自适应实时资源管理技术研究*

分析了自适应实时资源管理面临的问题,研究了自适应实时资源管理的构造和常用模式,并指出其不足,最后提出一种基于控制论的实时资源管理模式,对动态实时系统进行自适应实时资源管理.通过建立抽象的实时资源装置,给出反馈控制、自适应控制和智能控制这三种基本模型,将控制论映射到实时资源管理,更好地满足实时系统的需求.     

开放式实时系统中的自适应调度方法

首先针对开放式实时系统 ,讨论了自适应实时调度的需求情况和自适应技术应用上的关键问题 ;提出了适用于硬实时调度需求的调度参数自适应调整机制 ;重点面向软实时调度需求 ,提出了一种基于模糊控制策略的自适应调度方法 ,它致力于动态跟踪调度对象的负载变化 ,并把截止期错过率控制在期望值附近 .相对于现有方法 ,更适合于解决开放式实时系统中的自适应调度问题     

嵌入式分布实时系统自适应资源管理架构

分析了开放嵌入式分布实时(Distributed Real-time and Embedded,DRE)系统的自适应资源管理需求,针对传统静态资源管理方法的不足,提出了一种面向开放DRE系统的自适应资源管理架构;该架构采用动态任务管理、实时资源分配和自适应控制三种关键技术,能够更加适用于开放、动态的环境,有效应对资源约束和资源状态、应用程序QoS的变化;提高系统性能和稳定性;屏蔽底层硬件资源的异构性,为上层应用提供统一的服务接口。     

一种开放混合实时系统的开放自适应调度算法

开放计算环境下的实时与非实时任务不确定并发,以及多种实时约束混合的复杂约束系统,即开放混合实时系统的需求越来越广泛.通过引入接收控制、调度服务器、自适应调节机制,提出一种开放环境下的自适应实时系统调度架构--OARtS(open adaptive real-time scheduling).它能适应开放计算环境的不确定性,有控制地接受实时任务运行;可根据系统空闲计算带宽变化,自适应地调节任务的实时等级,使得系统运行在最优的实时性能上;对于软实时任务,可根据其计算带宽需求变化,自适应地调节其计算带宽分配,以适应任务执行时间时变引起的实时不确定性.     

面向数控系统的三级调度模型研究

针对硬实时系统中多种类型任务并存的特点,提出一种三级实时调度模型--TLRtS(three-level real-time scheduling).该模型将整个系统空间划分为硬实时、软实时和非实时空间,分别用来处理硬实时、软实时和非实时任务.TLRtS模型不仅可以动态加载多种实时调度算法,还可以集成相应的资源访问控制协议,解决了任务之间存在资源竞争的问题.实验结果表明,此方法既保证了所有硬实时任务严格按照其时间约束在截止期前完成,又尽可能地提高了软实时和非实时任务的服务质量.     

基于反馈控制的嵌入式实时系统调度算法设计

针对嵌入式实时系统在系统负载模型不确定的情况下系统的实时任务错过率过高以及调度稳定性差的问题,提出了一个基于反馈控制的调度模型.该模型主要由改进的多级队列调度器和3个控制器(准入控制器、执行等级控制器、比例积分微分(PID)控制器)组成.任务的错过率偏差反馈到PID控制器,产生相应的调整量并作用于其他两个控制器,对实时任务的执行等级进行调整, 经过调整的任务被调度器调度执行.在对模型中每个部件进行了一些结构调整和改进设计之后,将该调度模型应用于嵌入式可配置操作系统(eCos)中.实验结果表明,该模型降低了任务的时限错过率,同时解决了系统频频超载的问题.     

支持QoS的操作系统框架的研究

视频会议、VOD、数字图书馆等实时多媒体应用要求计算机系统的资源管理者-操作系统必须支持QoS。该文提出了一种支持QoS的操作系统框架,该框架包括了资源的静态管理和动态管理策略,支持QoS需求到资源需求的转换、映射,支持允许控制、资源预留、动态调度与维护机制。文章对支持QoS所需的几个关键子系统进行了深入的研究,包括满足QoS需求的CPU调度算法、存储管理策略、磁盘I/O调度方法和网络接口的控制。     

