JP2012190447A - Power consumption analysis system and application development tool - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、端末の消費電力を分析する消費電力分析システムおよびアプリケーション開発ツールに関するものである。 The present invention relates to a power consumption analysis system and application development tool for analyzing power consumption of a terminal.
バッテリ駆動の無線通信端末は、ハードウェアやソフトウェアの開発時からエンドユーザの使用時に至るまで、バッテリの持つ限られた電力を効率的に消費できるように、消費電力を予め評価した上で設計されるのが好ましい。従来から無線通信端末で使用されるアプリケーションプログラムの消費電力を評価するために、ソースコードレベルで消費電力を見積もる試みがなされてきた。下記の特許文献1には、アプリケーションプログラム実行時にトリガとなるレジストリによって指定されるハードウェアに基づいて消費電力を算出する方法が開示されている。また、下記の特許文献2には、プログラムのソースコードを解析し、演算命令1ステップの消費電力を1として、モジュール内の消費電力を合計することで各モジュールの消費電力を求める方法が開示されている。
Battery-powered wireless communication terminals are designed based on a pre-evaluation of power consumption so that the limited power of the battery can be efficiently consumed from the time of hardware and software development to the time of use by the end user. It is preferable. Conventionally, attempts have been made to estimate power consumption at the source code level in order to evaluate power consumption of application programs used in wireless communication terminals.
しかしながら、上記特許文献1に開示された消費電力の評価方法では、レジストリとハードウェアの関係を解析する必要がある。また、ハードウェアごとの消費電力を求めたテーブルを用意する必要がある。このため、評価対象となる無線通信端末が変更された場合に、その都度解析を行う必要がある。また、上記特許文献2に開示された消費電力の評価方法では、プログラムのソースコードを解析する必要がある。このため、プログラムのソースコードが少し変更された場合でも、その都度ソースコードの解析が必要となる。これらの評価方法では、様々な無線通信端末において様々なアプリケーションプログラムを開発するような場合、所望の消費電力の評価を容易に行うことができない。
However, in the power consumption evaluation method disclosed in
そこで本発明は、このような問題点を解決するために、端末の消費電力を容易に分析可能な消費電力分析システムおよびアプリケーション開発ツールを提供することを目的とする。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a power consumption analysis system and an application development tool that can easily analyze the power consumption of a terminal in order to solve such problems.
上記課題を解決するため、本発明の消費電力分析システムは、端末で実行されるアプリケーションプログラムの消費電力を分析する消費電力分析システムであって、アプリケーションプログラムによって呼び出された各モジュールの実行履歴からなるトレースログと、モジュールの実行時におけるハードウェアごとのリソース消費量が記録されたリソースログと、を取得し、トレースログおよびリソースログに基づいて、モジュールごとに各ハードウェアに対するリソース消費割合を算出するリソース消費割合算出手段と、リソースログに基づいてハードウェアごとに消費電力を算出するリソース消費電力算出手段と、ハードウェアごとの消費電力と、モジュールごとの各ハードウェアに対するリソース消費割合とに基づいて、モジュールごとの消費電力を算出するモジュール消費電力算出手段と、を備えることを特徴とする。 In order to solve the above problems, a power consumption analysis system of the present invention is a power consumption analysis system for analyzing power consumption of an application program executed on a terminal, and includes an execution history of each module called by the application program. Obtain the trace log and the resource log that records the resource consumption for each hardware when the module is executed, and calculate the resource consumption rate for each hardware for each module based on the trace log and resource log Based on resource consumption ratio calculation means, resource power consumption calculation means for calculating power consumption for each hardware based on resource log, power consumption for each hardware, and resource consumption ratio for each hardware for each module , Module Characterized in that it and a module power consumption calculation means for calculating the power consumption.
本発明によれば、リソースログおよびトレースログに基づいてモジュールごとの消費電力を算出できる。このリソースログおよびトレースログは、いずれも端末に依存しない情報である。このため、様々なハードウェアやアプリケーションプログラムに対してモジュール単位での消費電力を算出することが可能となる。 According to the present invention, the power consumption for each module can be calculated based on the resource log and the trace log. Both the resource log and the trace log are information that does not depend on the terminal. Therefore, it is possible to calculate the power consumption in units of modules for various hardware and application programs.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、リソースログは、端末全体でのリソース消費量が記録された第一リソースログであるのが好ましい。このように、第一リソースログを用いることで、端末全体でのリソース消費量を取得することができる。 In the power consumption analysis system of the present invention, the resource log is preferably a first resource log in which resource consumption for the entire terminal is recorded. Thus, by using the first resource log, it is possible to acquire the resource consumption amount for the entire terminal.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、リソース消費割合算出手段は、トレースログに基づいてモジュールごとのリソース消費割合を算出するのが好ましい。このモジュールごとのリソース消費割合の算出方法は、モジュールのCPU時間の全体に占める割合をリソース消費割合とする方法、対象となるモジュールの実行回数の全体に占める割合をリソース消費割合とする方法などがある。モジュールのCPU時間と第一リソースログに記録されたリソース消費量は比例関係にある。したがって、各モジュールのCPU時間をトレースログから算出し、全体のCPU時間に対してモジュールのCPU時間が占める割合をモジュールのリソース消費割合とすることができる。同様に、モジュールの実行回数と第一リソースログに記録されたリソース消費量は比例関係にある。したがって、モジュールの実行回数をトレースログから算出し、その逆数をモジュールのリソース消費割合とすることができる。 In the power consumption analysis system of the present invention, it is preferable that the resource consumption rate calculation means calculates a resource consumption rate for each module based on the trace log. The calculation method of the resource consumption ratio for each module includes a method in which the ratio of the module's total CPU time to the resource consumption ratio is used, and a method in which the ratio of the target module to the total number of executions is set to the resource consumption ratio. is there. The module CPU time and the resource consumption recorded in the first resource log are in a proportional relationship. Therefore, the CPU time of each module can be calculated from the trace log, and the ratio of the module CPU time to the total CPU time can be used as the resource consumption ratio of the module. Similarly, the number of module executions and the resource consumption recorded in the first resource log are in a proportional relationship. Therefore, the module execution count can be calculated from the trace log, and the reciprocal thereof can be used as the resource consumption ratio of the module.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、リソースログは、モジュールごとの各ハードウェアに対するリソース消費量が記録された第二リソースログであるのが好ましい。このように、第二リソースログを用いることで、モジュールごとの各ハードウェアに対するリソース消費量を取得することができる。 In the power consumption analysis system of the present invention, the resource log is preferably a second resource log in which resource consumption for each piece of hardware is recorded for each module. In this way, by using the second resource log, it is possible to acquire the resource consumption for each piece of hardware for each module.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、リソース消費割合算出手段は、第二リソースログに記録されたモジュールごとの各ハードウェアに対するリソース消費量をハードウェアに応じた係数に基づいて補正するのが好ましい。第二リソースログでは、アプリケーションプログラムが使用しているハードウェアのリソース消費量をすべて取得できない場合がある。このような場合に、第二リソースログに記憶されたモジュールごとの各ハードウェアに対するリソース消費量に、ハードウェアに応じた係数を掛ける、又は足すなどすることで、モジュールごとに各ハードウェアに対するリソース消費量を補正できる。 Further, in the power consumption analysis system of the present invention, the resource consumption ratio calculation means corrects the resource consumption for each hardware recorded for each module recorded in the second resource log based on a coefficient corresponding to the hardware. preferable. In the second resource log, it may not be possible to acquire all of the hardware resource consumption used by the application program. In such a case, the resource consumption for each hardware stored for each module stored in the second resource log is multiplied by a coefficient corresponding to the hardware or added to each hardware resource for each module. The consumption can be corrected.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、モジュールごとの消費電力を表示する表示手段をさらに備えるのが好ましい。これによれば、モジュールごとの消費電力を可視化することができる。 In the power consumption analysis system of the present invention, it is preferable to further include display means for displaying the power consumption for each module. According to this, the power consumption for each module can be visualized.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、表示手段は、トレースログに基づいてコールツリーを作成し、モジュールごとの消費電力をコールツリーに重畳して表示する消費電力コールツリー表示手段を備えるのが好ましい。このように、コールツリーの形式で消費電力を表示することで、モジュールの親子関係と共に消費電力を表示することができる。このため、消費電力についてボトルネックとなるモジュールを明確化できる。 In the power consumption analysis system of the present invention, the display means includes a power consumption call tree display means for creating a call tree based on the trace log and displaying the power consumption for each module superimposed on the call tree. preferable. Thus, by displaying the power consumption in the form of a call tree, it is possible to display the power consumption together with the parent-child relationship of the modules. For this reason, the module which becomes a bottleneck about power consumption can be clarified.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、消費電力コールツリー表示手段は、指定された期間におけるモジュールの消費電力を表示するのが好ましい。このように、指定された期間の消費電力コールツリーを表示可能とすることで、ボトルネックとなるモジュールをより一層明確化できる。 