[发明专利]用于可视化数据的自适应树结构

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理，尤其涉及数据的可视化。

背景技术

如今，许多应用存储、处理和/或可视化大量的数据。例如，应用开发环境可允许用户开发、测试和部署图形用户界面、网站、web服务和/或其他应用。对于开发者而言，跟踪和/或可视化与这些应用的执行有关的事件可能是有益的，这么做可提供对事件的洞察，这些事件诸如上下文切换、应用对应用程序接口的调用、CPU利用率、采样和/或各种各样的其他事件。以此方式，开发者可例如通过事件的时间线来可视地分析应用执行的性能数据。不幸的是，应用在几分钟内的执行可导致上百万个事件。当前的事件可视化技术试图通过为各种视觉分辨率预先计算可视化数据来管理这样的大量的事件数据。

发明内容

提供本发明内容以便以简化形式介绍在以下具体实施方式中进一步描述的一些概念。本发明内容并不旨在标识出所要求保护的主题的关键因素或必要特征，也不旨在用于限定所要求保护的主题的范围。

本文尤其公开了用于基于事件数据集的数据密度来生成自适应树结构的一种或多种系统和/或技术以及用于确定所述自适应树结构内的事件的节点数据的一种或多种系统和/或技术。虽然本文所示的一个或多个示例可在与应用执行相关联的事件的上下文中描述自适应树结构的实现，但可以明白，自适应树结构不限于存储与这些事件有关的数据，还可用于存储任何类型的数据(例如，随着时间被记录的数据、与文本文档相关联的数据、与电子表格相关联的数据、与网络话务相关联的数据、与社交网络相关联的数据和/或任何其他类型的数据)。在一个示例中，与应用的执行有关的事件可作为多个原始事件被记录在事件数据集内。例如，上下文切换(例如，CPU使用在各应用之间的切换)、应用对应用程序接口的调用(例如，因为文件被锁定而导致应用被阻塞的调用)、CPU使用、采样(例如，收集样本事件来确定在特定时间应用是否正在执行)和/或可作为原始事件被记录在事件数据集内的多个其他事件。可生成自适应树结构来存储与事件数据集或其各部分的特定视觉分辨率相关联的预先计算的事件数据。可从自适应树结构中提取特定视觉分辨率处的事件数据以供可视化，诸如通过事件时间线。

可以理解，自适应树结构可包括一个或多个节点层。可以理解，被分配到一节点的多个事件可受限于一阈值数，以使得节点可被分配不超过阈值数的事件(例如，1000个事件的阈值数)。可以理解，节点可与时间跨度相关联，该时间跨度对应于各事件在事件数据集内的时间跨度。以此方式，节点可覆盖事件数据集中被该节点的时间跨度覆盖的原始数据(例如，节点可与覆盖事件数据集内500个原始事件的0-30秒的时间跨度相关联)。然而，如果节点覆盖了事件数据集中大于阈值数的多个原始事件(例如，节点可覆盖事件数据集内在30-60秒之间发生的195500个原始事件，这大于阈值数1000)，则该节点所覆盖的事件数据集内的原始事件可被聚集成概述事件。以此方式，节点可被分配不大于阈值数的多个概述事件(例如，195500个原始事件可被聚集成1000个概述事件。)

可以理解，节点可以是概述节点或原始节点。原始节点可以是覆盖了事件数据集内小于或等于预定数量的多个原始事件的节点(例如，节点可与覆盖了事件数据集内的500个原始事件的0-30秒的时间跨度相关联，这小于或等于阈值数1000)。以此方式，节点可被分配500个原始事件，并且可被指定为原始节点。可以理解，原始节点可以是自适应树结构中没有子节点的叶节点。概述节点可以是覆盖了事件数据集内大于预定数量的多个原始事件的节点(例如，节点可包括对应于事件数据集内195500个原始事件的30-60秒的时间跨度，这大于阈值数1000)。以此方式，节点可被分配从由该节点的时间跨度覆盖的原始事件中聚集的多个概述事件，其中概述事件的数量等于预定数量(例如，概述节点可被分配从195500个原始事件中聚集的1000个概述事件)。可以理解，概述节点可以是与预定数量个子节点相关联的非叶节点(例如，概述节点可与预定数量4个子节点相关联，以使得各个子节点对应于该概述节点的1/4时间跨度)。