[논문 리뷰] Parametric Schedulability Analysis of Fixed Priority Real-Time Distributed Systems

Youcheng Sun, Romain Soulat외 3명|arXiv (Cornell University)|2013. 02. 06.

Real-Time Systems Scheduling참고 문헌 15인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 고정 우선순위 실시간 분산 시스템에서의 매개변수 기반 타임라인 분석을 위한 두 가지 새로운 접근법을 제안한다: 고전적 민감도 분석을 분산형, 선점형 및 비선점형 스케줄링에 확장한 분석 방법과, 역방향 방법(Inverse Method)을 사용하는 매개변수 시간 유한 상태 기계(PTA) 기반 모델 체킹 방법이다. 분석 방법은 통합 분석에 가까운 성능을 달성하지만, PTA 방법은 완전성을 보장하지만 더 느리며, 이는 효율성과 매개변수 공간 커버리지 사이의 상충 관계를 반영한다.

ABSTRACT

Parametric analysis is a powerful tool for designing modern embedded systems, because it permits to explore the space of design parameters, and to check the robustness of the system with respect to variations of some uncontrollable variable. In this paper, we address the problem of parametric schedulability analysis of distributed real-time systems scheduled by fixed priority. In particular, we propose two different approaches to parametric analysis: the first one is a novel technique based on classical schedulability analysis, whereas the second approach is based on model checking of Parametric Timed Automata (PTA). The proposed analytic method extends existing sensitivity analysis for single processors to the case of a distributed system, supporting preemptive and non-preemptive scheduling, jitters and unconstrained deadlines. Parametric Timed Automata are used to model all possible behaviours of a distributed system, and therefore it is a necessary and sufficient analysis. Both techniques have been implemented in two software tools, and they have been compared with classical holistic analysis on two meaningful test cases. The results show that the analytic method provides results similar to classical holistic analysis in a very efficient way, whereas the PTA approach is slower but covers the entire space of solutions.

연구 동기 및 목표

• 작은 매개변수 변화(예: 작업 실행 시간)가 타임라인 분석에 영향을 줄 수 있는 강건한 실시간 분산 시스템 설계의 과제를 해결하기 위해.
• 단일 프로세서 매개변수 기반 타임라인 분석을 고정 우선순위 스케줄링이 적용된 분산 시스템으로 확장하여 선점형 및 비선점형 실행을 모두 지원하기 위해.
• 모든 작업이 종단 간 지연 시간을 충족하도록 보장하는 타당한 매개변수 공간(예: 계산 시간, 마감 시간)의 포괄적 분석을 제공하기 위해.
• 정확도, 효율성, 확장성 측면에서 정확도와 효율성의 균형을 고려해 분석 기법 간 비교를 위해, 고전적 타임라인 테스트의 분석적 확장과 PTA 기반 모델 체킹이라는 두 가지 다른 매개변수 기반 분석 기법을 비교하기 위해.

제안 방법

• 분석 방법은 Bini 등이 제안한 민감도 분석을 분산 시스템으로 확장하여 계산 시간, 마감 시간, 지터(jitter) 매개변수를 모두 지원하며 선점형 및 비선점형 스케줄링을 모두 고려한다.
• 통합 타임라인 테스트의 수정된 버전을 사용하여 매개변수 공간 내 타당 영역을 계산함으로써 설계의 상호 교환 가능성 탐색을 효율적으로 수행한다.
• PTA 기반 방법은 전체 분산 시스템을 매개변수 기반 시간 유한 상태 기계(PTA)로 모델링하여, 모든 가능한 실행 행동과 시간 제약 조건, 통신 지연을 포괄한다.
• 모델 체킹은 역방향 방법(Inverse Method)을 사용하여 매개변수 공간 내 정확한 타임라인 분석 영역을 계산함으로써 완전성과 정확성을 보장한다.
• 두 방법 모두 전용 도구로 구현되었으며, 분석 방법은 RTSCAN, PTA 기반 방법은 IMITATOR를 사용한다.
• 정밀도와 실행 시간 측면에서 기준 비교를 위해 고전적 통합 분석을 MAST 도구를 통해 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고전적 타임라인 분석은 고정 우선순위 스케줄링이 적용된 분산 실시간 시스템에서 매개변수 기반 분석을 지원하도록 확장될 수 있는가?
• RQ2 실행 시간과 커버리지 측면에서 분석적 매개변수 기반 방법의 성능와 정확도는 고전적 통합 분석에 비해 어떻게 비교되는가?
• RQ3 PTA 기반 모델 체킹은 분산 시스템에서 타임라인 분석 영역을 완전하고 정확하게 특성화할 수 있는가?
• RQ4 효율성(실행 시간)과 완전성(타당 영역 커버리지) 사이의 상충 관계를 고려할 때, 분석적 방법과 PTA 기반 방법 간의 주요 성과는 무엇인가?

주요 결과

• 분석 방법(RTSCAN)은 고전적 통합 분석에 가까운 성능을 보였으며, 테스트 케이스 1에서는 0.27초, 테스트 케이스 2b에서는 1분 47초의 실행 시간을 기록하여 PTA 기반 방법보다 뚜렷이 빠르게 작동했다.
• MAST는 스레드 계산을 위해 이진 탐색을 사용하여 테스트 케이스 1에서는 7.19초, 테스트 케이스 2a에서는 최대 40분이 소요되었으며, 더 큰 하이퍼퍼리오드에서의 확장성 문제를 보였다.
• IMITATOR는 완전성을 확보하지만 상당히 느렸다: 테스트 케이스 1에서는 19분 42초, 테스트 케이스 2a에서는 4시간 이상 소요되었으며, 반복적인 영역 계산과 비효율적인 이웃 탐색이 원인이다.
• PTA 방법은 테스트 케이스 2a에서 257개의 타당 영역을 식별하여 분할된 영역 탐색으로 인한 높은 계산 비용을 보였다.
• 분석 방법은 높은 효율성과 고전적 통합 분석 수준의 정확도를 보였으며, 이는 점진적 설계 및 매개변수 공간 탐색에 적합하다.
• 저자들은 분석 방법을 사용해 PTA 탐색의 초기화를 수행하는 더 스마트한 매개변수 공간 탐색 전략이 IMITATOR의 성능을 극적으로 향상시킬 수 있음을 밝혔다.