WO2019155003A1 - Procédé d'optimisation d'un système embarqué et dispositifs associés - Google Patents

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WO2019155003A1
WO2019155003A1 PCT/EP2019/053172 EP2019053172W WO2019155003A1 WO 2019155003 A1 WO2019155003 A1 WO 2019155003A1 EP 2019053172 W EP2019053172 W EP 2019053172W WO 2019155003 A1 WO2019155003 A1 WO 2019155003A1
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WO
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packet
link
computer program
requirement
embedded system
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PCT/EP2019/053172
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English (en)
Inventor
Florian GREFF
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Thales SA
Original Assignee
Thales SA
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Publication date
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/70—Admission control; Resource allocation
    • H04L47/82—Miscellaneous aspects
    • H04L47/826—Involving periods of time

Definitions

  • the present invention relates to a method for optimizing an onboard system.
  • the present invention also relates to a computer program product adapted to the implementation of such an optimization method.
  • the present invention also relates to a readable medium of information specific to implementing the optimization method.
  • the present invention also relates to an embedded system associated with the optimization method.
  • Each component communicates data via packets that are network envelopes for carrying the data.
  • a system may be subject to transient failures, i.e. network packet transmission errors.
  • a network packet may be corrupted due to a hardware error leading to a bit inversion.
  • errors are very rare events, these errors should be managed which can alter the integrity of the packet.
  • Such a control coupled with the implementation of a retransmission of the packet in certain cases is sufficient for non-critical communication flows but insufficient for communication flows having real-time properties. This is to ensure that a data or more precisely a package arrives at its destination before a strict deadline. This supposes on the one hand that the packet arrives intact and on the other hand within the allotted time. In other words, in order to meet the problems of guaranteeing real-time operation, it is desirable to manage the transient transmission errors to ensure that the real-time system functions properly.
  • One technique for handling such errors in a real-time context is to duplicate communications along disjoint paths. Such a technique assumes that transmission errors are so rare that a data item will suffer at most on one of the two paths. If an error occurs so that one of the data arrives too late to the receiver, then at least the other data arrives at the receiver in time.
  • such a technique involves a doubling of the network resources used, a doubling which is mostly unnecessary because transmission errors are rare. Moreover, such a technique is based on the assumption that one of the packets arrives at its destination without errors, which has a probability of not being true.
  • the statistical requirement to be fulfilled corresponds to the reliability (referred to as "reliability" in English) of the real-time system and more precisely to the probability that no unmanaged failure occurs during the time interval considered (typically the duration of time). use of the system).
  • reliability referred to as "reliability” in English
  • Such a condition is equivalent to an average time between transient failures that is obtained by dividing the time interval considered by the desired reliability.
  • a failure corresponds to the case where a datum undergoes more retransmissions than the fixed limit.
  • the iterative design process can be lengthy to achieve a real-time system that meets the desired reliability.
  • such a method is incompatible with an incremental analysis because the calculated probability takes into account all the tasks implemented by the real-time system.
  • the present description relates to a method for optimizing an on-board system, the embedded system comprising components, each component communicating with another component by exchanging at least one packet, each packet comprising at least a portion of a data item, the set of components forming a communication network having links, the method comprising at least one step of providing a global statistical requirement for the on-board system, decomposing the overall statistical requirement into individual requirements, an individual requirement for each link to a given stream, and, for each link, determining the number of packet transmissions ensuring compliance with the individual requirement specific to the link.
  • Such an optimization method is able to operate in real time, and makes it possible to obtain an embedded system with fewer resources involved while respecting a requirement of reliability and preference, a resource allocation adapted to the need for reliability.
  • Such a method also makes it possible to optimize the resources used while respecting a desired reliability, which is defined by the overall statistical requirement provided.
  • the method makes it possible to divide the global optimization problem into several individual problems for each embedded system link. Each individual problem is defined by an individual requirement. The process therefore allows to obtain an optimization of the resources used for each link. This allows a more efficient implementation for the method compared in particular to a so-called global approach as illustrated above.
  • the optimization method comprises one or more of the following characteristics, taken in isolation or in any technically possible combination:
  • the method comprises a step of allocating additional resources to the onboard system.
