadays, the design and development of these applications rely more and more on programming models and development frameworks. These environments gather established algorithmic and programming good-practices, and hence speed up the development process of applications running on MPSoC processors. However, sound programming models are not always sufficient to reach or approach error-free codes, especially in the case of dynamic programming, where they offer little to no help. Our contribution to lighten these challenges consists in a novel approach for interac- tive debugging, named Programming Model-Centric Debugging, as well as a prototype debugger implementation. Model-centric debugging raises interactive debugging to the level of programming models, by capturing and interpreting events generated during the application execution (e.g. through breakpointed API function calls). We illustrate how we applied this approach to three different programming models, software components, dataflow and kernel-based programming. Then, we detail how we developed a debugger prototype based on GDB, for STMicroelectronics's STHORM programming environment. STHORM development toolkit provides supportive environments for component, dataflow and kernel-based programming. We also demonstrate how to tackle software debugging with our debugger prototype through four case studies: an augmented reality feature tacker built with components, a dataflow implementation of the H.264 video decoding standard and two scientific HPC computing applications.

A crescente complexidade dos programas de computador e o crescimento da carga de trabalho a qual eles são submetidos têm sido tendências recorrentes nos sistemas computacionais, em especial para sistemas distribuídos como aplicações web e sistemas corporativos. O aumento da carga de trabalho gera uma demanda por sistemas que façam melhor uso dos recursos computacionais disponíveis, enquanto a maior complexidade gera uma demanda por sistemas que se preocupem em minimizar o número de erros. Portanto, podem-se identificar dois objetivos a serem perseguidos pelos desenvolvedores de sistemas de software: melhorar o desempenho e aumentar a confiabilidade dos sistemas. A fim de alcançar os objetivos expostos, são desenvolvidos sistemas de monitoramento para automatizar a coleta e análise de dados sobre os sistemas computacionais alvo. O presente trabalho visa contribuir nos seguintes aspectos: na identificação dos dados relevantes para o monitoramento de aplicações distribuídas desenvolvidas para a plataforma Java; e na criação de uma ferramenta de monitoramento de aplicações distribuídas, explorando os novos recursos do JDK 1.5, bem como os recursos já disponíveis em Java, como carga dinâmica de classes e transformação de bytecodes A fim de avaliar a ferramenta proposta foram elaborados três estudos de caso: um utiliza uma aplicação existente sem necessidade de sua adaptação; outro avalia a sobrecarga da ferramenta frente a diferentes parâmetros; e o terceiro avalia o monitoramento de um sistema distribuído. Entende-se que a ferramenta atinge o objetivo de monitoramento de aplicações distribuídas, por meio da incorporação de técnicas e APIs distintas, ao permitir: o monitoramento de uma aplicação distribuída por meio do monitoramento de diversos nodos de tal aplicação concomitantemente; e a visualização das informações coletadas de forma online. Adicionalmente, a coleta simultânea de dados de diferentes nodos de uma aplicação distribuída pode ser útil para a descoberta de relações entre eventos que ocorrem durante a execução de tal aplicação. / The growing complexity of software and the increasing workload to which systems have been submitted are known trends in the computing system field, especially when distributed and web systems are considered. The increasing workload generates demand for systems that can make a better use of computing resources, while the increment of system complexity demands specific actions to prevent design faults. Therefore, software engineers have two main objectives to be concerned with: optimization and dependability. In order to accomplish these objectives, monitoring systems have been proposed to gather data from running systems so that their behavior can be analyzed. The present dissertation intends to contribute in the following domains: identifying relevant metrics for monitoring distributed Java applications; and developing a tool to monitor and profile distributed applications, using the new resources available in JDK 1 .5 as well as some already known techniques like dynamic classloading and bytecode instrumentation. In order to evaluate the proposed tool, three test cases have been developed: one with a well known application running without modification; another for evaluating the tools’ overhead in different scenarios; and a third one to evaluate a distributed application been monitored. We understand that the proposed tool is successful in monitoring distributed applications by the use of distinct APIs and techniques because: Nprof can monitor a distributed application by monitoring different nodes of the application simultaneously; and Nprof allows the online visualization of the collected data. Also, simultaneous collection of data from different nodes of a distributed application can be useful for discovering relations among events that occur during the execution of the application.

