Chemnitz, Techn. Univ., Diplomarb., 2007.

At IAV GmbH, Chemnitz, an embedded platform for high-performance sensor data acquisition has been developed. Sensor data is gathered and preprocessed by two digital signal processors (DSP) which communicate bidirectionally via dual-ported memory with the central controlling instance, a Freescale MCF5484 microcontroller running uClinux. The goal of this thesis is to design, implement, analyze and optimize a real-time communication protocol between both DSPs and the microcontroller. The challenges of this thesis can be defined as follows: • A uClinux driver for the dual-ported RAM must be implemented. This driver has to employ the microcontroller’s internal DMA engine and should be integrated into the Linux kernel’s DMA framework. • The DMA engine must be thoroughly analyzed. Especially interesting is its behavior when concurrently performing data transfers. Potential influence factors onto data transfer performance and timing predictability should be experimentally identified and quantitatively characterized, if possible. • Sensor data from the DSPs to the microcontroller has to meet real-time demands and must be prioritized in some way over status and parameter data from and to the DSPs. • Correct and efficient synchronization is a must. If possible, different synchronization schemes should be compared to each other. • The achievable performance in terms of guaranteed and maximum data throughput between DSP and microcontroller as well as end-to-end bandwidth has to be estimated. • Apart from the DMA engine analysis, a general evaluation of potential and achieved performance, timing predictability and the remaining microcontroller’s processing capacity (if any) should be executed.

This work makes significant contributions in the field of sufficient schedulability tests for rate-monotonic scheduling (RMS) and their application to partitioned RMS. Goal is the maximization of possible utilization in worst or average case under a given number of processors. This scenario is more realistic than the dual case of minimizing the number of necessary processors for a given task set since the hardware is normally fixed. Sufficient schedulability tests are useful for quick estimates of task set schedulability in automatic system-synthesis tools and in online scheduling where exact schedulability tests are too slow. Especially, the approach of Accelerated Simply Periodic Task Sets (ASPTSs) and the concept of circular period similarity are cornerstones of improvements in the success ratio of such schedulability tests. To the best of the author's knowledge, this is the first application of circular statistics in real-time scheduling. Finally, the thesis discusses the use of sharp total utilization thresholds for partitioned EDF. A constant-time admission control is enabled with a controlled residual risk. / Diese Arbeit liefert entscheidende Beiträge im Bereich der hinreichenden Planbarkeitstests für ratenmonotones Scheduling (RMS) und deren Anwendung auf partitioniertes RMS. Ziel ist die Maximierung der möglichen Last im Worst Case und im Average Case bei einer gegebenen Zahl von Prozessoren. Dieses Szenario ist realistischer als der duale Fall der Minimierung der Anzahl der notwendigen Prozessoren für eine gegebene Taskmenge, da die Hardware normalerweise fixiert ist. Hinreichende Planbarkeitstests sind für schnelle Schätzungen der Planbarkeit von Taskmengen in automatischen Werkzeugen zur Systemsynthese und im Online-Scheduling sinnvoll, wo exakte Einplanungstests zu langsam sind. Insbesondere der Ansatz der beschleunigten einfach-periodischen Taskmengen und das Konzept der zirkulären Periodenähnlichkeit sind Eckpfeiler für Verbesserungen in der Erfolgsrate solcher Einplanungstests. Nach bestem Wissen ist das die erste Anwendung zirkulärer Statistik im Echtzeit-Scheduling. Schließlich diskutiert die Arbeit plötzliche Phasenübergänge der Gesamtlast für partitioniertes EDF. Eine Zugangskontrolle konstanter Zeitkomplexität mit einem kontrollierten Restrisiko wird ermöglicht.