  • the overall statistical requirement is that the average time between two failures for the system is less than a predefined value.
  • the links of the embedded system are in an SDRN architecture.
  • the present description also relates to a computer program product comprising a readable information medium, on which is stored a computer program comprising program instructions, the computer program being loadable on a data processing unit. and adapted to cause the implementation of a method as previously described when the computer program is implemented on the data processing unit.
  • the present description also relates to a readable medium of information storing a computer program comprising program instructions, the computer program being loadable on a data processing unit and adapted to lead to the implementation of a method such as than previously described when the computer program is implemented on the data processing unit.
  • the present description also relates to an embedded system comprising components, each component communicating with another component by exchange of at least one packet, each packet comprising at least a part of a datum, the set of components forming a network communication system comprising links, the system comprising a controller, the controller being adapted to implement a method as previously described.
  • FIG. 1 a schematic view of an exemplary system for implementing a method for optimizing an onboard system
  • FIG. 2 a schematic representation of a network according to an SDRN architecture comprising a controller capable of implementing an admission control
  • FIG. 3 a flowchart of an example implementation of an example of admission control.
  • FIG. 1 A computer 10 and a computer program product 12 are shown in FIG. 1.
  • the interaction of the computer program product 12 with the system 10 makes it possible to implement a method of optimizing an onboard system.
  • the computer 10 is an electronic computer adapted to manipulate and / or transform data represented as electronic or physical quantities in computer registers 10 and / or memories in other similar data corresponding to data. in memories, registers or other types of display, transmission or storage devices.
  • the computer 10 comprises a processor 14 comprising a data processing unit 16, memories 18 and an information carrier reader 20.
  • the computer 10 also includes a keyboard 22 and a display unit 24.
  • the computer program product 12 comprises a readable information medium.
  • a readable information medium is a medium readable by the computer 10, usually by the data processing unit 14.
  • the readable information medium is a medium adapted to memorize electronic instructions and capable of being coupled to a bus of a computer system.
  • the readable information medium is a diskette or floppy disk ("floppy disk"), an optical disk, a CD-ROM, a magneto-optical disk, a ROM memory, a RAM memory, an EPROM memory, an EEPROM memory, a magnetic card or an optical card.
  • On the readable information medium is stored a computer program including program instructions.
  • the computer program is loadable on the data processing unit 14 and is adapted to drive the implementation of the optimization process.
  • the operation of the computer 10 interacting with the computer program product 12 is now described with reference to an exemplary implementation of a method for optimizing an onboard system.
  • the embedded system having components, each component communicating with another component by exchanging at least one packet, each packet comprising at least a portion of a data item (a packet is a headset and a portion of a packet) useful carrying said at least a part of a data), the set of components forming a communication network having links L.
  • Each link L is adapted to be traversed by a communication flow / allowing the flow of packets, and therefore data, between the components.
  • the embedded system is a real-time system.
  • the method includes a supply step, a decomposition step, and a determination step.
  • the overall statistical requirement is expressed as follows: a probability p that a datum (any) arrives too late at its destination because of transmission errors during a time interval IT must be less than or equal to a value predefined.
  • the time interval IT considered is the duration of use of the network.
  • the overall statistical requirement can be expressed as an average time between two TME failures, a failure being in this case the fact that a data arrives too late at its destination because of the transmission errors.
  • the average time between two failures TME is related to the probability p and to the time interval IT according to the following relation:
  • the overall statistical requirement is expressed using the notion of average time between two failures TME, knowing that, in an equivalent manner, it is possible to use the probability p and the time interval IT.
  • the overall statistical requirement is expressed as an inequality, namely that the mean time between two TME failures for the system is less than a predefined value.
  • the overall statistical requirement is broken down into individual average time requirements between two TME failures for each L link traversed by a communication flow. For this, it is considered that the components of the network are in series in terms of failure: if a packet arrives too late on one of the links L, then the network is considered globally failing.
  • the mean time between failures of the system TME system is related both to the average time between two failures of the first component TME C1 and the average time between two failures of the second component TME C2 by the following relation:
  • TME ⁇ L TME system * n L
  • n L is the number of links L of the system
  • TME (L) designates the average time between two failures for the link L, L being in this context an integer between 1 and n L.
