Dans les chapitres précédents, nous avons constaté que la contrainte (m, k) firm n'est pas efficace en termes d'utilisation de la bande passante. Dans ce chapitre, on se concentrera sur les raisons théoriques de cette utilisation basse des ressources et on cherchera une contrainte plus efficace, compatible avec un rejet sélectif des pa quets et les politiques d’allocation de ressource existantes.
D'abord, nous aurons une analyse approfondie de la condition suffisante d’utilisation de la ressource. Intuitivement, un ensemble de tâches sous la contrainte (m, k) firm devrait soumettre une quantité de travail moindre, et exiger ainsi moins de ressources. Cependant, dans le chapitre précédent il est montré que la contrainte (m, k) firm ne peut généralement pas économiser la ressource par rapport à HRT quand le but est de fournir des garanties déterministes. Encore plus défavorable, on sait que la contrainte (m, k) firm peut toujours être violée pour un ensemble de tâches avec une quantité de travail arbitrairement basse [Quan00] [Mok01] [Li03].
Le problème général d’ordonnançabilité temps réel est prouvé comme NP Difficile au sens fort (voir par exemple [Jeffay91] [Mok01] [Garey77,78]) et les tra vaux futurs dans ce domaine feront face à la question de l’indécidabilité. Cette ques tion de la complexité algorithmique sera discutée dans la suite et les résultats princi paux seront rappelés. Ensuite, nous décrivons les perspectives de recherches qui nous paraissent prometteuses pour les problèmes d’ordonnancement NP Difficile. A la lu mière de ces perspectives, nous récapitulons les stratégies existantes
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d’ordonnancement temps réel qui ont pour objectif de réaliser une utilisation de res source plus élevée.
Nous illustrons le phénomène d'utilisation faible des ressources dans le do maine de l’ordonnancement temps réel et mettons en évidence les raisons théoriques. Ces analyses montrent la difficulté des problèmes d’ordonnancement et des défis des travaux futurs. Nous dressons trois perspectives pour réaliser une utilisation de res source plus élevée:
1) Ordonnancement avec solutions sous optimales, 2) Modèles de tâches spécialisés,
3) Relaxation des contraintes en temps réel
Notre travail dans le chapitre 2 ainsi que les travaux dans [Quan00] ety [George00] ont suivi la première perspective qui a comme désavantage un temps de calcul hors ligne ou en ligne très important, et donc qui perd de son intérêt en prati que.
DWCS [West04] s’inscrit dans la deuxième perspective, et peut être considéré comme un mécanisme intéressant en termes d'utilisation de ressource, mais ses de mandes extrêmes sur le modèle de tâche lui font perdre en généralité et perdre possi bilité d’utilisation comme ordonnancement de paquet dans les réseaux.
Selon la troisième direction de recherche, dans le prochain chapitre, nous es sayerons de relaxer les pires cas d’inter arrivée des instances et de proposerons une nouvelle contrainte temps réel. Cette nouvelle contrainte temps réel constituera la contribution principale de cette thèse, en définissant une échéance sur un groupe d'instances plutôt que fournir la garantie sur l’échéance de chaque instance. En outre, on montrera que cette nouvelle contrainte temps réel conduit à une utilisation de res source significativement plus élevée que les solutions existantes.
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Dans ce chapitre, nous proposerons une version relaxée de la contrainte (m, k) firm, avec laquelle le système temps réel peut réaliser une utilisation de ressource plus élevée.
Comme expliqué dans les chapitres précédents, l'avantage pratique de la contrainte (m, k) firm est de servir plus de tâches avec une ressource limitée. Autre ment dit l'intérêt des recherches est d'augmenter le facteur d'utilisation autant que possible. Malheureusement, jusqu'à maintenant il n'existe pas une politique d'ordon nancement non préemptive qui peut obtenir un taux d'utilisation intéressant pour un ensemble de tâches non concrêt sous la contrainte (m, k) firm dans le cas général.
En conséquence, nous sommes attachés à proposer une contrainte (m, k) firm relaxée (« relaxed (m,k) firm » ou R (m, k) firm) selon les perspectives de la recher che listées dans le chapitre précédent. Cette contrainte est bien adaptée aux transmis sions de flux multimédia. En fait, le chapitre 3 est la motivation de notre proposition de contrainte R (m, k) firm et nous allons l’analyser dans les chapitres 4 et 5.
Dans ce chapitre, nous présentons d'abord la définition générale de la contrainte R (m, k) firm, qui peut être définie selon le concept de fenêtre fixe ou de fenêtre glissante. Nous proposerons une condition suffisante pour dimensionner la ressource système pour un ensemble de tâches, avec laquelle la version fenêtre fixe de la contrainte R (m, k) firm peut être garantie. Cette condition suffisante sera donnée sous la politique d’ordonnancement à priorités fixes. Les instances de la même tâche sont réparties entre instances obligatoires et instances facultatives selon le pattern Sche_mkfirm qui a été déjà présenté dans la section 4.1.2 du chapitre 1. Cette condi
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tion suffisante peut se mettre en pratique pour traiter la situation de surcharge quand il n'est pas possible de respecter toutes les échéances des instances. De plus, cette condition suffisante est intéressante pour déterminer le minimum de ressource requise pour un ensemble de tâches, tel que le système jette toutes les instances optionnelles et n’utiliser la ressource que pour servir les instances obligatoires. Si la condition suffisante est satisfaite et que les instances sont sélectivement jetées, le système peut garantie une QdS correspondant à la contrainte R (m, k) firm. Des simulations sont effectuées pour illustrer l’efficacité de cette proposition en comparaison avec la contrainte HRT et la contrainte (m, k) firm originale.
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