La certification des réseaux avioniques requiert une maîtrise des délais de transmission des données. Cepednant, le multiplexage et le partage des ressource de communications dans des réseaux tels que l'AFDX (Avionics Full Duplex Switched Ethernet) rendent difficile le calcul d'un délai de bout en bout pire cas pour chaque flux. Des outils comme le calcul réseau fournissent une borne supérieure (pessimiste) de ce délai pire cas. Les besoins de communication des avions civils modernes ne cessent d'augmenter et un nombre croissant de flux aux contraintes et aux caractéristiques différentes doivent partager les ressources existantes. Le réseau AFDX actuel ne permet pas de différentier plusieurs classes de trafic : les messages sont traités dans les files des commutateurs selon leur ordre d'arrivée (politique de service FIFO). L'objet de cette thèse est de montrer qu'il est possible de calculer des bornes pire cas des délais de bout en bout avec des politiques de service plus évoluées, à base de priorités statiques (Priority Queueing) ou à répartition équitable de service (Fair Queueing). Nous montrons comment l'approche par trajectoires, issue de la théorie de l'ordonnancement dans des systèmes asynchrones distribués peut s'appliquer au domaine de l'AFDX actuel et futur (intégration de politiques de service plus évoluées permettant la différentiation de flux). Nous comparons les performances de cette approche avec les outils de référence lorsque cela est possible et étudions le pessimisme des bornes ainsi obtenues. / The certification process for avionics network requires guaranties on data transmission delays. However, calculating the worst case delay can be complex in the case of industrial AFDX (Avionics Full Duplex Switched Ethernet) networks. Tools such as Network Calculus provide a pessimistic upper bound of this worst case delay. Communication needs of modern commercial aircraft are expanding and a growing number of flows with various constraints and characteristics must share already existing resources. Currently deployed AFDX networks do not differentiate multiple classes of traffic: messages are processed in their arrival order in the output ports of the switches (FIFO servicing policy). The purpose of this thesis is to show that it is possible to provide upper bounds of end to end transmission delays in networks that implement more advanced servicing policies, based on static priorities (Priority Queuing) or on fairness (Fair Queuing). We show how the trajectory approach, based on scheduling theory in asynchronous distributed systems can be applied to current and future AFDX networks (supporting advanced servicing policies with flow differentiation capabilities). We compare the performance of this approach with the reference tools whenever it is possible and we study the pessimism of the computed upper bounds.

In critical real-time systems, any faulty behavior may endanger lives. Hence, system verification and validation is essential before their deployment. In fact, safety authorities ask to ensure deterministic guarantees. In this thesis, we are interested in offering temporal guarantees; in particular we need to prove that the end-to-end response time of every flow present in the network is bounded. This subject has been addressed for many years and several approaches have been developed. After a brief comparison between the existing approaches, the Trajectory Approach sounded like a good candidate due to the tightness of its offered bound. This method uses results established by the scheduling theory to derive an upper bound. The reasons leading to a pessimistic upper bound are investigated. Moreover, since the method must be applied on large networks, it is important to be able to give results in an acceptable time frame. Hence, a study of the method's scalability was carried out. Analysis shows that the complexity of the computation is due to a recursive and iterative processes. As the number of flows and switches increase, the total runtime required to compute the upper bound of every flow present in the network understudy grows rapidly. While based on the concept of the Trajectory Approach, we propose to compute an upper bound in a reduced time frame and without significant loss in its precision. It is called the Scalable Trajectory Approach. After applying it to a network, simulation results show that the total runtime was reduced from several days to a dozen seconds.

Tout comportement défectueux d’un système temps-réel critique, comme celui utilisé dans le réseau avionique ou le secteur nucléaire, peut mettre en danger des vies. Par conséquent, la vérification et validation de ces systèmes est indispensable avant leurs déploiements. En fait, les autorités de sécurité demandent d’assurer des garanties déterministes. Dans cette thèse, nous nous intéressons à obtenir des garanties temporelles, en particulier nous avons besoin de prouver que le temps de réponse de bout-en-bout de chaque flux présent dans le réseau est borné. Ce sujet a été abordé durant de nombreuses années et plusieurs approches ont été développées. Après une brève comparaison entre les différentes approches existantes, une semble être un bon candidat. Elle s’appelle l’approche par trajectoire; cette méthode utilise les résultats établis par la théorie de l'ordonnancement afin de calculer une limite supérieure. En réalité, la surestimation de la borne calculée peut entrainer la rejection de certification du réseau. Ainsi une première partie du travail consiste à détecter les sources de pessimisme de l’approche adoptée. Dans le cadre d’un ordonnancement FIFO, les termes ajoutant du pessimisme à la borne calculée ont été identifiés. Cependant, comme les autres méthodes, l’approche par trajectoire souffre du problème de passage à l’échelle. En fait, l’approche doit être appliquée sur un réseau composé d’une centaine de commutateur et d’un nombre de flux qui dépasse les milliers. Ainsi, il est important qu’elle soit en mesure d'offrir des résultats dans un délai acceptable. La première étape consiste à identifier, dans le cas d’un ordonnancement FIFO, les termes conduisant à un temps de calcul important. L'analyse montre que la complexité du calcul est due à un processus récursif et itératif. Ensuite, en se basant toujours sur l’approche par trajectoire, nous proposons de calculer une limite supérieure dans un intervalle de temps réduit et sans perte significative de précision. C'est ce qu'on appelle l'approche par trajectoire scalable. Un outil a été développé permettant de comparer les résultats obtenus par l’approche par trajectoire et notre proposition. Après application sur un réseau de taille réduite (composé de 10 commutateurs), les résultats de simulations montrent que la durée totale nécessaire pour calculer les bornes des milles flux a été réduite de plusieurs jours à une dizaine de secondes. / In critical real-time systems, any faulty behavior may endanger lives. Hence, system verification and validation is essential before their deployment. In fact, safety authorities ask to ensure deterministic guarantees. In this thesis, we are interested in offering temporal guarantees; in particular we need to prove that the end-to-end response time of every flow present in the network is bounded. This subject has been addressed for many years and several approaches have been developed. After a brief comparison between the existing approaches, the Trajectory Approach sounded like a good candidate due to the tightness of its offered bound. This method uses results established by the scheduling theory to derive an upper bound. The reasons leading to a pessimistic upper bound are investigated. Moreover, since the method must be applied on large networks, it is important to be able to give results in an acceptable time frame. Hence, a study of the method’s scalability was carried out. Analysis shows that the complexity of the computation is due to a recursive and iterative processes. As the number of flows and switches increase, the total runtime required to compute the upper bound of every flow present in the network understudy grows rapidly. While based on the concept of the Trajectory Approach, we propose to compute an upper bound in a reduced time frame and without significant loss in its precision. It is called the Scalable Trajectory Approach. After applying it to a network, simulation results show that the total runtime was reduced from several days to a dozen seconds.