  • a communication flow passes through each link L.
  • the communication flow in a link L is specific to it.
  • the communication flow is noted / in what follows.
  • each link L is divided into a plurality of channels that the communication stream / consumes according to a consumption coefficient noted w f L. It follows that :
  • n C t is the number of channels of a link L of the system
  • TME (L, f) is the average time between failures for link L and communication flow /.
  • the determination step it is determined, for each link, the number of packet transmissions ensuring compliance with the individual requirement associated with the link.
  • a datum is simulated as an extended datum, that is to say as the datum repeated as many times as the datum is transmitted.
  • the size of the extended datum is equal to three times the size of the datum.
  • K f L the number of additional packets to retransmit in the worst case (still according to the statistical requirement) is noted K f L while e f L is the total size of the data without retransmission.
  • the worst case is the case where each bit error affects a different packet of the data, the number of retransmissions then being equal to the number of bit errors.
  • bit error rate the average rate of bit errors in the network is denoted BER with reference to the English abbreviation for "Bit Error Rate” which literally means “bit error rate”.
  • T f The minimum period between each sending of data in the flow.
  • bit errors follow a statistical law which is, in this case a Poisson's law.
  • the Poisson law is a discrete probability law that describes the behavior of the number of events occurring in a fixed time interval, if these events occur with an average frequency or known expectancy and regardless of the time elapsed since the previous event. If the average number of occurrences in the fixed time interval is l (strictly positive real number), then the probability p (/ c) that k occurrences occur is given by:
  • the parameter of the Poisson distribution in the flux / is denoted f L.
  • the parameter of the Poisson's law f L is the average number of retransmissions per data item, ie the average number of bit errors per data item.
  • the parameter of the Poisson's law is related to the average bit error rate BER and the total size of the data without retransmission L by the following mathematical relationship:
  • the determination step therefore involves iterating the preceding process to converge to an optimal value of the number of additional packets to retransmit in the worst case K f L.
  • the preceding condition makes it possible to obtain a value for the number of additional packets to be retransmitted in the worst case K.
  • the new total size of the data without retransmission e ' f L corresponds to a new communication flow / which consumes according to a new consumption coefficient which is denoted w' f L.
  • the new average time TME '(L, f) between two failures for the link L and a communication flow / is calculated via the following formula:
  • a seventh step the new value for the number of additional packets to retransmit in the worst case (obtained in the sixth step) and the value for the number of additional packets to be retransmitted in the worst case K f L (obtained in the first step) are compared. As long as the two values are different, it is chosen to repeat the process.
  • the method thus makes it possible to obtain the number of packets to retransmit for each link L, which simply results in the fact that the packet actually transmitted comprises K fiL times the data to be transmitted between the two components via the link L.
  • the method forces the respect of the reliability requirement instead of checking it a posteriori and allows the incremental allocation of the network resources under constraint of reliability. It is thus an inverted use of the mean time theory between two TME failures to guarantee a statistical situation rather than observe it. More specifically, the constraint of limiting the probability of failure becomes a design choice that is no longer experienced.
  • the method is thus a probabilistic approach for managing transmission errors without redundant communications.
  • the method is based on the principle of limiting the number of retransmission packets that a data item can undergo, in order to deduce an extended data size. equivalent in the worst case. It is this extended data size that is taken into account instead of the data size specified in the flow request. In other words, it is allocated the same resources as if the data was by default larger than the number of calculated retransmission packets.
  • the data sizes are such that the total reliability of the network will be greater than or equal to the reliability requirement given in input.
  • the method thus ensures reliable management of transmission errors according to a reliability constraint without resorting to redundancies, in particular duplications, communications.
  • the method allows better management of network resources used.
  • the proposed method is a method of optimizing an embedded system, including clean to operate in real time, which allows to obtain an embedded system with fewer resources involved while respecting a requirement of reliability.
  • the method is also compatible with a system design taking into account other criteria. Indeed, if it is determined that the number of packets to retransmit is too high, it is possible to allocate additional resources to the embedded system, typically additional communication channels.
  • the application of this method to a real-time system network according to the SDRN architecture is in the form of a transparent extension.
  • SDRN refers to the English term “Software-Defined Real-Time Networking” which literally means “Software-defined real-time network”.
