Dans ce chapitre nous résumons nos travaux et contributions, et proposons différentes perspectives de recherche.
5.1 Résumé des travaux
L’évolution de la complexité des systèmes avioniques a conduit à l’utilisation d’une nouvelle technologie de réseaux embarqués, l’Ethernet commuté Full-Duplex. Cette nouvelle technologie pose de nouveaux problèmes vis-à-vis de la criticité temporelle des informations circulant sur le réseau avionique. Il s’agit donc de montrer que ce réseau satisfait les contraintes de qualité de service exigées (durée de séjour d’une trame, latence de traversée, …).
Après étude des méthodes qui permettent l’analyse d’un tel réseau avionique, nous avons constaté que certaines de ces méthodes d’évaluation des performances permettent seulement de borner le délai de traversée du réseau dans le contexte de pire cas et ne permettent pas d’étudier le fonctionnement réel du réseau.
• L’approche par Network Calculus trouve les bornes majorantes des délais de bout en bout en partant d’hypothèses de trafic pessimistes (le pire cas obtenu n’est pas toujours atteignable),
• L’approche par model checking trouve le pire cas réel et le scénario de trafic correspondant mais son application sur une configuration réelle de réseau conduit à un très grand nombre de calculs d’états (problème d’explosion combinatoire).
La démarche par simulation permet l’évaluation globale des performances du réseau, et de mieux comprendre le comportement temporel moyen du réseau. Elle permet ainsi d’obtenir une distribution des délais de traversée.
Ainsi, nous avons proposé de mettre en œuvre une approche de modélisation en files d’attente et simulation. Cette démarche est complémentaire des démarches précédentes qui visent à garantir que le trafic des réseaux embarqués respecte bien les contraintes temps réel fixées (bornes sur les délais, tailles des files d’attente, …), car elle permet d’avoir des informations sur les valeurs probables des ces délais (distribution des délais). Nous nous sommes donc focalisé sur l’obtention de la distribution des délais par simulation. Nous avons donc abordé le problème de modélisation du réseau AFDX pour simuler une application avionique industrielle significative.
Nous avons tout d’abord déterminé les scénarii de simulation qui permettent l’analyse du délai en fonction du modèle de simulation retenu. Ces scénarii dépendent des différents paramètres caractérisant les flux des informations en entrée du réseau par la notion de
Virtual Link : l’occupation de BAG, la taille de la trame et le déphasage entre les trames de
VLs. L’étude de ces paramètres nous a permis de favoriser le paramètre phase pour définir les scénarii de simulation permettant d’obtenir la distribution des délais de bout en bout. Nous avons développé un modèle de simulation basé sur une modélisation en éléments simples du réseau avionique, et du trafic y circulant. Nous avons dans un premier temps simulé des configurations simples loin d’être à l’échelle industrielle. La complexité de la configuration avionique réelle retenue nous a conduit à un espace de simulation trop complexe et trop étendu pour une étude globale du délai de bout en bout. Le nombre de scénarii possibles dans cette application réelle était en fait trop important, et a nécessité de raffiner notre méthode d’analyse pour réduire l’espace de simulation.
Nous avons proposé une démarche permettant de limiter le nombre de chemins utiles pour l’étude par simulation d’un chemin donné, et ainsi limiter le nombre des scénarii possibles. Cette démarche est basée sur l’idée suivante : pour une configuration de réseau donnée, un flux donné (un VL) n’est pas influencé de la même manière par les autres flux.
Nous avons proposé alors d’écarter les chemins de VL qui n’ont que très peu d’influence sur la répartition des délais d’un chemin donné. On s’est alors intéressé à exploiter la partie influente du réseau en proposant une classification des chemins basée sur le degré d’influence des VLs sur un chemin donné. La classification porte sur trois catégories : influant directement, influant indirectement et non influent.
Par la suite, nous avons étudié chacune de ces catégories afin d'évaluer son influence sur la répartition de délai de bout en bout d’un chemin donné. Nous avons pu écarter le groupe des chemins de VL non influents et montré par expérimentation que les VLs indirectement influents sur un chemin donné n’ont pas d’influence significative sur la répartition des délais de ce chemin. Cette démarche a permis ainsi d’écarter un nombre très important de chemins de la configuration industrielle initiale. La suppression des chemins non influant
et influant indirectement a permis la mise en œuvre de simulation en réduisant le nombre de scénarii en jeu.
Dans un second temps, nous nous sommes intéressés à la simplification du modèle d’architecture du réseau devant être simulé. Nous avons étudié pour les chemins directement influents restants, si certaines structures d’éléments du réseau peuvent être simplifiées pour la simulation dans la mesure où ils n’affectent pas la distribution des délais de bout en bout. Les résultats de ces simplifications nous ont permis ainsi d’établir un modèle de simulation générique, et d’acquérir des répartitions des délais de bout en bout pour la majorité des chemins, devant être étudiés sur la configuration avionique réelle retenue.
En complément des autres études de performance, cette démarche a permis l’obtention d’une distribution des délais de traversée du réseau AFDX.