In the power consumption analysis system of the present invention, it is preferable that the power consumption call tree display means displays the power consumption of the module in a specified period. In this way, the power consumption call tree for a specified period can be displayed, so that the module that becomes the bottleneck can be further clarified.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、表示手段は、所定の時間におけるハードウェアごとの消費電力を所定のグラフで表示するグラフ表示手段を備えるのが好ましい。所定の時間におけるハードウェアごとの消費電力をグラフ表示することで、消費電力についてボトルネックとなっているハードウェアを明確化できる。 In the power consumption analysis system of the present invention, it is preferable that the display means includes a graph display means for displaying the power consumption for each hardware in a predetermined time in a predetermined graph. By displaying the power consumption for each hardware in a predetermined time in a graph, it is possible to clarify the hardware that has become a bottleneck in terms of power consumption.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、表示手段は、トレースログに基づいてコールツリーを作成し、モジュールごとの消費電力をコールツリーに重畳して表示する消費電力コールツリー表示手段をさらに備えてもよく、消費電力コールツリー表示手段は、グラフ表示手段によって表示されたグラフにおいて選択された部分に応じ、コールツリーを表示するのが好ましい。このように、選択された部分のコールツリーを表示することで、ボトルネックとなるモジュールをより一層明確化できる。また、選択されたハードウェアについての消費電力が重畳されたコールツリーを表示することも可能で、より詳細な消費電力の分析結果を提示できる。 In the power consumption analysis system of the present invention, the display means further includes power consumption call tree display means for creating a call tree based on the trace log and displaying the power consumption for each module superimposed on the call tree. The power consumption call tree display means preferably displays the call tree in accordance with the portion selected in the graph displayed by the graph display means. In this way, by displaying the call tree of the selected part, it is possible to further clarify the module that becomes the bottleneck. It is also possible to display a call tree on which the power consumption of the selected hardware is superimposed, and to present a more detailed power consumption analysis result.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、グラフ表示手段は、棒グラフ又は円グラフで表示するのが好ましい。このように、所定の時間におけるハードウェアごとの消費電力を棒グラフ形式又は円グラフ形式で表示することで、消費電力についてボトルネックとなっているハードウェアを明確化できる。グラフ表示手段は、消費電力を分析したいアプリケーションプログラムを実行中にリアルタイムでグラフ表示してもよい。また、グラフ表示手段は、アプリケーションプログラムを実行し終わってから、開発者によって選択された部分のグラフ表示を行ってもよい。 In the power consumption analysis system of the present invention, the graph display means preferably displays a bar graph or a pie graph. Thus, by displaying the power consumption for each hardware in a predetermined time in a bar graph format or a pie graph format, it is possible to clarify the hardware that is a bottleneck with respect to power consumption. The graph display means may display a graph in real time while executing an application program whose power consumption is to be analyzed. The graph display means may display the graph of the part selected by the developer after executing the application program.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、端末は、無線通信端末であるのが好ましい。無線通信端末上でアプリケーションプログラムを利用するエンドユーザにとって、アプリケーションプログラムの実行やデータ送受信等によってどの程度の電力が消費されるのかを認識するのは容易ではない。また、エンドユーザは、バッテリ駆動の無線通信端末において、限られた電力を好適に利用するのが難しい。しかしながら、本発明よれば、無線通信端末のリソースログやトレースログを利用することで、実際の無線通信端末上で実行されたアプリケーションプログラムのモジュールごとの消費電力を算出することが可能となる。このように、無線通信端末の使用時において、消費電力の評価結果を提供することができる。 In the power consumption analysis system of the present invention, the terminal is preferably a wireless communication terminal. It is not easy for an end user who uses an application program on a wireless communication terminal to recognize how much power is consumed by executing the application program or transmitting / receiving data. Moreover, it is difficult for an end user to suitably use limited power in a battery-driven wireless communication terminal. However, according to the present invention, it is possible to calculate the power consumption for each module of the application program executed on the actual wireless communication terminal by using the resource log or trace log of the wireless communication terminal. In this way, it is possible to provide an evaluation result of power consumption when using the wireless communication terminal.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、端末は、仮想端末であるのが好ましい。これによれば、消費電力分析システムが実行される情報処理端末上で、仮想的なハードウェアを有する仮想端末をソフトウェアで再現し、その仮想端末のリソースログやトレースログを利用することが可能である。このため、実無線通信端末を用意しなくてもアプリケーションプログラムの消費電力を算出することが可能となる。このように、無線通信端末に搭載されるアプリケーションプログラムの開発時において、消費電力の評価結果を提供することができる。 In the power consumption analysis system of the present invention, the terminal is preferably a virtual terminal. According to this, on the information processing terminal on which the power consumption analysis system is executed, a virtual terminal having virtual hardware can be reproduced by software, and the resource log and trace log of the virtual terminal can be used. is there. For this reason, it is possible to calculate the power consumption of the application program without preparing an actual wireless communication terminal. In this way, it is possible to provide an evaluation result of power consumption when developing an application program installed in a wireless communication terminal.
また、本発明の消費電力分析システムにおいて、第二リソースログは、仮想端末の低レベルAPIから取得されるのが好ましい。これによれば、仮想端末が使用する低レベルAPIに予め第二リソースログを出力できるように加工しておくことで、各モジュールが使用するリソース消費量を正確に算出できる。その結果、モジュールごとに算出される消費電力の精度が向上する。 In the power consumption analysis system of the present invention, it is preferable that the second resource log is acquired from the low-level API of the virtual terminal. According to this, by processing in advance so that the second resource log can be output to the low-level API used by the virtual terminal, the resource consumption amount used by each module can be accurately calculated. As a result, the accuracy of power consumption calculated for each module is improved.
また、本発明のアプリケーション開発ツールは、ユーザの入力を受け付ける入力手段と、入力手段によって受け付けられた入力に基づいて、アプリケーションプログラムのソースコードを編集するソースコード編集手段と、入力手段によって受け付けられた入力に基づいて、ソースコード編集手段によって編集されたソースコードを実行するソースコード実行手段と、ソースコード実行手段によって実行されたソースコードの消費電力を分析する上記消費電力分析システムと、を備えることを特徴とする。これによれば、無線通信端末に搭載されるアプリケーションプログラムの開発時において、消費電力の評価を行うことができる。 The application development tool according to the present invention is received by an input unit that receives user input, a source code editing unit that edits a source code of an application program based on an input received by the input unit, and an input unit. Source code execution means for executing the source code edited by the source code editing means based on the input, and the power consumption analysis system for analyzing the power consumption of the source code executed by the source code execution means It is characterized by. According to this, power consumption can be evaluated at the time of development of an application program installed in a wireless communication terminal.
本発明によれば、端末の消費電力を容易に分析することができる。 According to the present invention, power consumption of a terminal can be easily analyzed.
以下、図面を参照して、本発明に係る消費電力分析システムの好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。 DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, a preferred embodiment of a power consumption analysis system according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
図1は、本実施形態の消費電力分析システム1の機能構成を示すブロック図である。消費電力分析システム1は、無線通信端末などの端末2において実行されるアプリケーションプログラムの消費電力を分析するシステムである。この消費電力分析システム1は、端末2から取得したモジュールごとのリソースログおよびトレースログを用いて、評価の対象となるアプリケーションプログラムで使用されているモジュールごとに消費電力を計算する。消費電力分析システム1は、例えば、サーバ装置などの情報処理装置である。
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a power
ここで、モジュールとは、アプリケーションプログラムにおける所定の機能を実現するためのプログラム部品であって、アプリケーションプログラムは、複数のモジュールを含んでいる。このモジュールは、他のモジュールによって呼び出されることがあり、また、モジュールの機能を実現するために他のモジュールを呼び出すこともある。アプリケーションプログラムを記述するために用いられるプログラム言語の種類によって、モジュールは、クラス、メソッド、サブルーチンまたは関数などと呼ばれる。例えばJava(登録商標)では、モジュールは、クラスおよびメソッドと呼ばれる。クラスは、1以上のメソッドとデータ構造とを含んでおり、これらを用いて1以上の機能を実現する。このように、アプリケーションプログラムにおいて使用されるモジュールは、プログラム言語によって呼び方および粒度が異なるが、本発明において本質的な違いはない。そこで、本実施形態では、モジュールとしてメソッドを用いて説明を行う。 Here, the module is a program component for realizing a predetermined function in the application program, and the application program includes a plurality of modules. This module may be called by other modules and may call other modules to implement the module's functionality. Depending on the type of programming language used to describe the application program, a module is called a class, method, subroutine or function. For example, in Java (registered trademark), modules are called classes and methods. A class includes one or more methods and a data structure, and uses these to realize one or more functions. As described above, the modules used in the application program have different names and granularities depending on the program language, but there is no essential difference in the present invention. Therefore, in the present embodiment, description will be made using a method as a module.