  • FIG. 2 illustrates a schematic representation of such a network according to the SDRN architecture.
  • the SDRN architecture there are three stages, a first stage 30 which is the network 30, a second stage which is the controller 32 and a third stage which is that of the applications 34. Exchanges take place from the network 30 to the controller 32 (exchanges indicated by the arrow 36), from the controller 32 to the applications 34 (exchanges indicated by the arrow 38), from the controller 32 to the network 30 (exchanges indicated by arrow 40) and from applications 34 to controller 32 (exchanges indicated by arrow 42).
  • the network 30 communicates in particular its topology and the failures that occurred to the controller 32 while the controller 32 indicates to the network 30 a configuration to be respected.
  • the controller 32 communicates in particular to the applications 34 the results of the admission control while the applications 34 indicate to the controller 32 the properties of the flows.
  • the controller 32 calculates the configuration based on current traffic, network properties 30, properties of the underlying protocol and the optimization strategy. Based on this data, the controller 32 analyzes how the network 30 may behave in the worst case, in order to allocate the resources of the network 30 so that compliance with the real-time constraints of the communications is guaranteed.
  • the admission control has two steps E50 and E52.
  • the first step E50 the constraints are analyzed.
  • the first step takes two inputs 54 and 56 to obtain two outputs 58 and 60.
  • the first input 54 corresponds to the properties of the stream while the second input 56 corresponds to the properties of the network 30 and the properties of the underlying protocol.
  • the first output 58 is the consumption coefficient and the second output 60 is the jump delay.
  • a jump delay is the maximum time a packet of the stream spends on the link between two switches connected by the link, the delay being expressed in seconds.
  • the first output 58 and the second output 60 are respectively the first input and the second input of the second step E52 during which it is searched for the path.
  • the second step E52 also takes as input a third input 62 which comprises the topology, the state of the network 30 and the optimization strategy and returns in an output 66 the configuration parameters (symbolized by two arrows 64 in FIG. 3). , that is, the configuration sent by the arrow 40.
  • the admission control illustrated in FIG. 3 is thus the heart of the SDRN architecture since it makes it possible to heat-allocate incrementally real-time communication flows on embedded networks.
  • the method comprises a step of calculating additional parameters for inserting the results in the admission control.
  • the additional parameters calculated are the consumption coefficient and the jump delay.
  • the optimization method is a probabilistic approach for taking into account retransmissions in the SDRN admission control.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

Procédé d'optimisation d'un système embarqué et dispositifs associés L'invention concerne un procédé d'optimisation d'un système embarqué, le système embarqué comportant des composants, chaque composant communiquant avec un autre composant par échange d'au moins un paquet, chaque paquet comportant au moins une partie d'une donnée, l'ensemble des composants formant un réseau de communication comportant des liens, le procédé comportant au moins une étape de : - fourniture d'une exigence statistique globale pour le système embarqué, - décomposition de l'exigence statistique globale en exigences individuelles, une exigence individuelle pour chaque lien à un flux donné, et - pour chaque lien, détermination du nombre de transmissions de paquets garantissant le respect de l'exigence individuelle propre au lien considéré.

Description

Procédé d’optimisation d’un système embarqué et dispositifs associés
La présente invention concerne un procédé d’optimisation d’un système embarqué. La présente invention se rapporte également à un produit programme d’ordinateur adapté à la mise en oeuvre d’un tel procédé d’optimisation. La présente invention concerne aussi un support lisible d’informations propre à mettre en oeuvre le procédé d’optimisation. La présente invention se rapporte également à un système embarqué associé au procédé d’optimisation.
A titre d’exemple, dans le domaine avionique, des systèmes temps réel sont utilisés. La plupart des systèmes embarqués comporte des composants tels que des unités de calcul, des capteurs et des actionneurs, chaque composant dialoguant avec les autres à travers des dispositifs de communications. Il peut s’agir de bus de communication (tous les composants dialoguent à travers le même lien) ou de réseaux commutés comme pour l’Internet.
Dans le cas des réseaux commutés, la manière dont deux composants dialoguent est appelée protocole réseau. Chaque composant communique une donnée via des paquets qui sont des enveloppes réseaux permettant de transporter la donnée.
