| Summary: | De nos jours, la conception de systèmes critiques va de plus en plus vers l’intégration de différents composants système sur une unique plate-forme de calcul. Les systèmes à criticité mixte permettent aux composants critiques ayant un degré élevé de confiance (c.-à-d. une faible probabilité de défaillance) de partager des ressources de calcul avec des composants moins critiques sans nécessiter des mécanismes d’isolation logicielle.Traditionnellement, les systèmes critiques sont conçus à l’aide de modèles de calcul comme les graphes data-flow et l’ordonnancement temps-réel pour fournir un comportement logique et temporel correct. Néanmoins, les ressources allouées aux data-flows et aux ordonnanceurs temps-réel sont fondées sur l’analyse du pire cas, ce qui conduit souvent à une sous-utilisation des processeurs. Les ressources allouées ne sont ainsi pas toujours entièrement utilisées. Cette sous-utilisation devient plus remarquable sur les architectures multi-cœurs où la différence entre le meilleur et le pire cas est encore plus significative.Le modèle d’exécution à criticité mixte propose une solution au problème susmentionné. Afin d’allouer efficacement les ressources tout en assurant une exécution correcte des composants critiques, les ressources sont allouées en fonction du mode opérationnel du système. Tant que des capacités de calcul suffisantes sont disponibles pour respecter toutes les échéances, le système est dans un mode opérationnel de « basse criticité ». Cependant, si la charge du système augmente, les composants critiques sont priorisés pour respecter leurs échéances, leurs ressources de calcul augmentent et les composants moins/non critiques sont pénalisés. Le système passe alors à un mode opérationnel de « haute criticité ».L’ intégration des aspects de criticité mixte dans le modèle data-flow est néanmoins un problème difficile à résoudre. Des nouvelles méthodes d’ordonnancement capables de gérer des contraintes de précédences et des variations sur les budgets de temps doivent être définies.Bien que plusieurs contributions sur l’ordonnancement à criticité mixte aient été proposées, l’ordonnancement avec contraintes de précédences sur multi-processeurs a rarement été étudié. Les méthodes existantes conduisent à une sous-utilisation des ressources, ce qui contredit l’objectif principal de la criticité mixte. Pour cette raison, nous définissons des nouvelles méthodes d’ordonnancement efficaces basées sur une méta-heuristique produisant des tables d’ordonnancement pour chaque mode opérationnel du système. Ces tables sont correctes : lorsque la charge du système augmente, les composants critiques ne manqueront jamais leurs échéances. Deux implémentations basées sur des algorithmes globaux préemptifs démontrent un gain significatif en ordonnançabilité et en utilisation des ressources : plus de 60 % de systèmes ordonnançables sur une architecture donnée par rapport aux méthodes existantes.Alors que le modèle de criticité mixte prétend que les composants critiques et non critiques peuvent partager la même plate-forme de calcul, l'interruption des composants non critiques réduit considérablement leur disponibilité. Ceci est un problème car les composants non critiques doivent offrir une degré minimum de service. C’est pourquoi nous définissons des méthodes pour évaluer la disponibilité de ces composants. A notre connaissance, nos évaluations sont les premières capables de quantifier la disponibilité. Nous proposons également des améliorations qui limitent l’impact des composants critiques sur les composants non critiques. Ces améliorations sont évaluées grâce à des automates probabilistes et démontrent une amélioration considérable de la disponibilité : plus de 2 % dans un contexte où des augmentations de l’ordre de 10-9 sont significatives.Nos contributions ont été intégrées dans un framework open-source. Cet outil fournit également un générateur utilisé pour l’évaluation de nos méthodes d’ordonnancement. === Nowadays, the design of modern Safety-critical systems is pushing towards the integration of multiple system components onto a single shared computation platform. Mixed-Criticality Systems in particular allow critical components with a high degree of confidence (i.e. low probability of failure) to share computation resources with less/non-critical components without requiring software isolation mechanisms (as opposed to partitioned systems).Traditionally, safety-critical systems have been conceived using models of computations like data-flow graphs and real-time scheduling to obtain logical and temporal correctness. Nonetheless, resources given to data-flow representations and real-time scheduling techniques are based on worst-case analysis which often leads to an under-utilization of the computation capacity. The allocated resources are not always completely used. This under-utilization becomes more notorious for multi-core architectures where the difference between best and worst-case performance is more significant.The mixed-criticality execution model proposes a solution to the abovementioned problem. To efficiently allocate resources while ensuring safe execution of the most critical components, resources are allocated in function of the operational mode the system is in. As long as sufficient processing capabilities are available to respect deadlines, the system remains in a ‘low-criticality’ operational mode. Nonetheless, if the system demand increases, critical components are prioritized to meet their deadlines, their computation resources are increased and less/non-critical components are potentially penalized. The system is said to transition to a ‘high-criticality’ operational mode.Yet, the incorporation of mixed-criticality aspects into the data-flow model of computation is a very difficult problem as it requires to define new scheduling methods capable of handling precedence constraints and variations in timing budgets.Although mixed-criticality scheduling has been well studied for single and multi-core platforms, the problem of data-dependencies in multi-core platforms has been rarely considered. Existing methods lead to poor resource usage which contradicts the main purpose of mixed-criticality. For this reason, our first objective focuses on designing new efficient scheduling methods for data-driven mixed-criticality systems. We define a meta-heuristic producing scheduling tables for all operational modes of the system. These tables are proven to be correct, i.e. when the system demand increases, critical components will never miss a deadline. Two implementations based on existing preemptive global algorithms were developed to gain in schedulability and resource usage. In some cases these implementations schedule more than 60% of systems compared to existing approaches.While the mixed-criticality model claims that critical and non-critical components can share the same computation platform, the interruption of non-critical components degrades their availability significantly. This is a problem since non-critical components need to deliver a minimum service guarantee. In fact, recent works in mixed-criticality have recognized this limitation. For this reason, we define methods to evaluate the availability of non-critical components. To our knowledge, our evaluations are the first ones capable of quantifying availability. We also propose enhancements compatible with our scheduling methods, limiting the impact that critical components have on non-critical ones. These enhancements are evaluated thanks to probabilistic automata and have shown a considerable improvement in availability, e.g. improvements of over 2% in a context where 10-9 increases are significant.Our contributions have been integrated into an open-source framework. This tool also provides an unbiased generator used to perform evaluations of scheduling methods for data-driven mixed-criticality systems.
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