まず、端末2の構成を説明する。端末2は、例えば無線通信端末であって、物理的には、端末HW22(特許請求の範囲の「ハードウェア」に相当)を備えている。端末HW22は、端末2のハードウェア構成部品(以下、単に「ハードウェア」という場合もある)であって、例えばCPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)およびRAM(Random Access Memory)と、外部機器(例えば、消費電力分析システム1)とデータの送受信を行うための通信装置と、端末2の現在位置を測定するGPS(Global Positioning System)と、各種データが記録されるストレージと、所定の被写体を撮像するカメラと、を有する。端末HW22のCPUは、端末HW22のROMなどの内蔵メモリに格納された所定のコンピュータプログラムを端末HW22のRAMにロードして実行することにより、端末2を統合的に制御する。端末HW22の通信装置は、例えば無線通信を行うWi-Fi(Wireless Fidelity)である。
First, the configuration of the
また、端末2は、機能的には、ソフトウェア実行部21と、ソフトウェア実行状態管理部23と、部品状態管理部24と、を備えている。これらのソフトウェア実行部21、ソフトウェア実行状態管理部23および部品状態管理部24は、端末2のCPUが端末2のROM等の内蔵メモリに格納されたコンピュータプログラムを実行することによって実現される機能である。
Functionally, the
ソフトウェア実行部21は、端末2のROMなどの内蔵メモリ(又は端末2に着脱可能な記録メディア)に格納されたアプリケーションプログラム(端末HW22のCPU等が実行可能なコンピュータプログラム)を実行する。ソフトウェア実行状態管理部23は、ソフトウェア実行部21によって実行されたアプリケーションプログラムについて、当該アプリケーションプログラムで呼び出されたメソッドに関する情報をソフトウェア実行部21から取得する。そして、ソフトウェア実行状態管理部23は、アプリケーションプログラムによって呼び出されたメソッドの実行履歴を示すトレースログを生成する。なお、トレースログには、各メソッドの実行履歴として、例えば、メソッドが呼び出された時刻およびメソッドが実行終了した時刻(呼び出し元メソッドへの戻り時刻)などが記録されている。
The
部品状態管理部24は、端末HW22の動作状態を示す情報を取得し、この取得した情報に基づいて端末HW22の動作状態を示すリソースログを生成する。このリソースログは、例えば、OSから提供される情報であって、端末機種に依存しない情報である。リソースログは、例えば、CPU時間、Wi−Fiの送受信データ量、ストレージの読み書きデータ量、GPSおよびカメラのそれぞれがON、OFFになった時間など、端末HW22の各ハードウェア構成部品の動作状態および処理量といったリソース消費量を記録したログである。
The component
本実施形態において、リソースログは、例えば、第一リソースログと第二リソースログとの二種類のログを含む。第一リソースログは、端末2全体でのリソース消費量を記録したログである。すなわち、第一リソースログは、端末HW22の各ハードウェア構成要素について、端末2全体としてのリソース消費量を記録したログである。第一リソースログは、例えば、OS(Operating System)から提供される情報(例えば、OSがLinux(登録商標)の場合、/proc情報)に基づいて、一定時間ごと(例えば、1秒ごと)に取得される。
In the present embodiment, the resource log includes, for example, two types of logs: a first resource log and a second resource log. The first resource log is a log in which the resource consumption amount in the
図2は、第一リソースログの一例を示す図である。図2に示すように、第一リソースログは、複数の第一ログ情報から構成されている。第一ログ情報は、例えば、当該第一ログ情報が取得された時間と、CPU稼働率、LCD(Liquid Crystal Display)輝度、ストレージの読み書きデータ量、無線送受信データ量、GPS稼働時間、およびカメラ稼働時間などのリソース消費量と、を含んでいる。図2の第一ログ情報L1は、2010年12月 6日 15時43分48秒の1秒間におけるログ情報であり、CPU稼働率が100%、LCD輝度が20cd/m2、ストレージからの読み出しデータ量が0Byte、ストレージへの書き込みデータ量が0Byte、無線送信データ量が36716Byte、無線受信データ量が242490Byteであったことを示している。なお、第一ログ情報の単位は、上記のものに限られず、必要に応じて異なる単位を用いることができる。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the first resource log. As shown in FIG. 2, the first resource log includes a plurality of pieces of first log information. The first log information includes, for example, the time when the first log information is acquired, the CPU operation rate, the LCD (Liquid Crystal Display) luminance, the amount of storage read / write data, the amount of wireless transmission / reception data, the GPS operation time, and the camera operation Resource consumption such as time. The first log information L1 in FIG. 2 is log information for one second at 15:43:48 on Dec. 6, 2010. The CPU operation rate is 100%, the LCD brightness is 20 cd / m 2 , and reading from the storage is performed. This indicates that the amount of data is 0 bytes, the amount of data written to the storage is 0 bytes, the amount of wireless transmission data is 36716 bytes, and the amount of wireless reception data is 242490 bytes. The unit of the first log information is not limited to the above, and a different unit can be used as necessary.
第二リソースログは、アプリケーションプログラム実行中に発生するメソッド呼び出しごとに、そのメソッドが消費したリソース消費量、又はそのハードウェアが使用されているかどうかを記録したログである。特定のメソッドに対応する低レベルAPI(Application Program Interface)を、API内部で扱われるデータをログ出力するように加工しておくことで、部品状態管理部24は、特定のメソッドが実行される際のリソース消費量を取得し、第二リソースログを生成する。
The second resource log is a log that records, for each method call that occurs during execution of the application program, the amount of resource consumed by the method or whether the hardware is being used. By processing a low-level API (Application Program Interface) corresponding to a specific method so that data handled in the API is output as a log, the component
図3は、第二リソースログの一例を示す図である。第二リソースログは、複数の第二ログ情報から構成されている。第二ログ情報は、当該第二ログ情報が取得された時間と、単位時間あたりの通信データ量などのリソース消費量と、メソッド名と、を含んでいる。例えば、図3の第二ログ情報L2は、12時34分56秒の1秒間におけるログ情報であり、「org/apache/harmony/luni/platform/OSNetworkSystem.sendStream」というメソッドが、111Byte/msの通信をしたことを示している。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the second resource log. The second resource log is composed of a plurality of pieces of second log information. The second log information includes a time when the second log information is acquired, a resource consumption amount such as a communication data amount per unit time, and a method name. For example, the second log information L2 in FIG. 3 is log information for one second at 12:34:56, and the method “org / apache / harmony / luni / platform / OSNetworkSystem.sendStream” is 111 bytes / ms. Indicates that communication has been performed.
次に、消費電力分析システム1の構成を説明する。消費電力分析システム1は、機能的には、リソース消費割合算出部11(特許請求の範囲の「リソース消費割合算出手段」に相当)と、リソース消費電力算出部12(特許請求の範囲の「リソース消費電力算出手段」に相当)と、メソッド消費電力算出部13(特許請求の範囲の「モジュール消費電力算出手段」に相当)と、表示部14(特許請求の範囲の「表示手段」に相当)とを含んで構成されている。
Next, the configuration of the power
リソース消費割合算出部11は、トレースログおよびリソースログを取得し、トレースログおよびリソースログに基づいて、メソッドごとに各ハードウェアに対するリソース消費割合を算出するリソース消費割合算出手段として機能する。具体的に説明すると、リソース消費割合算出部11は、まず第二リソースログから対象となるメソッドX(Xは、アプリケーションプログラムのメソッドに割り当てられた識別番号)の特定のハードウェアに対するリソース消費量Cmethod_Xを取得する。また、リソース消費割合算出部11は、第二リソースログからすべてのメソッドのリソース消費量Callを取得する。そして、リソース消費割合算出部11は、以下のリソース消費割合算出式(1)に基づいて、対象となるメソッドXの特定のハードウェアに対するリソース消費割合αresource_Xを算出する。
リソース消費割合αresource_X=Cmethod_X/Call…(1)
The resource consumption
Resource consumption rate α resource_X = C method_X / C all … (1)
αresouce_Xは、アプリケーションプログラムのメソッドXが所定のハードウェアを消費した量のメソッド全体に占める割合を表している。例えばハードウェアがCPUである場合、リソース消費量Cmethod_Xはある期間においてメソッドXが使用したCPU時間である。また、リソース消費量Callはある期間においてアプリケーションプログラム全体が使用したCPU時間を表している。 α resource — X represents the ratio of the amount of the amount of consumption of predetermined hardware by the method X of the application program to the entire method. For example, when the hardware is a CPU, the resource consumption C method_X is the CPU time used by the method X in a certain period. The resource consumption C all represents the CPU time used by the entire application program in a certain period.
