Étude de l'application de la théorie des valeurs extrêmes pour l'estimation fiable et robuste du pire temps d'exécution probabiliste / Fabrice Guet ; sous la direction de Jérôme Morio et de Luca Santinelli

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Temps réel (informatique)

Classification Dewey : 000

Morio, Jérôme (1983-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Santinelli, Luca (19..-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

George, Laurent (1967-....) (Président du jury de soutenance / praeses)

Cucu, Liliana (1976-....) (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Jan, Mathieu (1981-....) (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Puaut, Isabelle (1967-....) (Membre du jury / opponent)

Institut supérieur de l'aéronautique et de l'espace (Toulouse ; 2007-....) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Équipe d'accueil doctoral Modélisation et ingénierie des systèmes (Toulouse, Haute-Garonne) (Equipe de recherche associée à la thèse / thesis associated research team)

Office national d'études et recherches aérospatiales. Département Traitement de l’Information et Systèmes (DTIS) (Laboratoire associé à la thèse / thesis associated laboratory)

Résumé / Abstract : Dans les systèmes informatiques temps réel, les tâches logicielles sont contraintes par le temps. Pour garantir la sûreté du système critique contrôlé par le système temps réel, il est primordial d'estimer de manière sûre le pire temps d'exécution de chaque tâche. Les performances des processeurs actuels du commerce permettent de réduire en moyenne le temps d'exécution des tâches, mais la complexité des composants d'optimisation de la plateforme rendent difficile l'estimation du pire temps d'exécution. Il existe différentes approches d'estimation du pire temps d'exécution, souvent ségréguées et difficilement généralisables ou au prix de modèles coûteux. Les approches probabilistes basées mesures existantes sont vues comme étant rapides et simples à mettre en œuvre, mais souffrent d'un manque de systématisme et de confiance dans les estimations qu'elles fournissent. Les travaux de cette thèse étudient les conditions d'application de la théorie des valeurs extrêmes à une suite de mesures de temps d'exécution pour l'estimation du pire temps d'exécution probabiliste, et ont été implémentées dans l'outil diagxtrm. Les capacités et les limites de l'outil ont été étudiées grâce à diverses suites de mesures issues de systèmes temps réel différents. Enfin, des méthodes sont proposées pour déterminer les conditions de mesure propices à l'application de la théorie des valeurs extrêmes et donner davantage de confiance dans les estimations.

Résumé / Abstract : Software tasks are time constrained in real time computing systems. To ensure the safety of the critical systems that embeds the real time system, it is of paramount importance to safely estimate the worst-case execution time of each task. Modern commercial processors optimisation components enable to reduce in average the task execution time at the cost of a hard to determine task worst-case execution time. Many approaches for executing a task worst-case execution time exist but are usually segregated and hardly scalable, or by building very complex models. Measurement-based probabilistic timing analysis approaches are said to be easy and fast, but they suffer from a lack of systematism and confidence in their estimates. This thesis studies the applicability of the extreme value theory to a sequence of execution time measurements for the estimation of the probabilistic worst-case execution time, leading to the development of the diagxtrm tool. Thanks to a large panel of sequences of measurements from different real time systems, capabilities and limits of the tool are enlightened. Finally, a couple of methods are provided for determining measurements conditions that foster the application of the theory and raise more confidence in the estimates.