The constant monitoring of a computer is one of the essentials to be up-to-date about its state. This may seem trivial if one is sitting right in front of it but when monitoring a computer from a certain distance it is not as simple anymore. It gets even more difficult if a large number of computers need to be monitored. Because the process of monitoring always causes some load on the network and the monitored computer itself, it is important to keep these influences as low as possible. Especially for a high-performance cluster that was built from a lot of computers, it is necessary that the monitoring approach works as efficiently as possible and does not influence the actual operations of the supercomputer. Thus, the main goals of this work were, first of all, analyses to ensure the scalability of the monitoring solution for a large computer cluster as well as to prove the functionality of it in practise. To achieve this, a classification of monitoring activities in terms of the overall operation of a large computer system was accomplished first. Thereafter, methods and solutions were presented which are suitable for a general scenario to execute the process of monitoring as efficient and scalable as possible. During the course of this work, conclusions from the operation of an existing cluster for the operation of a new, more powerful system were drawn to ensure its functionality as good as possible. Consequently, a selection of applications from an existing pool of solutions was made to find one that is most suitable for the monitoring of the new cluster. The selection took place considering the special situation of the system like the usage of InfiniBand as the network interconnect. Further on, an additional software was developed which can read and process the different status information of the InfiniBand ports, unaffected by the vendor of the hardware. This functionality, which so far had not been available in free monitoring applications, was exemplarily realised for the chosen monitoring software. Finally, the influence of monitoring activities on the actual tasks of the cluster was of interest. To examine the influence on the CPU and the network, the self-developed plugin as well as a selection of typical monitoring values were used exemplarily. It could be proven that no impact on the productive application for typical monitoring intervals can be expected and only for atypically short intervals a minor influence could be determined. / Die ständige Überwachung eines Computers gehört zu den essentiellen Dingen, die zu tun sind um immer auf dem Laufenden zu sein, wie der aktuelle Zustand des Rechners ist. Dies ist trivial, wenn man direkt davor sitzt, aber wenn man einen Computer aus der Ferne beobachten soll ist dies schon nicht mehr so einfach möglich. Schwieriger wird es dann, wenn es eine große Anzahl an Rechnern zu überwachen gilt. Da der Vorgang der Überwachung auch immer etwas Netzwerklast und Last auf dem zu überwachenden Rechner selber verursacht, ist es wichtig diese Einflüsse so gering wie möglich zu halten. Gerade dann, wenn man viele Computer zu einem leistungsfähigen Cluster zusammen geschalten hat ist es notwendig, dass diese Überwachungslösung möglichst effizient funktioniert und die eigentliche Arbeit des Supercomputers nicht stört. Die Hauptziele dieser Arbeit sind deshalb Analysen zur Sicherstellung der Skalierbarkeit der Überwachungslösung für einen großen Computer Cluster, sowie der praktische Nachweis der Funktionalität dieser. Dazu wurde zuerst eine Einordnung des Monitorings in den Gesamtbetrieb eines großen Computersystems vorgenommen. Danach wurden Methoden und Lösungen aufgezeigt, welche in einem allgemeinen Szenario geeignet sind, um den ganzheitlichen Vorgang der Überwachung möglichst effizient und skalierbar durchzuführen. Im weiteren Verlauf wurde darauf eingegangen welche Lehren aus dem Betrieb eines vorhandenen Clusters für den Betrieb eines neuen, leistungsfähigeren Systems gezogen werden können um dessen Funktion möglichst gut gewährleisten zu können. Darauf aufbauend wurde eine Auswahl getroffen, welche Anwendung aus einer Menge existierende Lösungen heraus, zur Überwachung des neuen Clusters besonders geeignet ist. Dies fand unter Berücksichtigung der spezielle Situation, zum Beispiel der Verwendung von InfiniBand als Verbindungsnetzwerk, statt. Im Zuge dessen wurde eine zusätzliche Software entwickelt, welche die verschiedensten Statusinformationen der InfiniBand Anschlüsse auslesen und verarbeiten kann, unabhängig vom Hersteller der Hardware. Diese Funktionalität, welche im Bereich der freien Überwachungsanwendungen bisher ansonsten noch nicht verfügbar war, wurde beispielhaft für die gewählte Monitoring Software umgesetzt. Letztlich war der Einfluss der Überwachungsaktivitäten auf die eigentlichen Anwendungen des Clusters von Interesse. Dazu wurden exemplarisch das selbst entwickelte Plugin sowie eine Auswahl an typischen Überwachungswerten benutzt, um den Einfluss auf die CPU und das Netzwerk zu untersuchen. Dabei wurde gezeigt, dass für typische Überwachungsintervalle keine Einschränkungen der eigentlichen Anwendung zu erwarten sind und dass überhaupt nur für untypisch kurze Intervalle ein geringer Einfluss festzustellen war.