図4は、第二リソースログから取得したある期間内における各メソッドのCPU時間とWi−Fiによるデータ通信量の一例を示す図である。図4の例では、メソッドAのCPU時間は200tickである。メソッド全体のCPU時間は600tickである。したがって、メソッドAのCPU消費割合αCPU_Aは、1/3と求められる。なお、メソッドA、メソッドBおよびメソッドCは、全て異なるスレッドで動作している低レベルAPIとする。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the CPU time of each method and the data communication amount by Wi-Fi within a certain period acquired from the second resource log. In the example of FIG. 4, the CPU time for method A is 200 ticks. The CPU time for the entire method is 600 ticks. Therefore, the CPU consumption ratio α CPU_A of the method A is obtained as 1/3. Note that method A, method B, and method C are all low-level APIs operating in different threads.
図5は、第二リソースログから取得した各メソッドのGPS稼働時間の一例を示す図である。図5の例では、単位時間(1〜2の期間)において、メソッドAのGPS稼働時間は1、メソッドBのGPS稼働時間は0.5である。したがって、メソッドAのGPS消費割合αGPS_Aは、1/1.5=2/3と求められる。なお、メソッドA、メソッドBおよびメソッドCは、全て異なるスレッドで動作している低レベルAPIとする。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the GPS operation time of each method acquired from the second resource log. In the example of FIG. 5, the GPS operating time of method A is 1 and the GPS operating time of method B is 0.5 in a unit time (a period of 1 to 2). Therefore, the GPS consumption rate α GPS_A of method A is obtained as 1 / 1.5 = 2/3. Note that method A, method B, and method C are all low-level APIs operating in different threads.
ところで、対象となるアプリケーションプログラムの各メソッドのリソース消費量は、第二リソースログに含まれる情報だけでは十分でない場合がある。例えば、無線送受信時のメソッドは、パケットのヘッダ等のデータ量を取得できない。このような場合、リソース消費割合算出部11は、第二リソースログに含まれないリソース消費量を考慮して、対象となるメソッドの特定のハードウェアに対するリソース消費割合を算出する。すなわち、リソース消費割合算出部11は、第二リソースログから取得したリソース消費量Cmethod_Xを係数βresouceおよび定数γresouceに基づいて補正する。例えば、リソース消費割合算出部11は、第二リソースログから取得したリソース消費量Cmethod_Xを、以下の式(2)に基づいて補正する。
補正リソース消費量Cmethod_X’=βresouce×Cmethod_X+γresouce…(2)
By the way, the resource consumption of each method of the target application program may not be sufficient only by the information included in the second resource log. For example, a method at the time of wireless transmission / reception cannot acquire a data amount such as a packet header. In such a case, the resource consumption
Correction resource consumption C method_X '= β resouce × C method_X + γ resouce … (2)
ここで、係数βresouceおよび定数γresouceは、ハードウェア(リソース)に応じて定められた値である。例えば、リソース消費割合算出部11は、無線通信を行う場合、ヘッダおよびコントロール情報について、予め1パケット当たりのデータ量を求め、それを係数βWiFiとする。そして、リソース消費割合算出部11は、OSレベルで得られたパケット数に係数βWiFiを掛け、定数γWiFiを0にすることで、メソッドのWi−Fiに対する補正リソース消費量Cmethod_X’を算出する。続いて、リソース消費割合算出部11は、以下の式(3)に基づいて対象となるメソッドのリソース消費割合を算出する。
リソース消費割合αresource_X=Cmethod_X’/Call…(3)
Here, the coefficient beta resouce and constant gamma resouce is a value determined depending on the hardware (resources). For example, when performing wireless communication, the resource consumption
Resource consumption rate α resource_X = C method_X '/ C all … (3)
ここで、低レベルAPIまでの呼び出し関係がすべてログとして出力されているので、同じ低レベルAPIでも呼び出し元が違うと、リソース消費割合算出部11は、異なるリソース消費割合αresource_Xとして算出する。
Here, since all the call relationships up to the low level API are output as a log, the resource consumption
図6は、リソース消費割合算出部11が算出したリソース消費割合αresource_Xの出力Drateの一例を示す図である。図6に示すように、出力Drateは、計算対象となる期間の開始時刻を示す時間情報と、リソース消費割合αresource_Xと、メソッドの呼び出し関係を含めたメソッド名と、を有している。図6の出力Drateは、12時34分56秒から1秒間に、メソッド名「org/apache/harmony/luni/platform/OSNetworkSystem.sendStream」のメソッドの消費割合が1/2であったことを示している。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the output D rate of the resource consumption ratio α resource_X calculated by the resource consumption
一方、例えば、端末2において低レベルAPIを加工することができない場合、端末2の部品状態管理部24は第二リソースログを生成できない。このように、端末2によっては、リソース消費割合算出部11は第二リソースログを取得できない場合がある。このような場合、リソース消費割合算出部11は、第一リソースログとトレースログとに基づいて、メソッドごとのリソース消費割合を算出する。このメソッドごとのリソース消費割合の算出方法を以下に説明する。
On the other hand, for example, when the low-level API cannot be processed in the
第一の算出方法は、メソッドの呼び出し回数に基づいて算出する方法である。具体的に説明すると、リソース消費割合算出部11は、期間tにおいて特定のハードウェアを消費するメソッドの呼び出し回数ntをトレースログから取得する。そして、リソース消費割合算出部11は、以下の式(4)に基づいて、期間tにおけるメソッドごとのリソース消費割合αresource_Xを算出する。
リソース消費割合αresource_X=1/nt…(4)
The first calculation method is a method of calculating based on the number of method calls. More specifically, the resource consumption
Resource consumption rate α resource_X = 1 / n t … (4)
第二の算出方法は、メソッドのCPU時間に基づいて算出する方法である。この方法は、特定のハードウェアがCPUか否かにより算出方法が異なる。 The second calculation method is a method of calculating based on the CPU time of the method. This method differs in calculation method depending on whether or not specific hardware is a CPU.
特定のハードウェアがCPUの場合、リソース消費割合算出部11は、期間tにおいてCPUを消費する各メソッドのCPU時間Tmethod_Xをトレースログから取得する。また、同期間tにおいて最上位の親メソッドのCPU時間の総和Tmain_allをトレースログから取得する。ここで、メソッドのCPU時間は、当該メソッドが呼び出されてから実行終了するまでの時間である。そして、リソース消費割合算出部11は、以下の式(5)に基づいて、期間tにおけるメソッドごとのリソース消費割合を算出する。
リソース消費割合αresource_X=Tmethod_X/Tmain_all…(5)
When the specific hardware is a CPU, the resource consumption
Resource consumption rate α resource_X = T method_X / T main_all … (5)
図7の(a)はコールツリーの一例を示す図、図7の(b)は(a)のコールツリーで示された各メソッドのCPU時間の一例を示す図である。図7の(a)のコールツリーでは、メインメソッドがメソッドAおよびメソッドBを呼び出している。そして、メソッドAがメソッドA1を呼び出し、メソッドA1がメソッドA2およびメソッドA3を呼び出している。さらに、メソッドBがメソッドB1を呼び出している。 FIG. 7A is a diagram illustrating an example of a call tree, and FIG. 7B is a diagram illustrating an example of the CPU time of each method indicated in the call tree of FIG. In the call tree of FIG. 7A, the main method calls method A and method B. Method A calls method A1, and method A1 calls method A2 and method A3. Furthermore, method B calls method B1.
図7の(b)の例では、メインメソッドのCPU時間Tmain_allは、期間t内においてメインメソッドが実行されている時間を示している。各子メソッドのCPU時間は、期間t内において子メソッドが親メソッドにより呼び出されてから実行終了するまでの時間を示している。例えば、メソッドA2のCPU時間Tmethod_A2は、メソッドA2がメソッドA1に呼び出されてから実行終了するまでの時間を示している。 In the example of FIG. 7B, the CPU time Tmain_all of the main method indicates the time during which the main method is executed within the period t. The CPU time of each child method indicates the time from the child method being called by the parent method to the end of execution within the period t. For example, the CPU time T method_A2 of the method A2 indicates the time from when the method A2 is called by the method A1 until the execution is completed.
ここで、特定のハードウェアがCPUの場合、親メソッドは子メソッドを実行する以外に演算等でCPUを動作させている。このため、各メソッドのリソース消費割合(CPU消費割合)は、最上位のメソッドであるメインメソッドのCPU時間Tmain_allに対する各メソッドのCPU時間Tmethod_Xの割合として算出される。例えば、メソッドA2のCPU消費割合αCPU_A2は、以下の式により算出される。
CPU消費割合αCPU_A2=Tmethod_A2/Tmain_all
Here, when the specific hardware is a CPU, the parent method operates the CPU by calculation or the like in addition to executing the child method. For this reason, the resource consumption rate (CPU consumption rate) of each method is calculated as the ratio of the CPU time T method_X of each method to the CPU time T main_all of the main method which is the highest method. For example, the CPU consumption rate α CPU_A2 of the method A2 is calculated by the following equation.
