Mesure et analyse de latences dans les systèmes parallèles en temps réel

Avec les infrastructures de type infonuagiques qui augmentent de plus en plus et les services qui exploitent les avantages de la parallélisation, on arrive à un point où les analyses de problèmes de performance sont de plus en plus complexes. En particulier, avec la parallélisation, un problème de latence sur un des composants peut ralentir une requête complète. Avec la multiplication du nombre de serveurs responsables d'une seule requête, la quantité de tests et de combinaisons à valider pour trouver une source de latence peut augmenter de manière exponentielle. Les problèmes à analyser ne sont pas nouveaux, ils sont similaires à ceux étudiés dans les systèmes temps-réel. La problématique cependant se situe au niveau de la détection automatisée en temps réel des problèmes dans des conditions réelles d'exploitation, et la mise à l'échelle de la collecte de données de contexte permettant la résolution. Dans cette thèse, nous proposons le \texttt{latency-tracker} comme solution efficace pour la mesure et l'analyse en temps réel de latences, et de le combiner avec le traceur \texttt{LTTng} pour la collecte et l'extraction de traces localement et sur le réseau. L'objectif principal est de rendre ces analyses complexes assez efficaces et non-intrusives pour fonctionner sur des machines de production, que ce soit sur des serveurs ou des appareils embarqués dédiés aux applications temps réel. Cette approche de la détection et de la compréhension des problèmes de latence dans l'ordre des dizaines de micro-secondes au niveau du noyau Linux est nouvelle et il n'existe pas d'équivalent à l'heure actuelle. En mesurant l'impact de tous les composants ajoutés dans le chemin critique des applications de manière individuelle, nous démontrons qu'il est possible d'utiliser cette approche dans des environnements très exigeants. Les mesures se concentrent au niveau de la consommation des ressources, jusqu'à l'effet sur les lignes de cache, mais également sur la mise à l'échelle sur des applications concurrentes et distribuées. La contribution principale de cette recherche se situe au niveau de l'ensemble des algorithmes développés permettant de mesurer précisément les latences avec un impact minimal, et de collecter assez d'informations de contexte pour en expliquer les causes. Ce faible impact permet l'application de ces méthodes dans des situations réelles où il était jusqu'à présent impossible de faire ce type de mesures sans modifier les conditions d'exécution. La spécialisation et l'optimisation des techniques actuelles d'agrégation, et la combinaison avec le domaine du traçage, donne ainsi naissance au domaine du traçage à état.