The constant monitoring of a computer is one of the essentials to be up-to-date about its state. This may seem trivial if one is sitting right in front of it but when monitoring a computer from a certain distance it is not as simple anymore. It gets even more difficult if a large number of computers need to be monitored. Because the process of monitoring always causes some load on the network and the monitored computer itself, it is important to keep these influences as low as possible. Especially for a high-performance cluster that was built from a lot of computers, it is necessary that the monitoring approach works as efficiently as possible and does not influence the actual operations of the supercomputer. Thus, the main goals of this work were, first of all, analyses to ensure the scalability of the monitoring solution for a large computer cluster as well as to prove the functionality of it in practise. To achieve this, a classification of monitoring activities in terms of the overall operation of a large computer system was accomplished first. Thereafter, methods and solutions were presented which are suitable for a general scenario to execute the process of monitoring as efficient and scalable as possible. During the course of this work, conclusions from the operation of an existing cluster for the operation of a new, more powerful system were drawn to ensure its functionality as good as possible. Consequently, a selection of applications from an existing pool of solutions was made to find one that is most suitable for the monitoring of the new cluster. The selection took place considering the special situation of the system like the usage of InfiniBand as the network interconnect. Further on, an additional software was developed which can read and process the different status information of the InfiniBand ports, unaffected by the vendor of the hardware. This functionality, which so far had not been available in free monitoring applications, was exemplarily realised for the chosen monitoring software. Finally, the influence of monitoring activities on the actual tasks of the cluster was of interest. To examine the influence on the CPU and the network, the self-developed plugin as well as a selection of typical monitoring values were used exemplarily. It could be proven that no impact on the productive application for typical monitoring intervals can be expected and only for atypically short intervals a minor influence could be determined. / Die ständige Überwachung eines Computers gehört zu den essentiellen Dingen, die zu tun sind um immer auf dem Laufenden zu sein, wie der aktuelle Zustand des Rechners ist. Dies ist trivial, wenn man direkt davor sitzt, aber wenn man einen Computer aus der Ferne beobachten soll ist dies schon nicht mehr so einfach möglich. Schwieriger wird es dann, wenn es eine große Anzahl an Rechnern zu überwachen gilt. Da der Vorgang der Überwachung auch immer etwas Netzwerklast und Last auf dem zu überwachenden Rechner selber verursacht, ist es wichtig diese Einflüsse so gering wie möglich zu halten. Gerade dann, wenn man viele Computer zu einem leistungsfähigen Cluster zusammen geschalten hat ist es notwendig, dass diese Überwachungslösung möglichst effizient funktioniert und die eigentliche Arbeit des Supercomputers nicht stört. Die Hauptziele dieser Arbeit sind deshalb Analysen zur Sicherstellung der Skalierbarkeit der Überwachungslösung für einen großen Computer Cluster, sowie der praktische Nachweis der Funktionalität dieser. Dazu wurde zuerst eine Einordnung des Monitorings in den Gesamtbetrieb eines großen Computersystems vorgenommen. Danach wurden Methoden und Lösungen aufgezeigt, welche in einem allgemeinen Szenario geeignet sind, um den ganzheitlichen Vorgang der Überwachung möglichst effizient und skalierbar durchzuführen. Im weiteren Verlauf wurde darauf eingegangen welche Lehren aus dem Betrieb eines vorhandenen Clusters für den Betrieb eines neuen, leistungsfähigeren Systems gezogen werden können um dessen Funktion möglichst gut gewährleisten zu können. Darauf aufbauend wurde eine Auswahl getroffen, welche Anwendung aus einer Menge existierende Lösungen heraus, zur Überwachung des neuen Clusters besonders geeignet ist. Dies fand unter Berücksichtigung der spezielle Situation, zum Beispiel der Verwendung von InfiniBand als Verbindungsnetzwerk, statt. Im Zuge dessen wurde eine zusätzliche Software entwickelt, welche die verschiedensten Statusinformationen der InfiniBand Anschlüsse auslesen und verarbeiten kann, unabhängig vom Hersteller der Hardware. Diese Funktionalität, welche im Bereich der freien Überwachungsanwendungen bisher ansonsten noch nicht verfügbar war, wurde beispielhaft für die gewählte Monitoring Software umgesetzt. Letztlich war der Einfluss der Überwachungsaktivitäten auf die eigentlichen Anwendungen des Clusters von Interesse. Dazu wurden exemplarisch das selbst entwickelte Plugin sowie eine Auswahl an typischen Überwachungswerten benutzt, um den Einfluss auf die CPU und das Netzwerk zu untersuchen. Dabei wurde gezeigt, dass für typische Überwachungsintervalle keine Einschränkungen der eigentlichen Anwendung zu erwarten sind und dass überhaupt nur für untypisch kurze Intervalle ein geringer Einfluss festzustellen war.