Identification of execution modes for real-time systems using cluster analysis

Work in progress ETFA20International audienceEstimating bounds for the execution or response times of a task is a central concern for real-time designers. Several solutions exist, and probabilistic approaches estimate such bounds by building appropriate probability distributions. Those methods are safe, but they may be pessimistic and rely on strong hypothesis such as independence between tasks. The worst case execution times of tasks are hard to estimate because their measurements are usually disturbed by the system itelf. In general measures are done in isolation, however dependencies between tasks are rarely modeled in that case. By isolation, we mean that a task (or program) is executed without any type of interference coming from other executed tasks. In this paper we propose a statistical analysis of measured response times based on clustering analysis, i.e., building classes of response times that may identify executing modes for a given set of tasks. This work is a first step towards a multivariate analysis that may explicitly identify dependence structures

Response Times Parametric Estimation of Real-Time Systems

21 pages, 6 figures, 2 tablesReal-time systems are a set of programs, a scheduling policy and a system architecture, constrained by timing requirements. Most of daily embedded devices are real-time systems, e.g. airplanes, cars, trains, spatial probes, etc. The time required by a program for its end-to-end execution is called its response time. Usually, upper-bounds of response times are computed in order to provide safe deadline miss probabilities. In this paper, we propose a suited re-parametrization of the inverse Gaussian mixture distribution adapted to response times of real-time systems and the estimation of deadline miss probabilities. The parameters and their associated deadline miss probabilities are estimated with an adapted Expectation-Maximization algorithm

Analyse stochastique des systèmes temps-réel stationnaires

In this thesis, we define the notion of stationary probabilistic real-time systems in which the inter-arrival times are described by identically distributed random variables. For these systems, we prove a necessary condition of schedulability as well as a feasibility domain, taking into account the uncertainty within the execution of tasks. Then, we approximate the distributions of response times for these systems using inverse Gaussian distributions and we introduce an inference method for these response times of real-time probabilistic systems. Finally, we study the problem of online multiprocessor scheduling of real-time probabilistic systems, focusing on the use of deadline miss probabilities as a metric. We propose a new class of allocation algorithms based on deadline miss probabilities. The proposed algorithm introduces the possibility of incorporating data inference into the scheduling decision process. We evaluate the performance of our algorithm through extensive simulations. Our results show its effectiveness in extending the feasibility domain of processor allocations while maintaining deadline miss probabilities equivalent to existing algorithms. We also discuss challenges and opportunities for future research in the area of real-time probabilistic systems and multiprocessor scheduling.Dans cette thèse, nous définissons la notion de système temps réel probabiliste stationnaire dans lesquels les temps inter-arrivées sont décrits par des variables aléatoires identiquement distribuées. Pour ces systèmes, nous prouvons une condition nécessaire d'ordonnançabilité et ainsi nous définissons un domaine de faisabilité, en tenant compte de l'incertitude présente dans l'exécution des tâches. Ensuite, nous approximons la loi des temps de réponse de ces systèmes avec la famille des lois inverse Gaussienne et nous introduisons une méthode d'inférence pour ces temps de réponse des systèmes probabilistes temps réel. Enfin, nous étudions le problème de l'ordonnancement en ligne multiprocesseur des systèmes probabilistes temps réel, en nous concentrant sur l'utilisation des probabilités de dépassement de délai comme métrique. Nous proposons une nouvelle classe d'algorithmes d'allocation basée sur les probabilités de dépassement de délai. L'algorithme proposé introduit la possibilité d'incorporer l'inférence de données dans le processus de décision d'ordonnancement. Nous évaluons la performance de notre algorithme par des simulations approfondies, et nos résultats démontrent son efficacité à étendre le domaine de faisabilité des allocations de processeurs tout en maintenant des probabilités de dépassement de délai équivalentes à celles des algorithmes actuels. Nous discutons également des défis et des possibilités de recherche future dans le domaine des systèmes probabilistes en temps réel et de l'ordonnancement multiprocesseur

Analyse stochastique des systèmes temps-réel stationnaires

In this thesis, we define the notion of stationary probabilistic real-time systems in which the inter-arrival times are described by identically distributed random variables. For these systems, we prove a necessary condition of schedulability as well as a feasibility domain, taking into account the uncertainty within the execution of tasks. Then, we approximate the distributions of response times for these systems using inverse Gaussian distributions and we introduce an inference method for these response times of real-time probabilistic systems. Finally, we study the problem of online multiprocessor scheduling of real-time probabilistic systems, focusing on the use of deadline miss probabilities as a metric. We propose a new class of allocation algorithms based on deadline miss probabilities. The proposed algorithm introduces the possibility of incorporating data inference into the scheduling decision process. We evaluate the performance of our algorithm through extensive simulations. Our results show its effectiveness in extending the feasibility domain of processor allocations while maintaining deadline miss probabilities equivalent to existing algorithms. We also discuss challenges and opportunities for future research in the area of real-time probabilistic systems and multiprocessor scheduling.Dans cette thèse, nous définissons la notion de système temps réel probabiliste stationnaire dans lesquels les temps inter-arrivées sont décrits par des variables aléatoires identiquement distribuées. Pour ces systèmes, nous prouvons une condition nécessaire d'ordonnançabilité et ainsi nous définissons un domaine de faisabilité, en tenant compte de l'incertitude présente dans l'exécution des tâches. Ensuite, nous approximons la loi des temps de réponse de ces systèmes avec la famille des lois inverse Gaussienne et nous introduisons une méthode d'inférence pour ces temps de réponse des systèmes probabilistes temps réel. Enfin, nous étudions le problème de l'ordonnancement en ligne multiprocesseur des systèmes probabilistes temps réel, en nous concentrant sur l'utilisation des probabilités de dépassement de délai comme métrique. Nous proposons une nouvelle classe d'algorithmes d'allocation basée sur les probabilités de dépassement de délai. L'algorithme proposé introduit la possibilité d'incorporer l'inférence de données dans le processus de décision d'ordonnancement. Nous évaluons la performance de notre algorithme par des simulations approfondies, et nos résultats démontrent son efficacité à étendre le domaine de faisabilité des allocations de processeurs tout en maintenant des probabilités de dépassement de délai équivalentes à celles des algorithmes actuels. Nous discutons également des défis et des possibilités de recherche future dans le domaine des systèmes probabilistes en temps réel et de l'ordonnancement multiprocesseur

Response Time Stochastic Analysis for Fixed-Priority Stable Real-Time Systems

International audienceIn this paper, we prove that a mean system utilization smaller than one is a necessary condition for the feasibility of real-time systems. Suchsystems are defined as stable. Stable systems have two distinct states: a transient state, followed by a steady-state where the same distribution ofresponse times is repeated infinitely for each task. We prove that the Liu and Layland theorem holds for stable probabilistic real-time systems withimplicit deadlines, we provide an analytical approximation of response times for each of those two states and a bound of the instant when areal-time system becomes steady

Work in Progress: KDBench - towards open source benchmarks for measurement-based multicore WCET estimators

International audienceThe real-time systems community is facing the lack of benchmarks adapted to measurement-based worst-case execution time (WCET) estimators. We provide in this paper first steps towards such benchmarks by proposing them for single core microcontrollers, while we leave as future work the migration to multicore microcontrollers. The considered benchmarks are the programs of an open source drone autopilot. We conclude the paper by underlining the main difficulties of such migration