CPU consumption rate α CPU_A2 = T method_A2 / T main_all
特定のハードウェアがCPU以外の場合、リソース消費割合算出部11は、期間tにおいて特定のハードウェアを消費する各メソッドのCPU時間Tmethod_Xをトレースログから取得する。また、同期間tにおいて特定のハードウェアを消費する全ての低レベルAPIの総CPU時間Tallを取得する。そして、リソース消費割合算出部11は、以下の式(6)に基づいて、期間tにおけるメソッドごとのリソース消費割合を算出する。
リソース消費割合αresource_X=Tmethod_X/Tall…(6)
When the specific hardware is other than the CPU, the resource consumption
Resource consumption rate α resource_X = T method_X / T all … (6)
図7の例を用いて具体的に説明する。なお、メソッドA2およびメソッドB1は、特定のハードウェア(例えば、Wi-Fiなど)を消費する低レベルAPIであるとする。ここで、特定のハードウェアがCPU以外の場合、そのハードウェアを消費するメソッドは、低レベルAPIである。また、親メソッドは当該ハードウェアを消費しない。このため、各メソッドのリソース消費割合は、そのハードウェアを消費する低レベルAPIのCPU時間の総和Tallに対する各メソッドのCPU時間Tmethod_Xの割合として算出される。例えば、メソッドA2のリソース消費割合αresouce_A2は、以下の式により算出される。この場合、特定のハードウェアに関する総CPU時間Tallは、メソッドA2のCPU時間Tmethod_A2とメソッドB1のCPU時間Tmethod_B1との和である。
リソース消費割合αresouce_A2=Tmethod_A2/(Tmethod_A2+Tmethod_B1)
This will be specifically described with reference to the example of FIG. Note that the method A2 and the method B1 are low-level APIs that consume specific hardware (for example, Wi-Fi). Here, when the specific hardware is other than the CPU, the method that consumes the hardware is a low-level API. The parent method does not consume the hardware. Therefore, the resource consumption ratio of each method is calculated as the ratio of the CPU time T method_X of each method to the total CPU time T all of the low-level API that consumes the hardware. For example, resource consumption ratio alpha Resouce_A2 method A2 is calculated by the following equation. In this case, the total CPU time T all for the specific hardware is the sum of the CPU time T method_A2 of the method A2 and the CPU time T method_B1 of the method B1.
Resource consumption rate α resouce_A2 = T method_A2 / (T method_A2 + T method_B1 )
なお、メソッドの呼び出し関係は、トレースログを解析することによって得ることができる。したがって、リソース消費割合算出部11は、図6で示した出力Drateと同様のフォーマットで出力を行う。
Note that the method call relationship can be obtained by analyzing the trace log. Therefore, the resource consumption
図1に戻り、リソース消費電力算出部12は、端末2の部品状態管理部24が取得した第一リソースログに基づいて、端末2全体の消費電力(ハードウェアごとの内訳を含む)を算出するリソース消費電力算出手段として機能する。具体的に説明すると、リソース消費電力算出部12は、第一リソースログと、該第一リソースログに記憶されている第一ログ情報の各パラメータ(後述のpj)に応じて予め設定された電力係数(後述のcij)の値と、に基づき、以下の消費電力評価式(7)および式(8)に従って、端末HW22の各ハードウェアの消費電力Presourceおよび端末2全体の消費電力Pallの評価値を算出する。
上記式(7)および式(8)において、iはハードウェアの識別番号を表しており、1〜N(Nは、端末2の端末HW22に含まれる構成部品の総数)の整数値である。Presource_iは、i番目のハードウェアの消費電力を表している。また、上記式(7)において、jは第一ログ情報に含まれているパラメータの識別番号を表しており、1〜M(Mは、第一ログ情報に含まれているパラメータの総数)の整数値である。pjは、第一ログ情報に含まれているj番目のパラメータを表している。cijは、j番目のパラメータがi番目のハードウェアの消費電力に与える影響度を示す電力係数を表している。この電力係数cijは、リソース消費電力算出部12に予め設定されている。電力係数cijは、例えば特開2010−225133号公報に記載された手法により算出可能である。なお、電力係数cijの算出方法は、これに限定されない。また、上記式(8)において、Pallは、端末2全体の消費電力を表している。
In the above formulas (7) and (8), i represents a hardware identification number, and is an integer value from 1 to N (N is the total number of components included in the terminal HW22 of the terminal 2). Preresource_i represents the power consumption of the i-th hardware. In the above formula (7), j represents the identification number of the parameter included in the first log information, and 1 to M (M is the total number of parameters included in the first log information). It is an integer value. p j represents the j-th parameter included in the first log information. c ij represents a power coefficient indicating the degree of influence of the j-th parameter on the power consumption of the i-th hardware. The power coefficient c ij is preset in the resource power
図8は、端末2全体の消費電力を示す消費電力評価値の一例を示す図である。図8に示すように、消費電力評価値は、時間情報と、端末HW22の各ハードウェアの消費電力Presourceと、を含んでいる。時間情報は、消費電力の計算対象となる期間の開始時刻を示している。消費電力Presourceは、時間情報が示す開始時刻から単位時間経過するまでのハードウェアごとの消費電力を示している。例えば、図8の消費電力評価値Prは、12時34分56秒から1秒間を計算の対象としている。そして、この期間においてCPUの消費電力PCPUは0.23W、Wi-Fiの消費電力PWiFiは0.1W、LCDの消費電力PLCDは0.2W、ストレージPSTORAGEの消費電力は0.1W、GPSの消費電力PGPSは0.0Wであったことを示している。また、これらの各ハードウェアの消費電力の総和は、端末2全体の消費電力Pallを示す。このようにして、リソース消費割合算出部11は、ハードウェアごとの消費電力Presourceおよび端末2全体の消費電力Pallを算出する。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a power consumption evaluation value indicating the power consumption of the
図1に戻って、メソッド消費電力算出部13は、ハードウェアごとの消費電力Presourceと、メソッドごとの各ハードウェアに対するリソース消費割合αresource_Xとに基づいて、メソッドごとの消費電力Pmethod_Xを算出するメソッド消費電力算出手段として機能する。具体的には、メソッド消費電力算出部13は、以下のメソッド消費電力算出式(9)に基づいて、各メソッドの消費電力Pmethod_Xを算出する。
上記式(9)において、Pmethod_Xは、メソッドXの消費電力を表している。iはハードウェアの識別番号を表しており、1〜N(Nは、端末2の端末HW22に含まれる構成部品の総数)の整数値である。Presource_iは、i番目のハードウェアの消費電力を表している。また、αresource_i_Xは、i番目のハードウェアに対するメソッドXの消費割合を表している。例えば、端末HW22に含まれるハードウェアがCPUとWi-FiとGPSとカメラである場合、メソッドAの消費電力は、以下の式で算出される。
Pmethod_A=PCPU×αCPU_A+PWiFi×αWiFi_A+PGPS×αGPS_A+Pcamera×αcamera_A
In the above equation (9), P method_X represents the power consumption of the method X. i represents a hardware identification number and is an integer value of 1 to N (N is the total number of components included in the terminal HW22 of the terminal 2). Preresource_i represents the power consumption of the i-th hardware. Α resource_i_X represents the consumption rate of the method X with respect to the i-th hardware. For example, when the hardware included in the terminal HW22 is a CPU, Wi-Fi, GPS, and camera, the power consumption of the method A is calculated by the following equation.
P method_A = P CPU × α CPU_A + P WiFi × α WiFi_A + P GPS × α GPS_A + P camera × α camera_A
図9は、メソッド消費電力算出部13が算出した単位時間におけるメソッドごとの消費電力を含む出力Dpowerの一例を示す図である。図9に示すように、出力Dpowerは、計算対象の開始時刻を示す時間情報と、メソッドが使用した消費電力と、メソッドの呼び出し関係も含めたメソッド名と、を有している。図9の出力Dpowerは、12時34分56秒から1秒間に、メソッド名「org/apache/harmony/luni/platform/OSNetworkSystem.sendStream」のメソッドの消費電力が0.5Wであったことを示している。 FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the output D power including the power consumption for each method in the unit time calculated by the method power consumption calculation unit 13. As illustrated in FIG. 9, the output D power includes time information indicating the start time of the calculation target, power consumption used by the method, and a method name including a method calling relationship. The output D power in FIG. 9 shows that the power consumption of the method with the method name “org / apache / harmony / luni / platform / OSNetworkSystem.sendStream” was 0.5 W from 12:34:56 to 1 second. Show.
