[en] With ever more powerful machines being constantly deployed, it is crucial to manage the computational resources efficiently. This is important both from the point of view of the individual user, who expects fast results; and the supercomputing center hosting the whole infrastructure, that is interested in maximizing its overall productivity. Nevertheless, the real sustained performance achieved by the applications can be significantly lower than the theoretical peak performance of the machines. A key factor to bridge this performance gap is to understand how parallel computers behave. Performance analysis tools are essential not only to understand the behavior of parallel applications, but to identify why performance expectations might not have been met, serving as guidelines to improve the inefficiencies that caused poor performance, and driving both software and hardware optimizations. However, detailed analysis of the behavior of a parallel application requires to process a large amount of data that also grows extremely fast. Current large scale systems already comprise hundreds of thousands of cores, and upcoming exascale systems are expected to assemble more than a million processing elements. With such number of hardware components, the traditional analysis methodologies consisting in blindly collecting as much data as possible and then performing exhaustive lookups are no longer applicable, because the volume of performance data generated becomes absolutely unmanageable to store, process and analyze. The evolution of the tools suggests that more complex approaches are needed, incorporating intelligence to perform competently the challenging and important task of detailed analysis. In this thesis, we address the problem of scalability of performance analysis tools in large scale systems. In such scenarios, in-depth understanding of the interactions between all the system components is more compelling than ever for an effective use of the parallel resources. To this end, our work includes a thorough review of techniques that have been successfully applied to aid in the task of Big Data Analytics in fields like machine learning, data mining, signal processing and computer vision. We have leveraged these techniques to improve the analysis of large-scale parallel applications by automatically uncovering repetitive patterns, finding data correlations, detecting performance trends and further useful analysis information. Combinining their use, we have minimized the volume of performance data captured from an execution, while maximizing the benefit and insight gained from this data, and have proposed new and more effective methodologies for single and multi-experiment performance analysis.

[es] Con el incesante aumento de potencia y capacidad de los superordenadores, la habilidad de emplear de forma efectiva todos los recursos disponibles se ha convertido en un factor crucial. La necesidad de un uso eficiente radica tanto en la aspiración de los usuarios por obtener resultados en el menor tiempo posible, como en el interés del propio centro de cálculo que alberga la infraestructura computacional por maximizar la productividad de los recursos. Sin embargo, el rendimiento real que las aplicaciones son capaces de alcanzar suele ser significativamente menor que el rendimiento teórico de las máquinas. Y la clave para salvar esta distancia consiste en comprender el comportamiento de las máquinas paralelas. Las herramientas de análisis de rendimiento son instrumentos fundamentales no solo para entender como funcionan las aplicaciones paralelas, sino también para identificar los problemas por los que el rendimiento obtenido dista del esperado, sirviendo como guías para mejorar aquellas deficiencias software y/o hardware que son causas de degradación. No obstante, un análisis en detalle del comportamiento de una aplicación paralela requiere procesar una gran cantidad de datos que crece extremadamente rápido. Los sistemas actuales de gran escala ya comprenden cientos de miles de procesadores, y se espera que los inminentes sistemas exa-escala reunan millones de elementos de procesamiento. Con semejante número de componentes, las estrategias tradicionales de obtención indiscriminada de datos para mejorar la precisión de las herramientas de análisis caerán en desuso debido a las dificultades que entraña almacenarlos y procesarlos. En este aspecto, la evolución de las herramientas sugiere que son necesarios métodos más sofisticados, que incorporen inteligencia para desarrollar la tarea de análisis de manera más competente. Esta tesis aborda el problema de escalabilidad de las herramientas de análisis en sistemas de gran escala, donde es primordial el conocimiento detallado de las interacciones entre todos los componentes para emplear los recursos paralelos de la forma más óptima. Con este fin, esta investigación incluye una revisión exhaustiva de las técnicas que se han aplicado satisfactoriamente para extraer información de grandes volumenes de datos en otras áreas como aprendizaje automático, minería de datos y procesado de señal. Hemos adaptado estas técnicas para mejorar el análisis de aplicaciones paralelas de gran escala, detectando automáticamente patrones repetitivos, correlaciones de datos, tendencias de rendimiento, y demás información relevante. Combinando el uso de estas técnicas, se ha conseguido disminuir el volumen de datos generado durante una ejecución, a la vez que aumentar la cantidad de información útil que se puede extraer de los datos mediante la aplicación de nuevas y más efectivas metodologías de análisis para el estudio del rendimiento de experimentos individuales o en serie