Echtzeitverhalten durch die Verwendung von CPU Stubs: Eine Erweiterung von Dynamic Performance Stubs. Echtzeit 2009

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1 Echtzeitverhalten durch die Verwendung von CPU Stubs: Eine Erweiterung von Dynamic Performance Stubs Echtzeit 2009 Peter Trapp,

2 Übersicht 1 Einleitung 2 (Übersicht) 3 (Framework) 4 Methodik CPU Stubs 5 Fallstudie CPU Stubs 6 Zusammenfassung & Weiteres Vorgehen Peter Trapp, Slide 2

3 Projekt Umgebung Software Performance Optimierung in LTE Telekommunikationssystemen LTE Peter Trapp, Slide 3

4 Probleme bei der Optimierung Welche Probleme gibt es bei Performance Optimierungen? Peter Trapp, Slide 4

5 Probleme bei der Optimierung Welche Probleme gibt es bei Performance Optimierungen? Generell Optimierungen werden meist erst sehr spät druchgeführt Verursachen häufig hohen Aufwand, welcher nicht kalkuliert wurde Abschätzungen sind meist zu ungenau Peter Trapp, Slide 5

6 Probleme bei der Optimierung I Welche Probleme gibt es bei Performance Optimierungen? Technisch Lediglich der nächste Falschenhals ist sichtbar Verbesserungen haben häufig nur geringe Auswirkungen Optimierungen hängen voneinander ab Der Quellcode wird häufig schwer verständlich, aufwendig zu warten und zu debuggen Während Wartungsarbeiten können Optimierungen unbeabsichtig rückgängig gemacht werden Peter Trapp, Slide 6

7 Optimierungsfunktion Optimierungsfunktion eines einzelnen Software Moduls (vereinfacht) Optimierung isoliert Aufwand Peter Trapp, Slide 7

8 Optimierungsfunktion Optimierungsfunktion eines SW Moduls innerhalb des Systems (vereinfacht) Optimierung opt. isoliert systemweit Aufwand Peter Trapp, Slide 8

9 Optimierungsfunktion Optimierungsfunktion eines SW Moduls innerhalb des Systems (vereinfacht) Optimierung opt. isoliert systemweit Aufwand Wie kann das Optimum gefunden werden? Peter Trapp, Slide 9

10 Performance Optimierung Fc1 10Mio Instructions Wie wird Software optimiert? Erstklassige Optimierung [5MM] Fc1 1Mio Instructions Weiterer Flaschenhals Fc1 Optimierung begrenzt durch das System (Faktor 2) Besser wäre gewesen: Fc1 5Mio Instructions Peter Trapp, Slide 10

11 Performance Optimierung Fc1 10Mio Instructions Wie wird Software optimiert? Erstklassige Optimierung [5MM] Fc1 1Mio Instructions Weiterer Flaschenhals Fc1 Optimierung begrenzt durch das System (Faktor 2) Mehrfachmessungen Optimierungslevel für Fc1 wurde gefunden Besser wäre gewesen: Fc1 5Mio Instructions Peter Trapp, Slide 11

12 Performance Optimierung Fc1 10Mio Instructions Wie wird Software optimiert? Erstklassige Optimierung [5MM] Fc1 1Mio Instructions Weiterer Flaschenhals Fc1 Optimierung begrenzt durch das System (Faktor 2) Besser wäre gewesen: Mehrfachmessungen Optimierungslevel für Fc1 wurde gefunden Optimierung [2MM] Fc1 5Mio Instructions Peter Trapp, Slide 12

13 Vorteile der Methodik Was sind die Vorteile? Minimierung des Aufwands bei maximalen Gewinn Aufwand kann besser geschätzt werden Zielorientierte Optimierung Fundierte Abschätzungen des Gewinns Load & Stress Tests sind verfügbar (bei geringem Aufwand) Idealisierte Funktionen können gemessen werden (bzgl. Performance) Detailierte Messungen für verschiedene Funktionen Abhängigkeiten zwischen der SW und dem System sind identifizierbar Versteckte Flaschenhälse können gefunden werden Frühe Optimierungsergebnisse Peter Trapp, Slide 13

14 Übersicht 1 Einleitung 2 (Übersicht) 3 (Framework) 4 Methodik CPU Stubs 5 Fallstudie CPU Stubs 6 Zusammenfassung & Weiteres Vorgehen Peter Trapp, Slide 14

