Category Theory for Software Diagnostics, Observability, and Debugging (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Opentask, 2026
- Livre broché
- Neuf

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Paperback. This book is AI-synthesized from our published work, including bits and pieces of CT applied to software diagnostics and debugging from 10-15 years ago.Software diagnostics usually involves analyzing and transforming several execution artifacts. We filter and join logs, reconstruct call stacks from memory dumps, compare traces, and combine observations from different tools. Such operations preserve some information and may discard relationships needed for diagnosis.In this book, we develop an Applied Category Theory approach to software diagnostics, observability, and debugging. We consider software behavior, execution artifacts, analysis patterns, and diagnostic hypotheses as related structures. Categories, functors, natural transformations, presheaves, and sheaves help us describe these relationships and specify what should be preserved. For example, two different analysis paths may be expected to produce the same result. A discrepancy then becomes a diagnostic indicator that requires further investigation.The book develops our earlier work on pattern-oriented software diagnostics, Software Codiagnostics, and trace and log analysis patterns. We introduce the Categorical Invariant Violation analysis pattern and connect categorical constructions to practical checks for distributed systems, memory analysis, observability drift, and agentic AI workflows. Worked examples include the analysis of a real HTTP log artifact. We also consider diagnostic applications of toposes and explain the relationship between established mathematics and our proposed constructions.Separate appendices introduce the mathematical prerequisites and category theory, assuming only school mathematics, and review established categorical applications. The book includes references, a glossary, and an index, and is intended for software developers, support engineers, SREs, software diagnosticians, and researchers. We apply category theory to software diagnostics, observability, and debugging, connecting execution artifacts and analysis patterns with practical checks. Worked examples and appendices explain the math, assuming only school-level knowledge. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9781919135014
- Titre
- Category Theory for Software Diagnostics, Observability, and Debugging (Paperback)
- Auteur
- Dmitry Vostokov
- Éditeur
- Opentask
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1919135014
- ISBN à 13 chiffres
- 9781919135014
This book is AI-synthesized from our published work, including bits and pieces of CT applied to software diagnostics and debugging from 10-15 years ago.
Software diagnostics usually involves analyzing and transforming several execution artifacts. We filter and join logs, reconstruct call stacks from memory dumps, compare traces, and combine observations from different tools. Such operations preserve some information and may discard relationships needed for diagnosis.
In this book, we develop an Applied Category Theory approach to software diagnostics, observability, and debugging. We consider software behavior, execution artifacts, analysis patterns, and diagnostic hypotheses as related structures. Categories, functors, natural transformations, presheaves, and sheaves help us describe these relationships and specify what should be preserved. For example, two different analysis paths may be expected to produce the same result. A discrepancy then becomes a diagnostic indicator that requires further investigation.
The book develops our earlier work on pattern-oriented software diagnostics, Software Codiagnostics, and trace and log analysis patterns. We introduce the Categorical Invariant Violation analysis pattern and connect categorical constructions to practical checks for distributed systems, memory analysis, observability drift, and agentic AI workflows. Worked examples include the analysis of a real HTTP log artifact. We also consider diagnostic applications of toposes and explain the relationship between established mathematics and our proposed constructions.
Separate appendices introduce the mathematical prerequisites and category theory, assuming only school mathematics, and review established categorical applications.
The book includes references, a glossary, and an index, and is intended for software developers, support engineers, SREs, software diagnosticians, and researchers.
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