As formigas são criaturas fascinantes que, além dos avanços na biologia também inspiraram pesquisas sobre teoria da informação. Em particular, o estudo resultou na criação da Teoria da Forragem de Informação, que descreve como os agentes de buscam informações em seu ambiente. Esta teoria também explica fenômenos recentes e bem-sucedidos, como crowd sourcing. Crowdsourcing tem sido aplicado a muitas atividades em engenharia de software, incluindo desenvolvimento, tradução e testes, mas uma atividade parece resistir: depuração. No entanto, os desenvolvedores sabem que a depuração pode exigir dedicação, esforço, longas horas de trabalho, por vezes, para mudar uma linha de código único. Nós introduzimos o conceito de Depuração em Enxame, para trazer crowd sourcing para a atividade de depuração. Através de crowd sourcing, pretendemos ajudar os desenvolvedores, capitalizando a sua dedicação, esforço e longas horas de trabalho para facilitar atividades de depuração. Mostramos que a depuração enxame requer uma abordagem específica para recolher informações relevantes, e descrevemos sua infra-estrutura. Mostramos também que a depuração em enxame pode reduzir o esforço desenvolvedores. Concluímos com as vantagens e limitações atuais de depuração enxame, e sugerir caminhos para superar estas limitações e ainda mais a adoção de crowd sourcing para atividades de depuração. / Ants are fascinating creatures that beyond the advances in biology have also inspired research on information theory. In particular, their study resulted in the creation of the Information Foraging Theory, which describes how agents forages for information in their environment. This theory also explains recent and fruitful phenomena, such as crowdsourcing. Many activities in software engineering have applied crowdsourcing, including development, translation, and testing, but one action seems to resist: debugging. Developers know that debugging can require dedication, effort, long hours of work, sometimes for changing one line of code only. We introduce the concept of Swarm Debugging, to bring crowdsourcing to the activity of debugging. Through crowdsourcing, we aim at helping developers by capitalizing on their dedication, effort, and long hours of work to ease debugging activities of their peers or theirs, on other bugs. We show that swarm debugging requires a particular approach to collect relevant information, and we describe the Swarm Debugging Infrastructure. We also show that swarm debugging minimizes developers effort. We conclude with the advantages and current limitations of swarm debugging and suggest directions to overcome these limitations and further the adoption of crowdsourcing for debugging activities.

A crescente complexidade dos programas de computador e o crescimento da carga de trabalho a qual eles são submetidos têm sido tendências recorrentes nos sistemas computacionais, em especial para sistemas distribuídos como aplicações web e sistemas corporativos. O aumento da carga de trabalho gera uma demanda por sistemas que façam melhor uso dos recursos computacionais disponíveis, enquanto a maior complexidade gera uma demanda por sistemas que se preocupem em minimizar o número de erros. Portanto, podem-se identificar dois objetivos a serem perseguidos pelos desenvolvedores de sistemas de software: melhorar o desempenho e aumentar a confiabilidade dos sistemas. A fim de alcançar os objetivos expostos, são desenvolvidos sistemas de monitoramento para automatizar a coleta e análise de dados sobre os sistemas computacionais alvo. O presente trabalho visa contribuir nos seguintes aspectos: na identificação dos dados relevantes para o monitoramento de aplicações distribuídas desenvolvidas para a plataforma Java; e na criação de uma ferramenta de monitoramento de aplicações distribuídas, explorando os novos recursos do JDK 1.5, bem como os recursos já disponíveis em Java, como carga dinâmica de classes e transformação de bytecodes A fim de avaliar a ferramenta proposta foram elaborados três estudos de caso: um utiliza uma aplicação existente sem necessidade de sua adaptação; outro avalia a sobrecarga da ferramenta frente a diferentes parâmetros; e o terceiro avalia o monitoramento de um sistema distribuído. Entende-se que a ferramenta atinge o objetivo de monitoramento de aplicações distribuídas, por meio da incorporação de técnicas e APIs distintas, ao permitir: o monitoramento de uma aplicação distribuída por meio do monitoramento de diversos nodos de tal aplicação concomitantemente; e a visualização das informações coletadas de forma online. Adicionalmente, a coleta simultânea de dados de diferentes nodos de uma aplicação distribuída pode ser útil para a descoberta de relações entre eventos que ocorrem durante a execução de tal aplicação. / The growing complexity of software and the increasing workload to which systems have been submitted are known trends in the computing system field, especially when distributed and web systems are considered. The increasing workload generates demand for systems that can make a better use of computing resources, while the increment of system complexity demands specific actions to prevent design faults. Therefore, software engineers have two main objectives to be concerned with: optimization and dependability. In order to accomplish these objectives, monitoring systems have been proposed to gather data from running systems so that their behavior can be analyzed. The present dissertation intends to contribute in the following domains: identifying relevant metrics for monitoring distributed Java applications; and developing a tool to monitor and profile distributed applications, using the new resources available in JDK 1 .5 as well as some already known techniques like dynamic classloading and bytecode instrumentation. In order to evaluate the proposed tool, three test cases have been developed: one with a well known application running without modification; another for evaluating the tools’ overhead in different scenarios; and a third one to evaluate a distributed application been monitored. We understand that the proposed tool is successful in monitoring distributed applications by the use of distinct APIs and techniques because: Nprof can monitor a distributed application by monitoring different nodes of the application simultaneously; and Nprof allows the online visualization of the collected data. Also, simultaneous collection of data from different nodes of a distributed application can be useful for discovering relations among events that occur during the execution of the application.