メソッド消費電力算出部13は、この出力Dpowerを表示部14に送信する。また、メソッド消費電力算出部13は、メソッドが呼び出された時間を示す時間情報を含むトレースログを表示部14に送信する。
The method power consumption calculation unit 13 transmits this output D power to the
表示部14は、メソッドごとの消費電力を表示する表示手段として機能する。図10は、表示部14の機能構成を示すブロック図である。図10に示すように、表示部14は、グラフ表示部141(特許請求の範囲の「グラフ表示手段」に相当)と、消費電力コールツリー表示部142(特許請求の範囲の「消費電力コールツリー表示手段」に相当)と、を備えている。
The
グラフ表示部141は、所定の時間におけるハードウェアごとの消費電力を所定のグラフで表示するグラフ表示手段として機能する。グラフ表示部141は、消費電力を分析したいアプリケーションプログラムを実行中にリアルタイムでグラフ表示してもよい。また、グラフ表示部141は、アプリケーションプログラムを実行し終わってから、開発者によって選択された部分のグラフ表示を行ってもよい。グラフ表示部141は、例えば、円グラフ表示部141aと棒グラフ表示部141bとを備えている。
The
円グラフ表示部141aは、ある時間でのハードウェアごとの消費電力の消費割合を円グラフで表示する。具体的に説明すると、円グラフ表示部141aは、リソース消費電力算出部12によって算出された各ハードウェアの消費電力Presourceを端末2全体の消費電力Pallで割ることで各ハードウェアの消費電力の消費割合を算出する。そして、円グラフ表示部141aは、各ハードウェアの消費電力の消費割合を円グラフで表示する。図11は、円グラフ表示部141aによって表示される円グラフの一例を示す図である。
The pie chart display unit 141a displays the consumption ratio of power consumption for each hardware at a certain time in a pie chart. More specifically, the pie chart display unit 141a divides the power consumption P resource of each hardware calculated by the resource power
表示された円グラフ上で所定のハードウェアの消費割合を示す部分がユーザによって選択された場合、円グラフ表示部141aは、選択されたハードウェアを示す情報を消費電力コールツリー表示部142に送信する。
When the part indicating the consumption rate of the predetermined hardware on the displayed pie chart is selected by the user, the pie chart display unit 141a transmits information indicating the selected hardware to the power consumption call
棒グラフ表示部141bは、ある時間でのハードウェアごとの消費電力の消費割合を棒グラフで表示する。具体的に説明すると、棒グラフ表示部141bは、リソース消費電力算出部12によって算出された各ハードウェアの消費電力Presourceを端末2全体の消費電力Pallで割ることで各ハードウェアの消費電力の消費割合を算出する。そして、棒グラフ表示部141bは、各ハードウェアの消費電力の消費割合を棒グラフで表示する。図12は、棒グラフ表示部141bによって表示される棒グラフの一例を示す図である。図12の縦軸は、端末2全体の消費電力Pallを1とした場合の各ハードウェアの消費電力の消費割合を示している。図12の横軸は、計算対象となる期間の開始時刻を識別する識別情報である。
The bar
表示された棒グラフ上で所定のハードウェアの消費割合を示す部分がユーザによって選択された場合、棒グラフ表示部141bは、選択されたハードウェアを示す情報を消費電力コールツリー表示部142に送信する。
When a portion indicating a predetermined hardware consumption rate on the displayed bar graph is selected by the user, the bar
消費電力コールツリー表示部142は、トレースログに基づいてコールツリーを作成し、メソッドごとの消費電力をコールツリーに重畳して表示する消費電力コールツリー表示手段として機能する。消費電力コールツリー表示部142は、コールツリー作成部142aと、消費電力重畳部142bと、を備えている。
The power consumption call
コールツリー作成部142aは、メソッド消費電力算出部13から出力されたトレースログに基づいて、単位時間におけるメソッドごとの呼び出し関係を解析し、コールツリーを作成する。このコールツリーは、時間軸に関係なく、実行されたアプリケーションプログラムが使用したメソッドを表示している。消費電力重畳部142bは、コールツリー作成部142aによって作成されたコールツリーのメソッド名に基づいて、メソッド消費電力算出部13によって算出されたメソッドごとの消費電力Pmethod_Xを重畳する。そして、消費電力コールツリー表示部142は、コールツリーにメソッドごとの消費電力Pmethod_Xを重畳した消費電力コールツリーを表示する。
Based on the trace log output from the method power consumption calculation unit 13, the call tree creation unit 142a analyzes the call relationship for each method in a unit time and creates a call tree. This call tree displays the methods used by the executed application program regardless of the time axis. The power consumption superimposing unit 142b superimposes the power consumption P method_X for each method calculated by the method power consumption calculating unit 13 based on the method name of the call tree created by the call tree creating unit 142a. Then, the power consumption call
図13は、消費電力コールツリー表示部142によって表示される消費電力コールツリーTpowerの一例を示す図である。図13に示すように、消費電力コールツリーは、コールツリーTcallと、消費電力テーブルPmとを含んでいる。コールツリーTcallは、親メソッドによって呼び出されるメソッドの関係をツリー構造で示している。図13の例では、コールツリーTcallは、アプリケーションプログラムAPがメソッドaおよびメソッドbを呼び出すことを示している。そして、コールツリーTcallは、メソッドaがメソッドaaおよびメソッドabを呼び出し、メソッドbがメソッドbaおよびメソッドbbを呼び出すことを示している。
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the power consumption call tree T power displayed by the power consumption call
消費電力テーブルPmは、各メソッドの消費電力を示している。図13の例では、消費電力テーブルPmは、メソッドaa、メソッドab、メソッドba、およびメソッドbbの消費電力を示している。具体的には、図13の例では、消費電力テーブルPmは、各メソッドの消費電力Pmethod_Xと、各メソッドのハードウェアごとの消費電力Pmethod_i_Xと、CPU時間と、を表示している。 The power consumption table Pm shows the power consumption of each method. In the example of FIG. 13, the power consumption table Pm indicates the power consumption of the method aa, method ab, method ba, and method bb. Specifically, in the example of FIG. 13, power consumption table Pm is displaying the power consumption P Method_X of each method, the power consumption P Method_i_X per hardware for each method, the time a CPU, a.
また、消費電力コールツリー表示部142は、ユーザによって選択されたハードウェアの情報をグラフ表示部141から受信すると、そのハードウェアを使用するメソッドに関する消費電力コールツリーを表示する。この際、消費電力コールツリー表示部142は、グラフ表示部141によって表示されたグラフとともに消費電力コールツリーを表示するようにしてもよい。選択したハードウェアを使用するメソッドのコールツリーと消費電力とを重畳表示することで、グラフで示された消費電力をメソッドごとの消費電力に細分化して表示できる。
In addition, when the power consumption call
例えば、図11および図12のように、グラフ表示部141によって任意の時間のハードウェアごとの消費電力が表示されている場合、CPU以外ではWi-Fiの消費出力の割合が大きいことが分かる。図11又は図12のグラフにおいてWi-Fiを示す部分が選択されると、消費電力コールツリー表示部142は、グラフ表示部141からWi-Fiが選択されたことを示す情報を受信する。そして、消費電力コールツリー表示部142は、Wi-Fiに関する消費電力とコールツリーとを重畳した消費電力コールツリーを表示する。これにより、Wi-Fiにおいて、消費電力についてボトルネックとなっているメソッドが判明する。
For example, as shown in FIGS. 11 and 12, when the power consumption for each hardware for an arbitrary time is displayed on the
次に、図14を参照して、消費電力分析システム1の動作について説明する。図14は、消費電力分析システム1の処理を示すフローチャートである。
Next, the operation of the power
リソース消費割合算出部11は、端末2からリソースログを取得する(S11)。また、リソース消費割合算出部11は、端末2からトレースログを取得する(S12)。そして、リソース消費割合算出部11は、取得したリソースログとトレースログとを用いて、上記式(1)、上記式(3)、上記式(4)、上記式(5)、又は、上記式(6)によりメソッドごとのリソース消費割合を算出する(S13)。次に、リソース消費電力算出部12は、端末2から取得したリソースログを用いて、上記式(7)および上記式(8)により端末2全体の消費電力(端末HW22のハードウェアごとの消費電力を含む)を算出する(S14)。
The resource consumption
そして、メソッド消費電力算出部13は、上記式(9)によりメソッドごとのリソース消費割合と端末2全体の消費電力とに基づいて、メソッドごとの消費電力を算出する(S15)。次に、表示部14のコールツリー作成部142aは、端末2から取得したトレースログに基づいて、メソッドの親子関係を解析してコールツリーを作成する(S16)。続いて、消費電力重畳部142bは、コールツリーにメソッドごとの消費電力を重畳して、消費電力コールツリーを作成する。そして、消費電力コールツリー表示部142は、その消費電力コールツリーを表示する(S17)。
And the method power consumption calculation part 13 calculates the power consumption for every method based on the resource consumption ratio for every method and the power consumption of the
次に、本実施形態の消費電力分析システム1の作用効果について説明する。消費電力分析システム1において、リソース消費割合算出部11は、アプリケーションプログラムによって呼び出された各メソッドの実行履歴からなるトレースログと、メソッドの実行時における端末HW22ごとのリソース消費量が記録されたリソースログと、を取得し、トレースログおよびリソースログに基づいて、メソッドごとに各端末HW22に対するリソース消費割合を算出する。また、リソース消費電力算出部12は、リソースログに基づいて端末HW22ごとに消費電力を算出する。そして、メソッド消費電力算出部13は、端末HW22ごとの消費電力と、メソッドごとの各端末HW22に対するリソース消費割合とに基づいて、メソッドごとの消費電力を算出する。
Next, the effect of the power
第一リソースログおよびトレースログは、いずれも端末のOSレベルから取得可能な、端末に依存しない情報である。また、第二リソースログは、API又はアプリケーションプログラムから取得可能な、端末に依存しない情報である。このため、様々なハードウェアおよびアプリケーションプログラムに対してメソッド単位での消費電力を算出することが可能となる。 Both the first resource log and the trace log are terminal-independent information that can be acquired from the OS level of the terminal. The second resource log is information that can be acquired from the API or the application program and does not depend on the terminal. Therefore, it is possible to calculate the power consumption in units of methods for various hardware and application programs.
