Analyse du taux de préemption PR

Les résultats présentés dans la figure4.36, montrent le taux de préemption pour EDF etGbW a. Globalement, nous pouvons constater que :

• le comportement de EDF etGbW a sont similaires jusqu’à Up = 160%. Ceci est dû au fait que pour

les tâches lourdes (Uaplus grande), la tâche prend du temps à exécuter des versions secondaires de ses

instances Grey. Par conséquent, le nombre deGp,WaetWpsélectionnées pour être exécuté diminue.

• le taux de préemption est à peu près constant à19%. Au-dessus de Up = 160%, tant que la charge Ua

augmente, le pourcentage de préemption diminue très légèrement, pour la stratégieGbW a.

• pour des niveaux de charges plus petits, nous constatons que la stratégieGbW a offre des meilleures performances.RP C reste toujours inférieur à 20% dans toutes les conditions. Il continue à diminuer lorsque la charge augmente jusqu’à ce qu’il atteigne15% pour Up= 220%.

• à partir de150%, il commence à augmenter jusqu’à ce qu’il atteigne le même niveau que celui sous la politiqueGbW a. Cette augmentation est dûe au fait que les tâches très lourdes sont plus susceptibles de manquer leurs échéances.

Globalement, nous pouvons dire que le taux de préemption est quasiment constant pour la politique GbW a et est variable pour la stratégie EDF. La différence entre ces deux comportements peut être faci- lement expliquée comme suit : Sous GbW a, nous exécutons les versions secondaires, puis les versions primaires des instances Grey puis les instances White. Ainsi, pour la politiqueGbW a, il y a plus de deux possibilités de préemptions par rapport à la politique classique EDF, à savoir droit de préemption de Ga sur Gp et droit de préemption de Wa sur Wp. C’est pour cela que le pourcentage de préemption sousGbW a est plus élevé que celui sousEDF .

Lorsque la charge totale des versions primaires devient très lourde, la possibilité d’exécution des instances Gpdiminue. On ne peut exécuter niWaniWp. Ce qui implique une diminution du nombre de préemptions

sousGbW a.

En regardant l’ordre d’exécution entre listes d’instances sousGbW a (voir la figure4.5), nous constatons que lorsque les temps de calcul des secondaires se rapprochent des temps des primaires, le comportement en termes de taux de préemption deGbW a tend vers celui de EDF .

Lorsque la charge totale des primairesUpdevient lourde,GbW a ne trouve pas de possibilité pour l’exécu-

tion des instances White et des versionsGp. Par conséquent, les politiques GbW a et EDF seront exactement identiques en terme de taux de préemption.

4.10. CONCLUSION 101

FIGURE 4.36 –P R pour systèmes à Uafixe.

Nous résumons les résultats de performances des différentes stratégies proposées dans ce chapitre. On note par * une performance faible, ** une performance correcte et *** une trés bonne performance.

Algorithme QdS1 QdS2

GbW a ** **

AbP *** *

GbW p * ***

EDF * **

TABLE4.1 – Synthèse des performances de stratégies d’ordonnancement basiques.

4.10

Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons proposé d’étudier le comportement de trois ordonnanceurs basés sur EDF et spécifiquement adaptés au modèle présenté dans le chapitre précédent. Le modèle BGW, a la particularité de permettre à l’exécution, le contrôle des manquements d’échéances ainsi que le contrôle de la qualité des résultats produits, plus particulièrement pour les systèmes temps réel fermes surchargés.

Nous avons rappelé les deux principaux critères de Qualité de Service d’un système temps réel ferme où les tâches respectent les spécifications du modèle BGW. Il s’agit du pourcentage d’échéances respectées par l’ensemble des instances réveillées (QdS1) d’une part, et du pourcentage d’échéances respectées par les versions primaires (QdS2) d’autre part. Nous avons décrit notre environnement de simulation pour compa- rer quatre ordonnanceurs, trois dédiés à BGW plus EDF qui ordonnance des tâches classiques mono-version (la version primaire).

L’étude de simulation permet de justifier l’existence et l’utilisation du modèle BGW pour les raisons suivantes :

• les stratégies d’ordonnancement AbP et GbW a offrent de très bonnes performances en termes de QdS1 et la stratégie d’ordonnancementGbW p offre de bonnes performances en termes de QdS2. • Concernant le temps processeur gaspillé, la stratégie d’ordonnancementGbW p offre de bonnes per-

formances pour les systèmes avec versions secondaires légères et les stratégies d’ordonnancement AbP et GbW a offrent des bonnes performances pour les systèmes avec versions secondaires lourdes.

102 CHAPITRE 4. ORDONNANCEMENTS ÉLÉMENTAIRES POUR BGW

• Concernant les overheads dus aux préemptions, la stratégie d’ordonnancementGbW p offre des très bonnes performances quelque soit le taux de charge secondaire et les stratégies d’ordonnancement AbP et GbW a offrent des bonnes performances aux systèmes avec versions secondaires lourdes, dans les conditions de surcharge très élevées.

L’étude de simulation a aussi permis de mettre en évidence :

• L’ordonnanceurAbP apparait comme le plus performant du point de vue du premier critère de QdS. La QdS1 obtenue par rapport à la QdS spécifiée est de l’ordre de98% d’instances, qui exécutent dans l’échéance l’une de ses versions primaires ou secondaires.

• L’ordonnanceurGbW p apparait comme le plus performant du point de vue du second critère de QdS. La QdS2 obtenue par rapport à la QdS spécifiée est de l’ordre de40% d’instances, qui exécutent dans l’échéance leurs versions primaires.

Les ordonnanceurs étudiés, bien que simples à mettre en oeuvre donnent une QdS effective tout à fait intéressante et supérieure à celle de EDF. Néanmoins, lorsque l’on cherche à obtenir une meilleure QdS, il devient nécessaire de se tourner vers des méthodes plus complexes. C’est pourquoi, dans le chapitre suivant, nous proposons de substituer la technique de la première chance à la technique de la dernière chance, afin de tendre vers la maximisation des deux critères de Qualité de Service, QdS1 et QdS2.

5

Ordonnancements évolués pour BGW

5.1

Introduction

Dans ce chapitre, notre objectif vise à proposer et évaluer de nouveaux ordonnanceurs afin d’obtenir une Qualité de Service meilleure que celle fournie par les ordonnanceurs exposés au chapitre précédent. En effet, l’on peut penser qu’en se basant sur la technique de la dernière chance plutôt que la technique de la première chance, nous minimiserons le temps processeur gaspillé et favoriserons l’exécution avant échéance des versions primaires. Nous décrirons plusieurs stratégies d’ordonnancement toutes ayant comme critère de priorité, l’urgence, avec EDF. Une étude de simulation permettra de donner des mesures de performance comparatives avec les stratégies vues au précédent chapitre.