Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014 / Made available in DSpace on 2015-02-05T20:53:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1
329307.pdf: 1643347 bytes, checksum: 3de99811d39b919df26c4a225efbebf6 (MD5)
Previous issue date: 2014 / Estrategias para estimar a probabilidade de deadlines firmes serem alcançados são fundamentais porque permitem a realização de ações corretivas para a melhoria do desempenho do sistema. Este tipo de estrategia permite a avaliação de sistemas de tempo real que estão em funcionamento, principalmente quando ha alguma mudança quanto ao projeto inicial, ou mesmo avaliar novos projetos para analisar se as restrições temporais foram definidas adequadamente. Nesta dissertação são apresentados dois mecanismos de previsão de perda de deadline em sistemas monoprocessados e multiprocessados de tempo real firme. O Mecanismo de Previsão de Perda de Deadline Baseado na Folga (MBF) utiliza dados sobre o comportamento das tarefas (deadline, tempo de computação e o tempo de espera na fila de prontos do processador) para calcular a folga e determinar se o deadline pode ser cumprido. O Mecanismo de Previsão de Perda de Deadline Baseado no Histórico (MBH) utiliza regressão linear e relaciona dados de um histórico de execuções passadas, que possui o tamanho da fila de prontos do processador e seu respectivo tempo de resposta, com o tamanho atual da fila de prontos do processador para calcular o tempo de resposta previsto da thread e depois definir a probabilidade dela cumprir seu deadline. Sera apresentado um modelo de tarefas para aplicações não críticas em um sistema de tempo real firme que caracteriza uma aplicação real utilizada nos testes, o cruise control. Estes testes foram feitos utilizando uma implementação em Java RTS desta aplicação em um ambiente não especialista, próximo de um ambiente de tempo real comum, com varias configurações, buscando abranger uma grande gama de cenários. Após os testes, a qualidade das previsões é avaliada utilizando as Métricas Taxa Relativa de Erro e Taxa de Previsões Corretas. Os resultados demonstram que ambos os mecanismos trazem bons resultados em ambientes com cargas baixas, medias e altas, sendo o MBF um excelente previsor para sistemas monoprocessados e o MBH mais adequado aos sistemas multiprocessados.<br> / Abstract: Strategies to estimate the probability of rm deadlines be achieved areessential because they allow the use of corrective actions to improvesystem performance. This type of strategy allows the evaluation of realtimesystems that are in operation, especially when there is any changeon the initial design, or evaluate new projects to analyze whether thetemporal constraints were appropriately settled. In this dissertation,two deadline missing prediction mechanisms for rm real-time uniprocessorand multiprocessor systems are presented. The Deadline MissingPrediction Mechanism Based on Slack (MBF) uses data of tasks's behavior(deadline, computation time and the waiting time in the processorready queue) to calculate the slack and determine whether the deadlinecan be met. The Deadline Missing Prediction Mechanism Based onHistorical Data (MBH) uses linear regression and associates data froma past execution's historical, which is the size of the processor readyqueue and its associated response time, with the current size of processorready queue to calculate the predicted response time of the threadand then dene the probability of meeting its deadline. A model of tasksfor non-critical applications in a rm real-time system which characterizesa real application, similar to the cruise control, will be usedin the tests. These tests were done using an implementation in JavaRTS applied to a non-specialist environment as a common real-timeenvironment with various congurations scenarios. The quality of theforecasts is evaluated using the metrics Relative Error Rate and CorrectPrediction Rate. The results indicate that both mechanisms improve theperformance in environments with high, medium and low system loadwhereas the MBF being an adequate predictor for uniprocessor systemsand the MBH best suited to multiprocessor systems.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/129271 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Bodemüller Junior, Rogério |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Plentz, Patrícia Della Méa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 101 p.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.002 seconds