また、消費電力分析システム1において、リソースログは、端末2全体でのリソース消費量が記録された第一リソースログである。端末2によっては、メソッドが消費したリソース消費量を記録した第二リソースログを生成できないことがある。このような場合に、第一リソースログを用いることで、端末2全体および端末HW22ごとのリソース消費量を取得することができる。
In the power
また、消費電力分析システム1において、リソース消費割合算出部11は、トレースログに基づいて算出されたメソッドの実行回数、または、トレースログに基づいて算出されたメソッドのCPU時間の全体に占める割合を用いてメソッドごとのリソース消費割合を算出する。第一リソースログは実時間性を持って取得することができず、一定時間ごとのリソース消費量のみ取得できる。そこで、メソッドの実行回数と第一リソースログに記録されたリソース消費量とは比例関係にあると仮定すると、第一リソースログ(端末2全体のリソースログ)およびトレースログ(メソッドの実行回数)からメソッドごとのリソース消費量を推定することができる。
In the power
同様に、メソッドのCPU時間と第一リソースログに記録されたリソース消費量とは比例関係にあると仮定すると、第一リソースログおよびトレースログからメソッドごとのリソース消費量を推定することができる。このため、第二リソースログと同等の情報を推定することができ、メソッドごとのリソース消費割合を求めることができる。これにより同期間の全てのメソッドのリソース消費量、およびメソッド呼び出しごとのリソース消費量を推定できる。 Similarly, assuming that the CPU time of the method and the resource consumption recorded in the first resource log are in a proportional relationship, the resource consumption for each method can be estimated from the first resource log and the trace log. For this reason, information equivalent to the second resource log can be estimated, and the resource consumption ratio for each method can be obtained. This makes it possible to estimate the resource consumption of all methods during the same period and the resource consumption for each method call.
また、消費電力分析システム1において、リソースログは、メソッドごとの各ハードウェアに対するリソース消費量が記録された第二リソースログである。このように、第二リソースログを用いることで、メソッドごとの各ハードウェアに対するリソース消費量を取得することができる。
In the power
また、消費電力分析システム1において、リソース消費割合算出部11は、第二リソースログに記録されたメソッドごとの各ハードウェアに対するリソース消費量をハードウェアに応じた係数に基づいて補正する。第二リソースログは、アプリケーションプログラムが使用しているハードウェアのリソース消費量をすべて取得できない場合がある。このような場合に、第二リソースログに記憶されたメソッドごとの各ハードウェア対するリソース消費量に、ハードウェアに応じた係数を掛ける、又は足すなどすることで、メソッドごとに各ハードウェアに対するリソース消費量を補正できる。その結果、メソッド単位での消費電力を一層精度よく算出することが可能となる。
Further, in the power
また、消費電力分析システム1において、表示部14は、メソッドごとの消費電力を表示する。これにより、メソッドごとの消費電力を可視化することができ、開発者およびエンドユーザが消費電力を容易に把握することが可能となる。
In the power
また、消費電力分析システム1において、表示部14の消費電力コールツリー表示部142は、トレースログに基づいてコールツリーを作成し、メソッドごとの消費電力をコールツリーに重畳して表示する。コールツリーの形式で消費電力を表示することで、メソッドの親子関係と共に消費電力を表示することができる。このため、消費電力についてボトルネックとなるメソッドの明確化が可能となる。
In the power
また、消費電力分析システム1において、消費電力コールツリー表示部142は、指定された期間におけるメソッドの消費電力を表示する。これにより、評価対象の時間帯を指定することができ、時間帯に応じた分析を行うことができる。
In the power
また、消費電力分析システム1において、表示部14のグラフ表示部141は、所定の時間におけるハードウェアごとの消費電力を所定のグラフで表示する。ハードウェアごとの消費電力をグラフで表示することで、消費電力についてボトルネックとなっているハードウェアを明確化できる。
In the power
また、消費電力分析システム1において、表示部14の消費電力コールツリー表示部142は、トレースログに基づいてコールツリーを作成し、メソッドごとの消費電力をコールツリーに重畳して表示する。そして、消費電力コールツリー表示部142は、グラフ表示部141によって表示されたグラフにおいて選択された部分に応じ、コールツリーを表示する。選択された部分のコールツリーを表示することで、ボトルネックとなるメソッドをより一層明確化できる。
In the power
グラフ表示部141は、例えば棒グラフ又は円グラフで表示を行う。所定の時間におけるハードウェアごとの消費電力を棒グラフ形式又は円グラフ形式で表示することで、消費電力についてボトルネックとなっているハードウェアを明確化できる。
The
また、消費電力分析システム1において、端末2は、無線通信端末である。無線通信端末上でアプリケーションプログラムを利用するエンドユーザにとって、アプリケーションプログラムの実行やデータ送受信等によってどの程度の電力が消費されるのかを認識するのは容易ではなく、バッテリ駆動の無線通信端末において、限られた電力を好適に利用するのが難しい。しかしながら、無線通信端末のリソースログやトレースログを利用することで、実際の無線通信端末上で実行されたアプリケーションプログラムのメソッドごとの消費電力を算出することが可能となる。このように、無線通信端末の使用時において、消費電力の評価結果を提供することができる。
In the power
なお、本発明に係る消費電力分析システムは本実施形態に記載したものに限定されない。本発明に係る消費電力分析システムは、各請求項に記載した要旨を変更しないように実施形態に係る消費電力分析システムを変形し、又は他のものに適用してもよい。上記実施形態では、「消費電力(W)」として説明を行っているが、「消費電力量(Wh)」としてもよい。 The power consumption analysis system according to the present invention is not limited to the one described in this embodiment. The power consumption analysis system according to the present invention may be modified or applied to other power consumption analysis systems according to the embodiments without changing the gist described in each claim. In the above embodiment, “power consumption (W)” is described, but “power consumption (Wh)” may be used.
例えば、上記実施形態において端末2は、無線通信端末であるが、これに限定されない。端末2は、例えば仮想端末とすることもできる。この場合、消費電力分析システム1が動作する情報処理端末上で仮想的な端末HW22を有する仮想端末をソフトウェアで再現してもよい。そして、仮想端末上で評価対象となるアプリケーションプログラムを実行し、そのリソースログやトレースログを利用してもよい。このため、実無線通信端末を用意しなくてもアプリケーションプログラムの消費電力を算出することが可能となる。このように、無線通信端末に搭載されるアプリケーションプログラムの開発時において、消費電力の評価結果を提供することができる。
For example, in the above embodiment, the
また、上記実施形態において、第二リソースログは、仮想端末の低レベルAPIから取得されるようにしてもよい。仮想端末が使用する低レベルAPIに予め第二リソースログを出力できるように加工しておくことで、各メソッドが使用するリソース消費量を正確に算出できる。その結果、メソッドごとに算出される消費電力の精度を向上させることが可能となる。 In the above embodiment, the second resource log may be acquired from the low level API of the virtual terminal. By processing so that the second resource log can be output in advance to the low-level API used by the virtual terminal, the resource consumption amount used by each method can be accurately calculated. As a result, it is possible to improve the accuracy of power consumption calculated for each method.
