Debugging distributed systems in-production is inevitable and hard. Myriad interactions between concurrent components in modern, complex and large-scale systems cause non-deterministic bugs that offline testing and verification fail to capture. When bugs surface at runtime, their root causes may be far removed from their symptoms. To identify a root cause, developers often need evidence scattered across multiple components and traces. Unfortunately, existing tools fail to quickly and automatically record useful provenance information at low overheads, leaving developers to manually perform the onerous evidence collection task. Lumos is an online debugging framework that exposes application-level bug provenances--the computational history linking symptoms of an incident to their root causes. Lumos leverages dependency-guided instrumentation powered by static analysis to identify program state related to a bug's provenance, and exposes them via lightweight on-demand recording. Lumos provides developers with enough evidence to identify a bug's root cause, while incurring low runtime overhead, and given only a few occurrences of a bug.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

程序猿的天敌 有时是一个不能碰的magic
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
图嵌入(Graph embedding)综述
人工智能前沿讲习班
449+阅读 · 2019年4月30日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
告别调参,AutoML新书发布
专知
14+阅读 · 2018年10月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
75+阅读 · 2019年8月14日
VIP会员
最新内容
失去控制的指挥:人工智能时代的任务式指挥
专知会员服务
2+阅读 · 今天15:00
美国的新国家安全科技战略思考
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:54
综述 | 面向大模型智能体的图结构个性化记忆
专知会员服务
4+阅读 · 9月10日
人工智能与未来空战管理
专知会员服务
6+阅读 · 9月9日
相关VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
图嵌入(Graph embedding)综述
人工智能前沿讲习班
449+阅读 · 2019年4月30日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
告别调参,AutoML新书发布
专知
14+阅读 · 2018年10月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员