Osservabilità embedded: il Tracealyzer SDK di nuova generazione

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Osservabilità embedded: il Tracealyzer SDK di nuova generazione
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Nell’ambito delle applicazioni critiche di tecnologia operativa (OT), l’osservabilità dei sistemi edge sta diventando sempre più essenziale. Per rispondere a questa crescente esigenza, Percepio ha presentato il suo innovativo Tracealyzer SDK.

Questo strumento, progettato per gli sviluppatori di piattaforme e applicazioni, apre nuove frontiere nella creazione di estensioni personalizzate, garantendo una visione dettagliata e completa del trace per tutti i sistemi scritti in C/C++.

Con l’obiettivo di migliorare la qualità e l’efficienza dello sviluppo software, il Tracealyzer SDK promette di rivoluzionare il modo in cui gli sviluppatori approcciano l’analisi e l’ottimizzazione dei loro sistemi.

Caratteristiche principali

Il nuovo Tracealyzer SDK di Percepio si distingue per la sua versatilità e ampiezza di applicazione. Esso offre una soluzione completa per l’osservabilità del trace, essenziale per il debugging, la verifica e la profilatura a livello di sistema di dispositivi embedded, edge e IoT.

Con funzionalità avanzate di visualizzazione e analisi, gli sviluppatori possono beneficiare di un processo di debug molto più rapido, garantendo al contempo l’affidabilità e l’ottimizzazione delle prestazioni dei loro prodotti.

Compatibilità e integrazione

Il nuovo SDK è compatibile con i sistemi operativi real-time più popolari, come FreeRTOS, Zephyr e Azure RTOS ThreadX.

Inoltre, grazie all’introduzione di Tracealyzer SDK, gli sviluppatori possono ora estendere le funzionalità di Percepio Tracealyzer, inclusa la RTOS Awareness, indipendentemente dall’RTOS utilizzato.

Facilità d’uso e personalizzazione

Il Tracealyzer SDK è stato progettato pensando agli sviluppatori. Con documentazione dettagliata ed esempi di codice, gli utenti possono creare facilmente integrazioni personalizzate di Percepio TraceRecorder.

Questa libreria open-source per il trace di eventi è ottimizzata per dispositivi con risorse limitate, garantendo prestazioni elevate con un impatto minimo sulle risorse del sistema.

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