15 Einleitung Wie werden verwendet? System Software Modul Performance Testumgebung Flaschenhals Peter Trapp, Slide 15

16 Einleitung Wie werden verwendet? System Software Modul Flaschenhals Performance Testumgebung Peter Trapp, Slide 16

17 Einleitung Wie werden verwendet? System Software Modul Flaschenhals Performance Testumgebung Dynamic Performance Stubs Peter Trapp, Slide 17

18 Einleitung Wie werden verwendet? System Software Modul Performance Testumgebung Bottleneck Dynamic Performance Stub Peter Trapp, Slide 18

19 Einleitung Wie werden verwendet? System Software Modul Performance Testumgebung Dynamic Performance Stub Peter Trapp, Slide 19

20 Einleitung Wie werden verwendet? System Software Modul Performance Testumgebung Dynamic Performance Stub Peter Trapp, Slide 20

21 Einleitung Wie werden verwendet? System Software Modul Performance Testumgebung Dynamic Performance Stub Peter Trapp, Slide 21

22 Einleitung I Welche Ausprägungen gibt es? System Software Modul Performance Testumgebung Flaschenhals Bottleneck lokal Ersetzt Falschenhals Dynamic Performance Stub global Zusätzliches Modul Dynamic Performance Stub Peter Trapp, Slide 22

23 Übersicht 1 Einleitung 2 (Übersicht) 3 (Framework) 4 Methodik CPU Stubs 5 Fallstudie CPU Stubs 6 Zusammenfassung & Weiteres Vorgehen Peter Trapp, Slide 23

24 Übersicht Framework Was sind? Framework SSF PSF PMF CF Stellt verschiedene Performanceverhalten zur Verfügung Kalibierung der PSF auf das Zielsystem Simuliert die eigentliche Funktionalität Basis Funktionen zur Performance Messung Peter Trapp, Slide 24

25 Übersicht Framework Was sind? Framework SSF PSF Eher eine Werkzeugkiste als eine vollständig automatisierte Vorgehensweise PMF CF Peter Trapp, Slide 25

26 Übersicht 1 Einleitung 2 (Übersicht) 3 (Framework) 4 Methodik CPU Stubs 5 Fallstudie CPU Stubs 6 Zusammenfassung & Weiteres Vorgehen Peter Trapp, Slide 26

27 CPU Performance Simulation Functions Wie werden CPU Stubs realisiert? CPU PSF System influencing System non-influencing Busy waiting void busyloop (int time) { for (int i; i < CONST*time; i++) ; } int main (void) { busyloop(busytime); } Warte auf Ausführung #include<unistd.h> int main (void){ usleep(sleeptime); } Peter Trapp, Slide 27

28 Methodik Vorgehensweise 1. Flaschenhals (CUS) 2. Validierung Flaschenhals (optional) 3. Untersuchung Flaschenhals 4. SSF validieren 5. Flat CPU Stub (Optimierungspot.) 6. Idle CPU Stub (versch. Abhängigk.) 7. Optimierungsaufwand (Busy Stub) 8. Optimierung / Ziel erreicht? no: start over Peter Trapp, Slide 28

29 Methodik I 1. Flaschenhals (CUS) Vorgehensweise SUT t SUT CUS (Flaschenhals) t CUS t CUS busy CPU CUS usage Peter Trapp, Slide 29

30 Methodik II 2. Validierung Falschenhals Vorgehensweise SUT t SUT CUS (Flaschenhals) + System influencing t CUS Peter Trapp, Slide 30

31 Methodik III 3. Untersuchung Flaschenhals Vorgehensweise CUS CPU usage 1 Peter Trapp, Slide 31

32 Methodik III 4. SSF validieren Vorgehensweise CPU Stub SSF Peter Trapp, Slide 32

33 Methodik IV 5. Flat CPU Stub Vorgehensweise Flat CPU Stub SSF t t STUB flat perf _ gain Peter Trapp, Slide 33

34 Methodik IV 6. Idle CPU Stub Vorgehensweise Idle CPU Stub SSF + System noninfluencing Systemabhängigkeiten identifizieren Prozessabhängigkeiten identifizieren Peter Trapp, Slide 34

35 Methodik V 7. Optimierungsaufwand ermitteln 7.1 Optimierungspotential ermitteln Vorgehensweise Busy CPU Stub SSF + System influencing 7.2 Schrittweise Änderungen, z.b. Schrittgröße Kosten-Nutzen Analyse Optimierungspotential Aufwand Peter Trapp, Slide 35

36 Übersicht 1 Introduction 2 (overview) 3 (framework) 4 Methodik CPU Stubs 5 Fallstudie CPU Stubs 6 Zusammenfassung & Weiteres Vorgehen Peter Trapp, Slide 36

