Placement, ordonnancement et mécanismes de migration de tâches temps-réel pour des architectures distribuées multicoeurs

Les systèmes temps-réel embarqués critiques intègrent un nombre croissant de fonctionnalités comme le montrent les domaines de l'automobile ou de l'aéronautique. Ces systèmes doivent offrir un niveau maximal de sûreté de fonctionnement en disposant des mécanismes pour traiter les défaillances éventuelles et doivent être également performants, avec le respect de contraintes temps-réel strictes. Ces systèmes sont en outre contraints par leur nature embarquée : les ressources sont limitées, tels que par exemple leur espace mémoire et leur capacité de calcul. Dans cette thèse, nous traitons deux problématiques principales de ce type de systèmes. La première porte sur la manière d'apporter une meilleure tolérance aux fautes dans les systèmes temps-réel distribués subissant des défaillances matérielles multiples et permanentes. Ces systèmes sont souvent conçus avec une allocation statique des tâches. Une approche plus flexible effectuant des reconfigurations est utile si elle permet d'optimiser l'allocation à chaque défaillance rencontrée, pour les ressources restantes. Nous proposons une telle approche hors-ligne assurant un dimensionnement adapté pour prendre en compte les ressources nécessaires à l'exécution de ces actions. Ces reconfigurations peuvent demander une réallocation des tâches ou répliques si l'espace mémoire local est limité. Dans un contexte temps-réel strict, nous définissons notamment des mécanismes et des techniques de migration garantissant l'ordonnançabilité globale du système. La deuxième problématique se focalise sur l'optimisation de l'exécution des tâches au niveau local dans un contexte multicoeurs préemptif. Nous proposons une méthode d'ordonnancement optimal disposant d'une meilleure extensibilité que les approches existantes en minimisant les surcoûts : le nombre de changements de contexte préemptions et migrations locales) et la complexité de l'ordonnanceur

Placement, ordonnancement et mécanismes de migration de tâches temps-réel pour des architectures distribuées multicoeurs

Les systèmes temps-réel embarqués critiques intègrent un nombre croissant de fonctionnalités comme le montrent les domaines de l'automobile ou de l'aéronautique. Ces systèmes doivent offrir un niveau maximal de sûreté de fonctionnement en disposant des mécanismes pour traiter les défaillances éventuelles et doivent être également performants, avec le respect de contraintes temps-réel strictes. Ces systèmes sont en outre contraints par leur nature embarquée : les ressources sont limitées, tels que par exemple leur espace mémoire et leur capacité de calcul. Dans cette thèse, nous traitons deux problématiques principales de ce type de systèmes. La première porte sur la manière d'apporter une meilleure tolérance aux fautes dans les systèmes temps-réel distribués subissant des défaillances matérielles multiples et permanentes. Ces systèmes sont souvent conçus avec une allocation statique des tâches. Une approche plus flexible effectuant des reconfigurations est utile si elle permet d'optimiser l'allocation à chaque défaillance rencontrée, pour les ressources restantes. Nous proposons une telle approche hors-ligne assurant un dimensionnement adapté pour prendre en compte les ressources nécessaires à l'exécution de ces actions. Ces reconfigurations peuvent demander une réallocation des tâches ou répliques si l'espace mémoire local est limité. Dans un contexte temps-réel strict, nous définissons notamment des mécanismes et des techniques de migration garantissant l'ordonnançabilité globale du système. La deuxième problématique se focalise sur l'optimisation de l'exécution des tâches au niveau local dans un contexte multicoeurs préemptif. Nous proposons une méthode d'ordonnancement optimal disposant d'une meilleure extensibilité que les approches existantes en minimisant les surcoûts : le nombre de changements de contexte préemptions et migrations locales) et la complexité de l'ordonnanceur. ABSTRACT : Critical real-time embedded systems are integrating an increasing number of functionalities, as shown in automotive domain or aeronautics. These systems require high dependability including mechanisms to handle possible failures and have to be effective, meeting hard real-time constraints. These systems are also constrained by their embedded nature : resources are limited, such as their memory and their computing capacities. In this thesis, we focus on two main problems for this type of systems. The first one is about a way to bring a better fault-tolerance in distributed real-time systems when multiple and permanent hardware failures can occur. In classical systems, the design is limited to a static task assignment. A more flexible approach exploiting reconfigurations is useful if it allows to optimize assignment at each failure for the remaining resources. We propose an off-line approach to obtain an adapted sizing taking into account necessary resources to execute these actions. These reconfigurations may require to reallocate tasks or replicas if memory capacities are limited. In a hard real-time context, we define mechanisms and migration techniques to guarantee global schedulability of the system. The second problem focus on optimizing performance to run tasks at a local level in a multicore preemptive context. We propose an optimal scheduling method allowing a better scalability than existing approaches by minimizing overheads : the number of context switches (local preemptions and migrations) and the scheduler complexity