また、上記実施形態において、リソース消費割合算出部11は、補正リソース消費量Cmethod_i’を、上記式(2)に基づいて求めているが、これに限定されない。例えば、リソース消費割合算出部11は、第二リソースログから取得したリソース消費量Cmethodを係数βresouceで除算する、または、リソース消費量Cmethodから定数γresouceを減算するなどして、補正リソース消費量Cmethod_i’を算出するようにしてもよい。
In the above embodiment, the resource consumption
また、グラフ表示部141は、アプリケーションプログラムの稼動時間全体でのハードウェアごとの消費電力を表示するようにしてもよい。また、グラフ表示部141は、ユーザ等によって指定された期間について、ハードウェアごとの消費電力を表示するようにしてもよい。
The
また、消費電力コールツリー表示部142は、開発者およびエンドユーザ等によって指定された時間内で実行されたアプリケーションプログラムが使用したメソッドをコールツリーの形で表示するようにしてもよい。このようにすることで、時間帯に応じた分析が可能となる。
Further, the power consumption call
また、上記実施形態において、消費電力コールツリー表示部142は、一番末端のメソッドの消費電力のみを表示しているが、親メソッドの消費電力を表示してもよい。また、消費電力コールツリー表示部142は、消費電力コールツリーにおいて、所定のハードウェアの消費電力順にメソッドをソートして表示するようにしてもよい。消費電力の昇順に並び替えることで、アプリケーションプログラムの実行中にトータルとしてボトルネックとなるメソッドを発見することができる。
In the above-described embodiment, the power consumption call
また、消費電力分析システム1を用いて、アプリケーション開発ツール(アプリケーション開発装置)を実装することもできる。図15は、アプリケーション開発ツール100の機能構成を示すブロック図である。図15に示すように、アプリケーション開発ツール100は、消費電力分析システム1と、入力部110(特許請求の範囲の「入力手段」に相当)と、ソースコード編集部120(特許請求の範囲の「ソースコード編集手段」に相当)と、ソースコード実行部130と、を含んで構成されている。入力部110は、ユーザ(例えば、開発者)からの入力を受け付ける入力手段として機能する。ソースコード編集部120は、入力部110によって受け付けられた入力に基づいて、アプリケーションプログラムのソースコードを編集するソースコード編集手段として機能する。ソースコード実行部130は、入力部110によって受け付けられた入力に基づいて、ソースコード編集部120によって編集されたソースコードを実行するソースコード実行手段として機能する。消費電力分析システム1は、ソースコード実行部130によって実行されたアプリケーションプログラムのソースコードに対してメソッドごとの消費電力を分析し、その結果を表示部14に表示する。
In addition, an application development tool (application development apparatus) can be mounted using the power
このアプリケーション開発ツールによれば、開発者は、無線端末および仮想無線端末において消費電力を確認しながらアプリケーションプログラムの開発をすることができる。そして、ボトルネックとなるメソッドおよびハードウェアを削減することで省電力を実現することが可能となる。 According to this application development tool, a developer can develop an application program while confirming power consumption in a wireless terminal and a virtual wireless terminal. And it becomes possible to implement | achieve power saving by reducing the method and hardware used as a bottleneck.
また、上記実施形態では、アプリケーションプログラムがモジュールとしてメソッドを使用する場合について説明を行ったが、メソッドに代えて、サブルーチン、関数、クラスなどの他のモジュールとしてもよい。 In the above embodiment, the case where the application program uses a method as a module has been described. However, instead of the method, another module such as a subroutine, a function, or a class may be used.
また、上記実施形態は、消費電力分析システム1における各機能を実行するためのプログラムモジュールによって実現されてもよい。すなわち、リソース消費割合算出部11に相当するリソース消費割合算出モジュール、リソース消費電力算出部12に相当するリソース消費電力算出モジュール、メソッド消費電力算出部13に相当するメソッド消費電力算出モジュールを備えた消費電力分析プログラムであって、サーバ装置などのコンピュータシステムに当該プログラムを読み込ませることにより、上述の消費電力分析システム1と同等の機能を実現することができる。上述の消費電力分析プログラムは、例えば、フレキシブルディスク、CD−ROM、DVDもしくはROM等の記憶媒体または半導体メモリに格納されて提供される。また、上述の消費電力分析プログラムは、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号としてネットワークを介して提供されてもよい。
In addition, the above embodiment may be realized by a program module for executing each function in the power
1…消費電力分析システム、2…端末、11…リソース消費割合算出部(リソース消費割合算出手段)、12…リソース消費電力算出部(リソース消費電力算出手段)、13…メソッド消費電力算出部(モジュール消費電力算出手段)、14…表示部(表示手段)、141…グラフ表示部(グラフ表示手段)、142…消費電力コールツリー表示部(消費電力コールツリー表示手段)、22…端末HW(ハードウェア)、100…アプリケーション開発ツール、110…入力部(入力手段)、120…ソースコード編集部(ソースコード編集手段)、130…ソースコード実行部(ソースコード実行手段)
DESCRIPTION OF
Claims (16)
前記アプリケーションプログラムによって呼び出された各モジュールの実行履歴からなるトレースログと、前記モジュールの実行時におけるハードウェアごとのリソース消費量が記録されたリソースログと、を取得し、前記トレースログおよび前記リソースログに基づいて、前記モジュールごとに各ハードウェアに対するリソース消費割合を算出するリソース消費割合算出手段と、
前記リソースログに基づいて前記ハードウェアごとに消費電力を算出するリソース消費電力算出手段と、
前記ハードウェアごとの消費電力と、前記モジュールごとの各ハードウェアに対するリソース消費割合とに基づいて、前記モジュールごとの消費電力を算出するモジュール消費電力算出手段と、
を備えることを特徴とする消費電力分析システム。 A power consumption analysis system for analyzing power consumption of an application program executed on a terminal,
The trace log including the execution history of each module called by the application program, and the resource log in which the resource consumption for each hardware at the time of execution of the module is recorded, and the trace log and the resource log Based on the above, resource consumption rate calculation means for calculating a resource consumption rate for each hardware for each module,
Resource power consumption calculating means for calculating power consumption for each hardware based on the resource log;
Module power consumption calculating means for calculating the power consumption for each module based on the power consumption for each hardware and the resource consumption ratio for each hardware for each module;
A power consumption analysis system comprising:
前記消費電力コールツリー表示手段は、前記グラフ表示手段によって表示された前記グラフにおいて選択された部分に応じ、前記コールツリーを表示することを特徴とする請求項9に記載の消費電力分析システム。 The display means further comprises a power consumption call tree display means for creating a call tree based on the trace log and displaying the power consumption for each module superimposed on the call tree.
The power consumption analysis system according to claim 9, wherein the power consumption call tree display unit displays the call tree according to a portion selected in the graph displayed by the graph display unit.
前記入力手段によって受け付けられた入力に基づいて、アプリケーションプログラムのソースコードを編集するソースコード編集手段と、
前記入力手段によって受け付けられた入力に基づいて、前記ソースコード編集手段によって編集されたソースコードを実行するソースコード実行手段と、
前記ソースコード実行手段によって実行されたソースコードの消費電力を分析する請求項1〜15のいずれか一項に記載の消費電力分析システムと、
を備えることを特徴とするアプリケーション開発ツール。 Input means for accepting user input;
Source code editing means for editing the source code of the application program based on the input received by the input means;
Source code execution means for executing the source code edited by the source code editing means based on the input received by the input means;
The power consumption analysis system according to any one of claims 1 to 15, wherein the power consumption of the source code executed by the source code execution unit is analyzed.
An application development tool characterized by comprising:
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104063316A (en) * | 2014-06-23 | 2014-09-24 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | Application testing method and device |
JP2015106268A (en) * | 2013-11-29 | 2015-06-08 | 株式会社Nttドコモ | Analysis device, analysis system, program and control method of analysis device |
JP2015207128A (en) * | 2014-04-18 | 2015-11-19 | 富士通株式会社 | Device |
JP2016530614A (en) * | 2013-07-19 | 2016-09-29 | サムスン エレクトロニクス カンパニー リミテッド | Method for determining and displaying power efficiency of application and terminal thereof |
KR101671093B1 (en) | 2015-01-06 | 2016-10-31 | 포항공과대학교 산학협력단 | Apparatus for estimating power consumption of wireless lan and method thereof |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010047170A1 (en) * | 2008-10-20 | 2010-04-29 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | Calculation device, system management device, calculation method, and program |
WO2011020060A2 (en) * | 2009-08-14 | 2011-02-17 | Google Inc. | Providing a user with feedback regarding power consumption in battery-operated electronic devices |
-
2012
- 2012-02-22 JP JP2012036667A patent/JP5787259B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010047170A1 (en) * | 2008-10-20 | 2010-04-29 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | Calculation device, system management device, calculation method, and program |
WO2011020060A2 (en) * | 2009-08-14 | 2011-02-17 | Google Inc. | Providing a user with feedback regarding power consumption in battery-operated electronic devices |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016530614A (en) * | 2013-07-19 | 2016-09-29 | サムスン エレクトロニクス カンパニー リミテッド | Method for determining and displaying power efficiency of application and terminal thereof |
US10180857B2 (en) | 2013-07-19 | 2019-01-15 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Mobile terminal and method of determining and displaying power efficiency of an application |
JP2015106268A (en) * | 2013-11-29 | 2015-06-08 | 株式会社Nttドコモ | Analysis device, analysis system, program and control method of analysis device |
JP2015207128A (en) * | 2014-04-18 | 2015-11-19 | 富士通株式会社 | Device |
CN104063316A (en) * | 2014-06-23 | 2014-09-24 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | Application testing method and device |
CN104063316B (en) * | 2014-06-23 | 2017-11-24 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | The method of testing and device of a kind of application |
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