7. Quality-Assuring Scheduling

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Ferdinand Harry Klein
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1 7. Qualiy-Assuing Scheduling 7.. Ausgangspunk Moivaion Achieku von DROPS Desden Real-Time OPeaing Sysem konven. Applikaionen Echzei-Applikaionen Time-Shaing Sysem L 4 Linux Echzei-Sysem Echzei-Komponenen Daei-S. Nezpo. Anzeige Audio... Plaen- ATM- Gaphik- DSP- T e i b e Manage Beiebsmiel-Vewalung Mikoken L4/Fiasco Hadwae hp://os.inf.u-desden.de/dops/oveview.hml Abeislas peiodische, unabhängige Tasks (sak) schwankende Ressoucenbedaf Wichigkei innehalb (und zwischen) Tasks Schedulingheoie 2009 Qualiy-Assuing Scheduling 7- Hamann, TU Desden

2 Hinegund Übebuchung Impecise Compuaions SRMS DROPS Schedule Scheduling mi fesen Pioiäen Resevieungspioiäen (4 Ebenen) Idee p.d.f. p.d.f. p.d.f. q q q J e d J e d J d e 7.2. Task-Modell Task Folge von Jobs, besehend aus Pflich- und Wahleil M i, O i Taskbescheibung τ i = (X i, Y i, w i, q i, i ) X i : Zufallsvaiable; Ausfühungszei Pflicheil Y i : Zufallsvaiable; Ausfühungszei Wahleil w i : maximale Ausfühungszei Pflicheil q i : QoS-Paamee i : Peiode = Deadline Schedulingheoie 2009 Qualiy-Assuing Scheduling 7-2 Hamann, TU Desden

3 7.3. Scheduling und Admission fü Tasks mi einheiliche Peiodenlänge Allgemeines Vogehen Zuodnungen Task τ i p(m i ), p(o i ) Task τ i i fese Pioiäen Resevieungszei fü Wahleil p i () := P(Y i O i is späesens bei i beende), R Resevieungszei i fü τ i : i = min( R p i () q i ) i =,...,n (*) Zulassung fü T = {τ,...,τ n } () Alle X i müssen ihe Deadline einhalen. (2) Das Gleichungssysem (*) besiz eine Lösung. Schedulingheoie 2009 Qualiy-Assuing Scheduling 7-3 Hamann, TU Desden

4 Einheiliche Peiodenlänge Zulassung nach () n i= wi Pioiäszuodnung qualiäsmonoon (QMS): q q 2... QMS is opimal? n X i i= Resevieungszei X : = i= : X Y 0 X Y 0 p () = i= 2: X Y Y 2 X Y Y p 2 () = i = + + pi ( ) P Yi X Yi min k = ( Yk, k ) Schedulingheoie 2009 Qualiy-Assuing Scheduling 7-4 Hamann, TU Desden

5 Beispiel n = 2 Anzahl Tasks; = 7 Peiodenlänge X,...,Y 2 gleichveeil, Wee:, 2, 3; q = 90% i = : X We Y Wk We Wk. Pobleme Falung Minimum Unabhängigkei Modifikaionen Subjobs nich-enziehbae Beiebsmiel mehee opionale Teile Schedulingheoie 2009 Qualiy-Assuing Scheduling 7-5 Hamann, TU Desden

6 Beweung Plaen-Scheduling 4 Aufagssöme mi Blöcken zu je 64 KB po Peiode Execuion Time Disibuion Disk eques pocessing ime ead equess, 64 KB, andom wokload Seagae ST3902LW Fequency Reques pocessing ime (ms) Claude-Joachim Hamann Qualiy-Assuing Scheduling 5 Disk Scheduling: Resuls 4 files, opional pas only, lengh of peiod: 500 ms File s 2 nd 3 d 4 h Requesed bandwidh (KB/s) Requesed qualiy q 95.0% 90.0% 85.0% 50.0% Resevaion ime (ms) Achieved qualiy q ach 94.7% 89.8% 85.0% 50.8% WCET = 33.2 ms % 90.0% % % --- bzw. 75,3% nu fü File Claude-Joachim Hamann Qualiy-Assuing Scheduling 6 Schedulingheoie 2009 Qualiy-Assuing Scheduling 7-6 Hamann, TU Desden

7 CPU-Scheduling Expeimens vs. Pedicion: CPU MPEG Goup of Picue: IBBPBBPBBPBB Execuion ime disibuion disibuion of decoding ime fo I fame and 3 P fames disibuion of decoding ime fo 8 B fames 0.03 Fequency Toal execuion ime pe Goup of Picue (ms) Claude-Joachim Hamann Qualiy-Assuing Scheduling 7 CPU Scheduling: Resuls Lengh of peiod: 480 ms I and P mandaoy, B opional (8 opional pas pe peiod) Requesed Qualiy Achieved Qualiy coesponding esevaion ime [ms] Qualiy [%] Claude-Joachim Hamann Qualiy-Assuing Scheduling 8 Ovehead * Scheduling: venachlässigba! * Admission: Komplexiä O(v 2 ) v: Anzahl Wee de Zufallsvaiablen ν 500,000 2,500 5,000 0,000 25,000 50,000 Adm /s q ach 9.4 % 90.7 % 90.3 % 90.3 % 90. % 90.0 % 90. % Schedulingheoie 2009 Qualiy-Assuing Scheduling 7-7 Hamann, TU Desden