En pratique, un système peut être sujet à des défaillances transitoires, c’est-à-dire des erreurs de transmission de paquet réseau. Par exemple, un paquet réseau peut être corrompu à cause d’une erreur matérielle conduisant à une inversion de bit. Bien que de telles erreurs soient des événements très rares, il convient de gérer ces erreurs qui peuvent altérer l’intégrité du paquet.
Pour vérifier que le paquet arrive intact, il est connu de faire un contrôle sur l’intégrité des paquets entre un émetteur et un récepteur via des codes détecteurs ou correcteurs d’erreurs (tels qu’une somme de contrôle) ajoutés en queue. Les codes permettent dans tous les cas de détecter une erreur et éventuellement de la corriger. Dans l’hypothèse où il est détecté une erreur que le récepteur ne sait pas corriger, le paquet est détruit et une notification est éventuellement retournée à l’émetteur.
Un tel contrôle couplé à la mise en oeuvre d’une retransmission du paquet dans certains cas est suffisant pour des flux de communication non critiques mais insuffisant pour les flux de communication ayant des propriétés dites temps réel. Il s’agit de garantir qu’une donnée ou plus précisément un paquet arrive à destination avant une échéance stricte. Cela suppose d’une part que le paquet arrive intact et d’autre part dans le temps imparti. En d’autres termes, pour répondre aux problématiques de garantie d’un fonctionnement temps réel, il est souhaitable de bien gérer les erreurs transitoires de transmission pour garantir un bon fonctionnement du système temps réel.
Une technique pour gérer de telles erreurs dans un contexte temps réel est de dupliquer les communications le long de chemins disjoints. Une telle technique suppose que les erreurs de transmission sont si rares qu’une donnée en subira au plus une sur l’un des deux chemins. Si une erreur apparaît de sorte qu’une des données arrive trop tard au récepteur, alors au moins l’autre donnée arrive au récepteur à temps.
Toutefois, une telle technique implique un doublement des ressources réseau utilisées, doublement qui est la plupart du temps inutile du fait que les erreurs de transmission sont rares. De plus, une telle technique repose sur l’hypothèse qu’un des paquets arrive à destination sans erreurs, ce qui a une probabilité de ne pas être vrai.
Pour pallier ce dernier problème, il est connu de calculer le risque que deux paquets arrivent à destination avec une erreur. Lorsque le risque calculé est supérieur à la fiabilité voulue pour le système temps réel, le nombre de paquets retransmis est augmenté, par exemple, le même paquet est transmis trois, quatre ou cinq fois. Cela augmente d’autant le nombre de ressources impliqué dans le système.
Dans le cas de réseaux capables de retransmettre un paquet ayant subi une erreur de transmission, si la réception d’un paquet n’a pas été acquittée par le voisin après un temps d’attente, ou que ce dernier a envoyé un acquittement négatif, alors l’émetteur retransmet le paquet. Dans un tel cas, la multiplication des retransmissions est encore moins indiquée puisqu’elle n’exploite pas la présence d’un tel mécanisme de retransmission.
Toutefois, l’exploitation d’un tel mécanisme n’est pas aisée dans la mesure où la retransmission d’un paquet implique que l’émetteur a envoyé deux paquets au lieu d’un, ce qui retarde l’arrivée de la donnée complète et peut lui faire manquer l’échéance. Il existe également une probabilité plus faible qu’un train de paquets correspondant à une donnée subisse deux erreurs de transmission ou plus. L’existence d’une telle probabilité, même faible, montre que la fiabilité du système temps réel n’est pas garantie.
Pour traiter un tel problème, il est connu d’utiliser des approches probabilistes pour vérifier la conformité d’un système temps réel à une exigence statistique. L’exigence statistique à remplir correspond à la fiabilité (dénommée « reliability » en anglais) du système temps réel et plus précisément à la probabilité qu’aucune défaillance non gérée n’ait lieu durant l’intervalle de temps considéré (typiquement durée d’utilisation du système). Une telle condition est équivalente à un temps moyen entre défaillances transitoires qui est obtenu en divisant l’intervalle de temps considéré par la fiabilité souhaitée. Dans un tel cas, une défaillance correspond au cas où une donnée subit plus de retransmissions que la borne fixée.
