Emprego de medição na estimação do tempo de execução no pior caso para sistemas de tempo real

Abstract

O objetivo deste trabalho é a avaliação de métodos e técnicas para estimar o tempo de execução no pior caso (WCET), em aplicações de tempo real executadas em hardware com recursos de aceleração complexos. Busca-se avaliar a aplicação da Análise de Tempo Probabilística Baseada em Medições (MBPTA) para estimação do WCET, utilizando como estudo de caso um sistema operacional que busca atender aos aspectos funcionais e temporais exigidos pela especificação ARINC 653 executado sobre uma plataforma BeagleBone. Testes foram feitos com a inserção de Benchmarks em diferentes partições do sistema operacional. Os Benchmarks implementados foram o fibcall, o bsort e o lms do projeto Mälardalen e o dijkstra do projeto TACLeBench. Diversos testes foram realizados para avaliar se o comportamento temporal da aplicação estava sujeito a variações. Os testes realizados comprovaram que o isolamento temporal, que deveria ser estabelecido por meio do particionamento do SO segundo a especificação ARINC 653, não é, por vezes, respeitado em função das características do hardware utilizado. Dois cenários foram usados nos testes em que foram coletadas 10 amostras com 50.000 medições. Apesar da existência de fatores que podem afetar o comportamento temporal da aplicação, o comportamento em regime se apresentou estável e, de maneira geral, a técnica MBPTA baseada na Teoria de Valores Extremos usando a abordagem Máximos de Blocos pôde ser aplicada e os resultados obtidos foram satisfatórios. Para cada cenário, foram usados 3 diferentes tamanhos de blocos e 3 diferentes quantidades de blocos. Foram gerados pWCETs (probabilistic WCETs) para 4 diferentes probabilidades de excedência. No caso da probabilidade de excedência de 10-8, ainda que 50 valores distintos de pWCET tenham sido obtidos, a diferença entre o maior e o menor valor obtido foi menor do que 1%, mostrando que o método, apesar de sua variabilidade inerente, fornece resultados consistentes. Em todos os casos, a mediana dos pWCETs (10-8) obtidos foi maior do que o maior valor observado.

Abstract: The objective of this work is the evaluation of methods and techniques to estimate the worst-case execution time (WCET) in real-time applications running on hardware with complex acceleration resources. The aim is to evaluate the application of Measurement-Based Probabilistic Timing Analysis (MBPTA) to estimate WCET, using as a case study an operating system that seeks to meet the functional and temporal aspects required by the ARINC 653 specification implemented on a BeagleBone platform. Tests were made by inserting Benchmarks on different operating system partitions. The implemented Benchmarks were fibcall, bsort and lms from the Mälardalen project and the dijkstra from the TACLeBench project. Several tests were performed to assess whether the application?s temporal behavior was subject to variations. The tests carried out proved that the temporal isolation, which should be established by means of OS partitioning according to the ARINC 653 specification, is sometimes not respected due to the characteristics of the hardware used. Two scenarios were used in the tests where 10 samples with 50,000 measurements were collected. Despite the existence of factors that can affect the temporal behavior of the application, the behavior in regime was stable and, in general, the MBPTA technique using Block Maxima was possible to be applied and the results obtained were satisfactory. For each scenario, 3 different block sizes and 3 different block amounts were used. The pWCETs (probabilistic WCETs) were generated for 4 different exceedance probabilities. In the case of an exceedance probability of 10-8, even though 50 distinct pWCET values were obtained, the difference between the highest and the lowest value obtained was smaller than 1%, showing that the method, despite its inherent variability, provides consistent results. In all cases, the median of pWCETs (10-8) obtained was higher than the highest observed value.