一种基于优先级表的实时调度方法

针对单处理器实时系统动态调度问题进行了研究,分析任务的到达时间、执行时间、截止时间和空闲时间等任务属性的敏感度和影响度,提出了一种基于优先级表的调度算法PTBM,使相对截止期越小、空闲时间越大的任务优先级越高。对关于实时任务属性敏感度和影响度的结论验证和与传统的EDF、LLF和PTD算法的对比进行仿真实验,仿真结果表明基于优先级表设计的实时调度算法PTBM具有较高的调度成功率。该方法可应用于实时系统的实时任务的动态调度中。     

RTAI下动态集成的资源预留调度器的设计与实现

近年来基于双内核架构增强Linux操作系统实时性的RTAI(Real-Time Application Interface)在工业控制等硬实时领域得到广泛应用。RTAI通过抢占Linux的执行来保障硬实时性,Linux被抢占的时间依赖于硬实时应用的处理器要求而每次均会有较大不同,导致Linux的执行时间不可预测,从而无法保障软实时应用的服务质量。动态集成的资源预留调度器(Dynamic Integrated Resource Reserved Scheduler,DIRRS)通过增强RTAI调度器使其支持资源预留机制,在Linux实现可动态集成的、基于服务器的调度策略,不但可以保证Linux及其以上的软实时应用,即使在有硬实时任务并发时也能得到处理器资源,而且很容易通过更换不同的服务器内核模块来实现用户自定义的调度策略。     

服务网格虚拟服务动态部署和自适应策略

以"服务"的形式包装网格资源已成为一种趋势,并得到网格界的一致认可.为了更加充分灵活的利用网格资源,提出了一个网格虚拟服务动态部署架构以及基于此架构的服务平衡调度算法,通过服务按需部署和实时监控,动态调整资源在不同任务间的分配,并在需要时进行任务迁移,保证应用的服务质量.实验结果表明此系统较其它系统在资源利用率、QoS命中率上都有一定的提高.     

Resource Management Middleware for Dynamic,Dependable Real-Time Systems

Thispaper presents resource management techniques that achieve thequality of service (QoS) requirements of dynamic real-time systemsusing open architectures and commercial off-the-shelf technologies(COTS). Dynamic real-time systems are subject to constant changessuch as a varying external environment, overload of internalsystems, component failure, and evolving operational requirements.Examples of such systems include the emerging generation of computer-based,command and control systems of the U.S. Navy. To enable the engineeringof such systems, we present adaptive resource management middlewaretechniques that achieve the QoS requirements of the system. Themiddleware performs QoS monitoring and failure detection, QoSdiagnosis, and reallocation of resources to adapt the systemto achieve acceptable levels of QoS. Experimental characterizationsof the middleware using a real-time benchmark illustrate itseffectiveness for adapting the system for achieving the desiredreal-time and survivability QoS during overload situations.     

面向SOA关键型系统的混合关键度驱动自适应资源管理

针对运行于开放、不确定环境下的SOA架构的多使命复杂关键型系统,提出了一种以混合关键度为驱动的动态分级自适应资源分配算法。它通过构造闭环反馈的分布式控制环,在线动态调整任务Qos,针对不同关键度的任务动态调整资源分配。该方法不但在统计意义上确保了关键型系统的实时性,而且实验证明该方法能有效提高系统在高负载条件下的实际资源利用率和降低关键任务的死线错过率,保证了关键型系统的高可靠性。     

Hierarchical control of multiple resources in distributed real-time and embedded systems

Real-time and embedded systems have traditionally been designed for closed environments where operating conditions, input workloads, and resource availability are known a priori, and are subject to little or no change at runtime. There is increasing demand, however, for adaptive capabilities in distributed real-time and embedded (DRE) systems that execute in open environments where system operational conditions, input workload, and resource availability cannot be characterized accurately a priori. A challenging problem faced by researchers and developers of such systems is devising effective adaptive resource management strategies that can meet end-to-end quality of service (QoS) requirements of applications. To address key resource management challenges of open DRE systems, this paper presents the Hierarchical Distributed Resource-management Architecture (HiDRA), which provides adaptive resource management using control techniques that adapt to workload fluctuations and resource availability for both bandwidth and processor utilization simultaneously. This paper presents three contributions to research in adaptive resource management for DRE systems. First, we describe the structure and functionality of HiDRA. Second, we present an analytical model of HiDRA that formalizes its control-theoretic behavior and presents analytical assurance of system performance. Third, we evaluate the performance of HiDRA via experiments on a representative DRE system that performs real-time distributed target tracking. Our analytical and empirical results indicate that HiDRA yields predictable, stable, and efficient system performance, even in the face of changing workload and resource availability.     