Il est alors connu de concevoir un composant puis d’observer les propriétés statistiques du composant conçu en utilisant un modèle d’erreurs basé sur un processus de Poisson pour obtenir la probabilité que, sur la durée de vie du système, les tâches ne vont pas subir plus de retransmissions que prévu. Lorsque le critère de fiabilité n’est pas rempli, une autre architecture pour le composant est proposée puis évaluée.
Cependant, le processus itératif de conception peut être long pour obtenir un système temps réel respectant la fiabilité désirée. En outre, une telle méthode est incompatible avec une analyse incrémentale du fait que la probabilité calculée prend en compte l’ensemble des tâches mises en oeuvre par le système temps réel.
Il existe donc un besoin pour un procédé d’optimisation d’un système embarqué, notamment propre à fonctionner en temps réel, qui permette d’obtenir un système embarqué avec moins de ressources impliquées tout en respectant une exigence de fiabilité et de préférence, une allocation des ressources adaptée au besoin en fiabilité.
Pour cela, la présente description porte sur un procédé d’optimisation d’un système embarqué, le système embarqué comportant des composants, chaque composant communiquant avec un autre composant par échange d’au moins un paquet, chaque paquet comportant au moins une partie d’une donnée, l’ensemble des composants formant un réseau de communication comportant des liens, le procédé comportant au moins une étape de fourniture d’une exigence statistique globale pour le système embarqué, de décomposition de l’exigence statistique globale en exigences individuelles, une exigence individuelle pour chaque lien à un flux donné, et, pour chaque lien, de détermination du nombre de transmissions de paquets garantissant le respect de l’exigence individuelle propre au lien considéré.
Un tel procédé d’optimisation est propre à fonctionner en temps réel, et permet d’obtenir un système embarqué avec moins de ressources impliquées tout en respectant une exigence de fiabilité et de préférence, une allocation des ressources adaptée au besoin en fiabilité.
Un tel procédé permet également d’optimiser les ressources utilisées tout en respectant une fiabilité désirée, qui est définie par l’exigence statistique globale fournie. En particulier, contrairement à une approche globale par exemple proposée dans le document WO 2017/050215 A1 visant à minimiser le délai global d’un ensemble de signaux échangés, le procédé permet de diviser le problème d’optimisation global en plusieurs problèmes individuels pour chaque lien du système embarqué. Chaque problème individuel est défini par une exigence individuelle. Le procédé permet donc d’obtenir une optimisation des ressources utilisées pour chaque lien. Cela permet ainsi une mise en oeuvre plus efficace pour le procédé comparé notamment à une approche dite globale telle qu’illustré précédemment.
Suivant des modes de réalisation particuliers, le procédé d’optimisation comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles :
- lors de l’étape de détermination, il est supposé que les erreurs sur la transmission d’un paquet suivent une loi statistique.
- la loi statistique est une loi de Poisson.
- lors de l’étape de détermination, un processus itératif est mis en oeuvre.
- lorsque le nombre de transmissions de paquets est trop élevé sur un lien, le procédé comporte une étape d’allocation de ressources supplémentaires au système embarqué.
- l’exigence statistique globale est que le temps moyen entre deux échecs pour le système est inférieur à une valeur prédéfinie.
- les liens du système embarqué sont suivant une architecture SDRN.
La présente description se rapporte également à un produit programme d’ordinateur comportant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en oeuvre d’un procédé tel que précédemment décrit lorsque le programme d’ordinateur est mis en oeuvre sur l’unité de traitement des données.
La présente description concerne aussi un support lisible d’informations mémorisant un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en oeuvre d’un procédé tel que précédemment décrit lorsque le programme d’ordinateur est mis en oeuvre sur l’unité de traitement des données.
