Os Sistemas em tempo real caracterizam-se pela necessidade de atender aos requisitos lógicos e de cronometragem

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INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO,

CIÊNCIA E TECNOLOGIA DA BAHIA

CAMPUS VITÓRIA DA CONQUISTA

 

Curso de Engenharia Elétrica

 

 

Sistemas em Tempo Real

Resumo: “Deriving a Fault Resilience Metric for Real-Time Systems”

 

 

Docente: Cléia Libarino

Discentes:   Andrielle Pina Pires

        Carlos Henrique Santos Teixeira

                 Lorenna Bertoldo Almeida Oliveira

                 Murilo Moreira Xavier

     

 

 

Vitória da Conquista - BA, 28 de Fevereiro de 2018.

Os sistemas em tempo real caracterizam-se pela necessidade de atender aos requisitos lógicos e de cronometragem. No pressuposto de que qualquer sistema potencialmente falha é necessário garantir que tais requisitos sejam cumpridos mesmo em presença de falhas. Por exemplo, um erro ou prazo de falta em um controle de voo no sistema pode incorrer na perda de vidas humanas.

A fim de garantir que os prazos sejam cumpridos em um sistema em tempo real, todas as tarefas têm sua execução ordenada de acordo com algumas heurísticas, a saber, a política de agendamento, tomando em consideração seus requisitos de tempo. Dado uma política de agendamento, a correção do tempo pode ser verificada por meio da análise de planejamento. Se as técnicas tolerantes a falhas forem consideradas que tanto a política de agendamento quanto a análise de agendamento devem ser adaptadas para tomar a sua execução em conta. Em geral, a análise de agendamento é construída com base no pressuposto que o comportamento do sistema é conhecido no pior caso e isso também é verdade quando aspectos de tolerância a falhas são considerados.

Apesar da dificuldade em incorporar mecanismos de tolerância a falhas na escalabilidade analisada, diversas técnicas de agendamento foram desenvolvidas. Muitos deles são com base na redundância de tempo, que pode ser alcançada através da detecção e recuperação de erros.

Modelos como blocos de recuperação ou manipuladores de exceções são particularmente úteis para sistemas de uni processador em tempo real. Em ambas as técnicas, após a detecção de um erro, uma tarefa de recuperação está programada para fornecer as ações necessárias para manter a correção do sistema. Esta abordagem tem sido amplamente utilizada, uma vez que é particularmente adequado para lidar com falhas transitórias, o que foi apontado como o mais frequente ou falhas de software permanente.

A abordagem usual para levar os efeitos das tarefas de recuperação na análise de planejamento é assumir artificialmente um padrão de pior caso para ocorrências de erro. Por exemplo, algumas abordagens consideram que os erros ocorrem periodicamente no pior dos casos. A recuperação do esquema é baseada na re-execução da tarefa defeituosa ou na execução de uma versão alternativa. Embora tais abordagens sejam importantes, uma vez que permitem considerar ocorrências de erros em sistemas em tempo real, eles assumem o padrão de erro do pior caso, o que pode não refletir a capacidade real do sistema para tolerar falhas. Na verdade, considerando padrões de erro como as métricas de resiliência de falhas podem não ser adequadas devido a dois motivos principais: (a) o assumido os padrões de erro geralmente estão ligados a modelos específicos de sistema e / ou falha e (b) eles não levam em consideração o comportamento geral do sistema, com foco nos cenários do pior caso. Portanto, decidir qual a técnica mais adequada a um aplicativo pode não ser direta. De fato, os aplicativos que não compartilham o sistema ou os modelos de falhas não podem ser comparados imediatamente.

Isso significa que, se alguém está decidindo implementar um sistema, ele / ela pode não ser capaz de escolher a melhor abordagem do ponto de vista de resiliência de falhas porque eles não são comparáveis.

Este artigo apresenta uma métrica de resiliência de falhas derivada com base em alguns requisitos desejáveis e pressupostos. Essa métrica é independente do modelo de sistema assumido e / ou padrão de erro e pode ser usado para subsidiar as decisões do designer do sistema quando escolhendo os mecanismos tolerantes a falhas que melhor atendam aos seus sistemas. Nós também apresentamos um meio de derivar a métrica definida usando a simulação. A análise estatística é então aplicada para que o comportamento geral do sistema possa ser derivado. Resultados experimentais indicam as diferenças de duas políticas de agendamento bem conhecidas do ponto de vista da resiliência de falhas, demonstrando que nossa abordagem é razoavelmente independente do modelo do sistema.

Os sistemas em tempo real geralmente são estruturados como um conjunto de tarefas,   onde cada tarefa representa uma unidade de execução. Uma tarefa pode ser ativada várias vezes durante o sistema em execução. Cada ativação da tarefa geralmente é chamada de trabalho. Alguns atributos importantes da tarefa são período, prazo relativo, tempo de execução do pior caso e tempo de execução de recuperação, o que pode ser descrito por:[pic 2]

, respectivamente.[pic 3]

O cumprimento de todos os prazos das tarefas é um requisito importante para sistemas rígidos em tempo real. Na verdade, quando tal requisito pode ser cumprido, o sistema é designado programável. A fim de garantir requisitos de pontualidade para um determinado sistema, todas as tarefas em  devem ser encomendadas de acordo com alguma política de agendamento. As políticas de agendamento mais populares são prioritariamente orientadas. Dois conhecidos são Rate Monotonic (RM) e Earliest Deadline First (EDF). O primeiro é um algoritmo de agendamento de prioridade fixa de acordo com quais prioridades da tarefa são atribuídas na ordem inversa de seus períodos. O segundo é uma política dinâmica e atribui prioridade aos trabalhos para que os mais urgentes recebam a maior prioridade.[pic 4]

Dado um conjunto de tarefas  e política de agendamento, o papel da análise de planejamento é para verificar se as tarefas cumprem seus prazos. Por exemplo, é bem sabido que sob RM um conjunto de tarefas é programável se a relação na Equação (1) for válida.               [pic 5]

                                           

                                                                          (1)[pic 6]

Para o EDF, a escalabilidade é assegurada se, e somente se,

                                                                                       (2)[pic 7]