37 Test Umgebung Hardware Intel Xeon 3 GHz HT deaktiviert Software Red Hat Enterprise Linux Kernel Evaluierung & Messungen Simulierte Ausführung Automatisierte und Wiederholbare Ausführung Messungen mittels Time Stamp Counters Peter Trapp, Slide 37

38 Ausgangssituation Messung des Flaschenhalses t t t SUT CUS CUS busy CPU CUS usage Schritt 1 Peter Trapp, Slide 38

39 Analyse des Systems Messung mittels eines CPU Stubs Schritt 5 Peter Trapp, Slide 39

40 Analyse des Systems I Messung mittels eines CPU Stubs Schritt 7 Peter Trapp, Slide 40

41 Optimiertes System Messung nach der Optimierung Peter Trapp, Slide 41

42 Übersicht 1 Einleitung 2 (Übersicht) 3 (Framework) 4 Methodik CPU Stubs 5 Fallstudie CPU Stubs 6 Zusammenfassung & Weiteres Vorgehen Peter Trapp, Slide 42

43 Zusammenfassung Resümee Aufbau von CPU Stubs Methodik zur Verwendung von CPU Stubs Anwendung von CPU Stubs an einem Beispiel Ersetzung von Softwaremodulen oder funktionen durch Stubs möglich (SSF) Peter Trapp, Slide 43

44 Weiteres Vorgehen Was ist noch offen? Erweitere Methodik für nicht 100%-ig CPU gebundene Systeme Stubs zur Simulation weiterer Systemkomponenten, z.b.: Memory Überlagerung verschiedener Stubs Peter Trapp, Slide 44

45 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Echtzeitverhalten durch die Verwendung von CPU Stubs: Eine Erweiterung von Dynamic Performance Stubs Peter Trapp, Hochschule Ingolstadt Institut für Angewandte Forschung (IAF) Peter Trapp Esplanade Ingolstadt Phone: Fax: www:

46 Fragen? Christian Facchi, University of Applied Sciences Ingolstadt Institute for Applied Research (IAF) Peter Trapp Esplanade Ingolstadt Phone: Fax: www: Projekt: PerfOpt

47 Methodik IV Flat / Idle / Busy CPU Stub Vorgehensweise Flat CPU Stub SSF Idle CPU Stub SSF + System Noninfluencing Busy CPU Stub SSF + System influencing t STUB flat t perf _ gain STUB t busy Peter Trapp, Slide 47

48 Übersicht 1 Einleitung 2 (Übersicht) 3 (Framework) 4 Methodik CPU Stubs 5 Fallstudie CPU Stubs 6 Zusammenfassung & Weiteres Vorgehen

49 Übersicht Framework Was sind? Framework SSF Simuliert die eigentliche Funktionalität PSF PMF CF Peter Trapp, Slide 49

50 Simulated Software Functionality I Was ist die Simulated Software Functionality? SSF SSF Dynamic Performance Stub Ersetzt die Funktionalität des eigentlichen Moduls damit die Software weiterhin ausgeführt werden kann Peter Trapp, Slide 50

51 Übersicht Framework Was sind? Framework SSF PSF Stellt verschiedene Performanzverhalten zur Verfügung PMF CF Peter Trapp, Slide 51

52 Performance Simulation Functions I Was sind Performance Simulation Functions? SSF PSF Simuliert das nicht funktionale Verhalten bezüglich eines Performanz Aspekts SSF Dynamic Performance Stub Peter Trapp, Slide 52

53 Performance Simulation Functions II Welches Performanzverhalten kann simuliert werden? PSF CPU Speicher I/O Netzwerk Peter Trapp, Slide 53

54 Performance Simulation Functions III Wie arbeiten PSF? PSF System beeinflussend System nicht-beeinflussend Peter Trapp, Slide 54

55 Übersicht Framework Was sind? Framework SSF PSF PMF CF Basis Funktionen zur Performanz Messung Peter Trapp, Slide 55

56 Performance Measurement Functions I SSF Was sind Performance Measurement Functions? PSF PMF SSF Dynamic Performance Stub Können zur Validierung und Messung des Performanz Verhaltens des Stubs und/oder Systems verwendet werden. System Peter Trapp, Slide 56

57 Übersicht Framework Was sind? Framework SSF PSF PMF CF Kalibrierung der PSF auf das Zielsystem Peter Trapp, Slide 57

58 Calibration Functions I Was sind Calibration Functions? SSF PSF setup & Validation SSF Dynamic Performance Stub Führt die entsprechende PSF aus und ergänzt diese um Messungen um das Verhalten zu validieren. Peter Trapp, Slide 58

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