8 7.4. Hamonische Peioden Pioiäszuodnung Wede QMS noch RMS sind opimal. X Y X Y X 2 Y X Y Y % 50% 50% / 00% % / 00% Admission QAS Hamonic QAS Admission / Resevaion Times Admission S 2 : d d 2 min ( d, wi + i ) d w + d 2 2 Las Reuhe Jean Wole Claude-J. Hamann Hemann Häig TU Desden Opeaing Sysems Goup Resevaion ime T 2 : 2 = min[ P( Y 3*min ( d, Xi + min( Y i, i )) + X2 + Y2 d2] q2 5 Beliebige Peioden Simulaion: i s i = min(s R P(Y i s i ) q i ) i Exakes Modell: Techn. Beich Qualiy-Assuing Scheduling hp://os.inf.u-desden.de/papes_ps/hamann06_qas_3.pdf Schedulingheoie 2009 Qualiy-Assuing Scheduling 7-8 Hamann, TU Desden

9 7.5. QRMS Qualiy-Rae-Monoonic Scheduling Voaussezungen und Vogehen Tasks gemäß 7.2 Pioiäszuodnung fü Tasks gemäß RMS Resevieungszei i = min( R P(X i + Y i ) q i ), = max( i, w i ) Admission miels RMS-Kieien Gegenübesellung 2 2 X Y X 2 Y 2 X X 2 Y Y 2 fü Admission vefügba fü Admission veloen Nich-Opimaliä QAS QRMS Qualiy Rae Monoonic Scheduling X, Y, X 2, Y 2 idenically disibued: d = d 2 = 7, q = q 2 = 0.9 Z 2 p Resevaion ime: X + Y p Σp = 2 = 4 = 2 = 4 Las Reuhe Jean Wole Claude-J. Hamann Hemann Häig TU Desden Opeaing Sysems Goup 2 Admission es: 0 7 Bu ask se is schedulable: X Y X 2 Y P(X +Y +X 2 +Y 2 7) = P(X +...+Y 2 = 8) = /6 = > 0,9 8 Schedulingheoie 2009 Qualiy-Assuing Scheduling 7-9 Hamann, TU Desden

10 7.6. Schwankungsbeschänke Söme Moivaion A CPU A' CPU (S, R, L) EP AP (S', R', L') EP' AP' (S", R", L") S: Spizenae D: Mindesabsand R: milee Rae T: Peiodenlänge L: maximale Buslänge τ: Schwankung Schwankungsbeschänke peiodische Eeignissöme Definiion. Gegeben seien D, T, τ, τ' R mi T > D > 0, τ, τ' 0 sowie i N. Ein (τ,τ')-schwankungsbeschänke peiodische Eeignissom mi konsane Peiode T und Mindesabsand D is dann eine Folge (E i ) i=0,,... von Eeignissen, die in den Zeipunken a i [ i τ, i + τ'] R asächliche Eeigniszei mi i = it heoeische Eeigniszei eineen und deen Absände de Bedingung a i+ a i D i N genügen. T D τ τ'... [ ] 0 i = it Inevall fü Eeignis E i Schedulingheoie 2009 Qualiy-Assuing Scheduling 7-0 Hamann, TU Desden

11 Beispiele Maximale Bus-Som mi D =, T = 4, τ = 4, τ' = 0. Dann is L = 5, b f = -2, b s = 0, I u = 4, I o = a 0 a a 2 a 3 a 4 a 5 a 0 a a 2 a 3 a 4 τ a 5 a 6 a 7 a 8 a 9 Diche Som von Buss de Längen 4, 2,,, 5, 2 bei D =, T = 4, τ = 4, τ' = 0. Dann is L = T 2T T T 5T 2T Schedulingheoie 2009 Qualiy-Assuing Scheduling 7- Hamann, TU Desden

12 Ausgewähle Egebnisse Maximale Buslänge L τ L = + T D Mindes-Puffegöße P τ P = T bzw. P = ( L )( T T D) Inebusiness I I = τ + T Schwankungspaamee τ [(L )(T D), L(T D)) τ ((P )T, PT ] Puffe und Volauf x x x V A() B() A() B() Poblem Eeignissom Ressouce Eeignissom HAMANN, CL.-J.; S. ZSHCHALER: Scheduling Real-Time Componens Using Jie- Consained Seams. Poc. 0 h IEEE The Enepise Compuing Confeence (EDOC), Hong Kong Schedulingheoie 2009 Qualiy-Assuing Scheduling 7-2 Hamann, TU Desden

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