abstract: Most embedded applications are constructed with multiple threads to handle concurrent events. For optimization and debugging of the programs, dynamic program analysis is widely used to collect execution information while the program is running. Unfortunately, the non-deterministic behavior of multithreaded embedded software makes the dynamic analysis difficult. In addition, instrumentation overhead for gathering execution information may change the execution of a program, and lead to distorted analysis results, i.e., probe effect. This thesis presents a framework that tackles the non-determinism and probe effect incurred in dynamic analysis of embedded software. The thesis largely consists of three parts. First of all, we discusses a deterministic replay framework to provide reproducible execution. Once a program execution is recorded, software instrumentation can be safely applied during replay without probe effect. Second, a discussion of probe effect is presented and a simulation-based analysis is proposed to detect execution changes of a program caused by instrumentation overhead. The simulation-based analysis examines if the recording instrumentation changes the original program execution. Lastly, the thesis discusses data race detection algorithms that help to remove data races for correctness of the replay and the simulation-based analysis. The focus is to make the detection efficient for C/C++ programs, and to increase scalability of the detection on multi-core machines. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Computer Science 2015

As formigas são criaturas fascinantes que, além dos avanços na biologia também inspiraram pesquisas sobre teoria da informação. Em particular, o estudo resultou na criação da Teoria da Forragem de Informação, que descreve como os agentes de buscam informações em seu ambiente. Esta teoria também explica fenômenos recentes e bem-sucedidos, como crowd sourcing. Crowdsourcing tem sido aplicado a muitas atividades em engenharia de software, incluindo desenvolvimento, tradução e testes, mas uma atividade parece resistir: depuração. No entanto, os desenvolvedores sabem que a depuração pode exigir dedicação, esforço, longas horas de trabalho, por vezes, para mudar uma linha de código único. Nós introduzimos o conceito de Depuração em Enxame, para trazer crowd sourcing para a atividade de depuração. Através de crowd sourcing, pretendemos ajudar os desenvolvedores, capitalizando a sua dedicação, esforço e longas horas de trabalho para facilitar atividades de depuração. Mostramos que a depuração enxame requer uma abordagem específica para recolher informações relevantes, e descrevemos sua infra-estrutura. Mostramos também que a depuração em enxame pode reduzir o esforço desenvolvedores. Concluímos com as vantagens e limitações atuais de depuração enxame, e sugerir caminhos para superar estas limitações e ainda mais a adoção de crowd sourcing para atividades de depuração. / Ants are fascinating creatures that beyond the advances in biology have also inspired research on information theory. In particular, their study resulted in the creation of the Information Foraging Theory, which describes how agents forages for information in their environment. This theory also explains recent and fruitful phenomena, such as crowdsourcing. Many activities in software engineering have applied crowdsourcing, including development, translation, and testing, but one action seems to resist: debugging. Developers know that debugging can require dedication, effort, long hours of work, sometimes for changing one line of code only. We introduce the concept of Swarm Debugging, to bring crowdsourcing to the activity of debugging. Through crowdsourcing, we aim at helping developers by capitalizing on their dedication, effort, and long hours of work to ease debugging activities of their peers or theirs, on other bugs. We show that swarm debugging requires a particular approach to collect relevant information, and we describe the Swarm Debugging Infrastructure. We also show that swarm debugging minimizes developers effort. We conclude with the advantages and current limitations of swarm debugging and suggest directions to overcome these limitations and further the adoption of crowdsourcing for debugging activities.