Real-time tasks assignment, scheduling and migration mechanisms for multicore distributed architectures

Les systèmes temps-réel embarqués critiques intègrent un nombre croissant de fonctionnalités comme le montrent les domaines de l'automobile ou de l'aéronautique. Ces systèmes doivent offrir un niveau maximal de sûreté de fonctionnement en disposant des mécanismes pour traiter les défaillances éventuelles et doivent être également performants, avec le respect de contraintes temps-réel strictes. Ces systèmes sont en outre contraints par leur nature embarquée : les ressources sont limitées, tels que par exemple leur espace mémoire et leur capacité de calcul. Dans cette thèse, nous traitons deux problématiques principales de ce type de systèmes. La première porte sur la manière d'apporter une meilleure tolérance aux fautes dans les systèmes temps-réel distribués subissant des défaillances matérielles multiples et permanentes. Ces systèmes sont souvent conçus avec une allocation statique des tâches. Une approche plus flexible effectuant des reconfigurations est utile si elle permet d'optimiser l'allocation à chaque défaillance rencontrée, pour les ressources restantes. Nous proposons une telle approche hors-ligne assurant un dimensionnement adapté pour prendre en compte les ressources nécessaires à l'exécution de ces actions. Ces reconfigurations peuvent demander une réallocation des tâches ou répliques si l'espace mémoire local est limité. Dans un contexte temps-réel strict, nous définissons notamment des mécanismes et des techniques de migration garantissant l'ordonnançabilité globale du système. La deuxième problématique se focalise sur l'optimisation de l'exécution des tâches au niveau local dans un contexte multicoeurs préemptif. Nous proposons une méthode d'ordonnancement optimal disposant d'une meilleure extensibilité que les approches existantes en minimisant les surcoûts : le nombre de changements de contexte préemptions et migrations locales) et la complexité de l'ordonnanceurCritical real-time embedded systems are integrating an increasing number of functionalities, as shown in automotive domain or aeronautics. These systems require high dependability including mechanisms to handle possible failures and have to be effective, meeting hard real-time constraints. These systems are also constrained by their embedded nature : resources are limited, such as their memory and their computing capacities. In this thesis, we focus on two main problems for this type of systems. The first one is about a way to bring a better fault-tolerance in distributed real-time systems when multiple and permanent hardware failures can occur. In classical systems, the design is limited to a static task assignment. A more flexible approach exploiting reconfigurations is useful if it allows to optimize assignment at each failure for the remaining resources. We propose an off-line approach to obtain an adapted sizing taking into account necessary resources to execute these actions. These reconfigurations may require to reallocate tasks or replicas if memory capacities are limited. In a hard real-time context, we define mechanisms and migration techniques to guarantee global schedulability of the system. The second problem focus on optimizing performance to run tasks at a local level in a multicore preemptive context. We propose an optimal scheduling method allowing a better scalability than existing approaches by minimizing overheads : the number of context switches (local preemptions and migrations) and the scheduler complexit