Оптимізація моделей та методів рішень на основі віртуальних машин для покращення моніторингу та аналізу додатків

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена оптимізації моделей та методів рішень на основі віртуальних машин для покращення моніторингу та аналізу додатків шляхом розробки дизайну і реалізації гнучкої динамічної системи трасування, тобто MTF, для програмних додатків на основі віртуальних машин, що надає клієнтам аналізу можливість визначати нові типи подій на основі розташування програм, представлених маркерами. В першому розділі проаналізовано виконаний огляд технології віртуальних машин для моніторингу та аналізу додатків, описані платформи трасування маркерів для аналізу додатків. Виконано дослідження технології сучасних віртуальних машин Java, наведено опис реалізації специфікації HotSpot JVM, інтерфейс віртуальної машини Java та концепції динамічного трасування для моніторингу поведінки програмних додатків. В другому розділі проведено дослідження моделей статичного аналізу типів аналізу додатків , виконано аналіз станів типу виконання в об’єктно-орієнтованому програмуванні. Реалізовано моделі процесу Adaptive Online Program Analysis (AOPA) та здійснена оцінка адаптивного аналізу динамічного стану об’єкта. В третьому розділі проведена оптимізація моделей на основі віртуальних машин для покращення аналізу додатків шляхом реалізації фреймворку трасування маркерів, наведена сутність концепції трасування маркерів при розробці та аналізі програмних додатків. Приведена архітектура фреймворку MFT, реалізовано фреймворк трасування маркерів, здійснена оцінка продуктивності системи трасування маркерів.