团队名称：
Integer
人员简介：
王鲁俊，来自北航计算机系，研究方向为数据中心，分布式系统可用性。
赵祯龙，来自北航计算机系，研究方向为分布式并行计算，高性能程序性能监测。
王珂，来自北航计算机系，研究方向为移动计算和软件测试。
团队简介：
云时代是开发者的时代，在这次浪潮中，将会涌现出更多优秀的云产品。我们团队对云计算的前景和发展都满怀信心。
作品简介：
基于Hadoop的并行程序性能数据汇聚分析工具，将并行程序性能数据多节点机分布的特点与Hadoop 分布式文件系统的特点相结合，改善了性能数据汇聚环境，并利用MapReduce模型进行并行数据分析，剖析并行程序的行为，找出并行程序的瓶颈，最终为程序的优化提出可行的解决方案。
创新点意义：
我们的系统可以为开发者提供Hadoop运行平台，并在程序运行结束后以多维度、多角度反馈程序的运行时信息，帮助程序设计人员寻找和优化程序设计中的瓶颈。
开发者的应用程序提交到平台后，系统对程序源码进行分析和插桩，并放在Hadoop平台上执行，程序执行结束后给出运行过程中产生的tracing数据，并将原始的tracing数据进行转为profiling数据，将分析结果反馈给开发者。
通过tracing向profiling数据的转换，可以获知程序执行中的异常信号，如最大执行时间、最多调用次数等，这些异常点往往就是程序执行中的瓶颈所在。结合程序中类和方法的关系，可以获得这些异常点的关联程度。系统将以包括柱状图，饼状图，曲线图等的多种方式给出分析结果，目的在于辅助开发者对自己的程序进行优化设计。
