Energiebeschränkte Echtzeitsysteme und ihre Worst-Case-Analysen

Abstract

Der zuverlässige Betrieb von Anwendungen, welche sowohl Zeit- als auch Energiebeschränkungen aufweisen, ist eine zentrale Herausforderung im Bereich der eingebetteten Systeme. Um die Ausführung von Aufgaben innerhalb von Ressourcenbudgets zu garantieren, benötigen energiebeschränkten Echtzeitsysteme Schranken der Worst-Case-Ausführungszeit sowie des Worst-Case-Energieverbrauchs. Neben dem Problem der Bestimmung von oberen Schranken haben Worst-Case-Analysewerkzeuge das grundlegende Problem, dass die Genauigkeit der ausgegebenen Schranken unbekannt ist, in Hinblick auf den tatsächlichen schlimmsten anzunehmenden Fall. Die Dissertation adressiert die genannten Probleme, indem zunächst ein Analyseansatz für Schranken des Energieverbrauchs aufgezeigt wird, welcher vollständige Echtzeitsysteme mit allen Leistungsverbrauchern verarbeitet. Hinsichtlich des Analysepessimismus der Schranken stellt die Dis- sertation einen Ansatz zur Bestimmung der Genauigkeit von Analysen basierend auf automatisch generierten Benchmark-Programmen vor. Um die notwendigen Bestandteile für den sicheren Betrieb zu komplettieren, präsentiert die Dissertation einen Betriebssystemkern, welcher auf Szenarien dynamisch reagiert, bei denen eine Ressource stärkere Beschränkungen aufweist als die andere.