嵌入式自适应安全关键中间件设计方法研究

由于嵌入式安全关键系统自身的特点和应用环境的特殊性,导致了设计嵌入式安全关键应用比一般的嵌入式实时应用要困难得多。在分析传统嵌入式实时中间件技术应用于嵌入式安全关键系统不足的基础上,提出了一种新的自适应安全关键中间件(ASCM)的设计方法,并对相应的体系结构和关键技术进行了讨论。另外,针对嵌入式安全关键系统运行环境的特殊性,重点讨论了一种端到端的自适应服务质量(QoS)管理机制。     

开放式实时嵌入式系统自适应调度模型研究

开放式实时嵌入式系统中多类型实时任务并存和资源受限的情况给实时调度机制带来了新的需求和挑战。通过引入准入控制、资源管理、调度服务器、自适应调节机制等,提出了一个形式化的自适应调度模型。它能适应开放计算环境的不确定性,有控制地接受不同类型任务的运行;可根据系统资源和任务需求的最新变换情况计算带宽变化,自适应地调节任务的优先等级,使得系统运行在最优的实时性能上;该模型在某航空机载系统设计中得到了实际应用,同其它类似系统相比,该模型的应用提高了系统的调度性和系统稳定性。     

Integrated QoS-aware resource management and scheduling with multi-resource constraints

In dynamic real-time systems such as sensor networks, mobile ad hoc networking and autonomous systems, the mapping between level of service and resource requirements is often not fixed. Instead, the mapping depends on a combination of level of service and outside environmental factors over which the application has no direct control. An example of an application where environmental factors play a significant role is radar tracking. In radar systems, resources must be shared by a set of radar tasks including tracking, searching and target confirmation tasks. Environmental factors such as noise, heating constraints of the radar and the speed, distance and maneuverability of tracked targets dynamically affect the mapping between the level of service and resource requirements. The QoS manager in a radar system must be adaptive, responding to dynamic changes in the environment by efficiently reallocating resource to maintain an acceptable level of service. In this paper, we present an integrated QoS optimization and dwell scheduling scheme for a radar tracking application. QoS optimization is performed using the Q-RAM (Baugh, 1973, ghosh-et al.,2004a approach. Heuristics are used to achieve a two order magnitude of reduction in optimization time over the basic Q-RAM approach allowing QoS optimization and scheduling of a 100 task radar problem to be performed in as little as 700 ms with only a 0.1% QoS penality over Q-RAM alone. Sourav Ghosh received the B.Tech degree in Electronics and Electrical Communications Engineering from Indian Institute of Technology, Kharagpur, India, in 1997, and the M.S. and Ph.D. degrees in Electrical and Computer Engineering from Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA, in 1999 and 2004 respectively. He is currently working as a Technical Staff at Oracle in Cluster Database Group (RAC). His research interest includes OS resource management and scheduling, performance analysis, Quality of Service (QoS) and real-time systems.     

基于IP网络的自适应QoS管理方案研究

目前实时音频、视频多媒体应用已经开始进入IP网络,但还有许多问题没有得到很好地解决,其中一个关键问题是多媒体服务的QoS问题、TCP／IP协议本身只提供一种“Best-effort”级别的服务,对QoS支持很少,“Best-effort”级别的服务往往会导致实时应用出现延迟抖动、分组丢失率高,从而极大的影响了实时应用的运行效果,因此必须研究可行的、高效的基于IP网络的QoS控制机制。IP网络QoS已成为分布式多媒体和网络通信的重要研究热点和难点课题。本文在IEＴＦ Intserv与Diffserv相结合的体系结构基础上,提出了一种适用于IP网络的自适应QoS管理框架,与Intserv或Diffserv模型不同的是,该QoS管理框架引入优先级节和自适应概念,QoS俦权处理采用基于多媒体优先级节的算法,在传输控制上采用了自适应QoS控制算法。它在应用层上完成,因此独立于底层网络协议。本文首先讨论了基本概念和函数,然后提出一种基于优先级节的自适应QoS管理框架和优先级调度流程。提出一种基于IP的自适应QoS协商机制,基本思想是基于RSVP（资源预留协议）。在提出QoS请求时进行QoS映射,然后启动适应性函数和资源管理函数进行协商,直到获得一组在当前资源状况下最佳的QoS指标。最后,本文还讨论了此方案的有效性并在自行开发的实验平台GUT上进行的QoS实验。实验表明应用该方法可以根据网络当前状态自适应地整多媒体实时应用的QoS需求。