La présente description se rapporte également à un système embarqué comportant des composants, chaque composant communiquant avec un autre composant par échange d’au moins un paquet, chaque paquet comportant au moins une partie d’une donnée, l’ensemble des composants formant un réseau de communication comportant des liens, le système comportant un contrôleur, le contrôleur étant propre à mettre en oeuvre un procédé tel que précédemment décrit. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l’invention, donnés à titre d’exemple uniquement et en référence aux dessins qui sont :
- figure 1 , une vue schématique d’un exemple de système permettant la mise en œuvre d’un procédé d’optimisation d’un système embarqué,
- figure 2, une représentation schématique d’un réseau suivant une architecture SDRN comportant un contrôleur propre à mettre en œuvre un contrôle d’admission, et
- figure 3, un organigramme d’un exemple mise en œuvre d’un exemple de contrôle d’admission.
Un ordinateur 10 et un produit programme d’ordinateur 12 sont représentés à la figure 1. L’interaction du produit programme d’ordinateur 12 avec le système 10 permet de mettre en œuvre un procédé d’optimisation d’un système embarqué.
Plus généralement, l’ordinateur 10 est un calculateur électronique propre à manipuler et/ou transformer des données représentées comme des quantités électroniques ou physiques dans des registres de l’ordinateur 10 et/ou des mémoires en d’autres données similaires correspondant à des données physiques dans des mémoires, des registres ou d’autres types de dispositifs d’affichage, de transmission ou de mémorisation.
L’ordinateur 10 comporte un processeur 14 comprenant une unité de traitement de données 16, des mémoires 18 et un lecteur 20 de support d’informations. L’ordinateur 10 comprend également un clavier 22 et une unité d’affichage 24.
Le produit programme d’ordinateur 12 comporte un support lisible d’informations. Un support lisible d’informations est un support lisible par l’ordinateur 10, usuellement par l’unité de traitement de données 14. Le support lisible d’informations est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capable d’être couplé à un bus d’un système informatique.
A titre d’exemple, le support lisible d’informations est une disquette ou disque souple (de la dénomination anglaise de « floppy disk »), un disque optique, un CD-ROM, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire EPROM, une mémoire EEPROM, une carte magnétique ou une carte optique.
Sur le support lisible d’informations est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme.
Le programme d’ordinateur est chargeable sur l’unité de traitement de données 14 et est adapté pour entraîner la mise en œuvre du procédé d’optimisation. Le fonctionnement de l’ordinateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12 est maintenant décrit en référence à un exemple de mise en oeuvre d’un procédé d’optimisation d’un système embarqué.
Le système embarqué comportant des composants, chaque composant communiquant avec un autre composant par échange d’au moins un paquet, chaque paquet comportant au moins une partie d’une donnée (un paquet est un ensemble d’en- tête et d’une partie utile transportant ladite au moins une partie d’une donnée), l’ensemble des composants formant un réseau de communication comportant des liens L.
Chaque lien L est propre à être traversé par un flux de communication / permettant la circulation des paquets, et donc des données, entre les composants.
Dans le contexte décrit, le système embarqué est un système temps réel.
Le procédé comporte une étape de fourniture, une étape de décomposition et une étape de détermination.
Lors de l’étape de fourniture, il est fourni une exigence statistique globale pour le système embarqué.
L’exigence globale statistique est exprimée de la façon suivante : une probabilité p qu’une donnée (n’importe laquelle) arrive trop tard à destination à cause des erreurs de transmission pendant un intervalle de temps IT doit être inférieure ou égale à une valeur prédéfinie.
Par exemple, l’intervalle de temps IT considéré est la durée d’utilisation du réseau.
De manière analogue, l’exigence globale statistique peut s’exprimer sous forme d’un temps moyen entre deux échecs TME, un échec étant dans ce cas le fait qu’une donnée arrive trop tard à sa destination à cause des erreurs de transmission. Le temps moyen entre deux échecs TME est relié à la probabilité p et à l’intervalle de temps IT selon la relation suivante :
IT
TME =—
p
Dans la suite, l’exigence globale statistique est exprimée en utilisant la notion de temps moyen entre deux échecs TME, sachant que, de manière équivalente, il est possible d’utiliser la probabilité p et l’intervalle de temps IT.
Ainsi, l’exigence globale statistique s’exprime sous la forme d’une inégalité, à savoir que le temps moyen entre deux échecs TME pour le système est inférieur à une valeur prédéfinie.
Lors de l’étape de décomposition, l’exigence statistique globale est décomposée en exigences individuelles de temps moyen entre deux échecs TME pour chaque lien L traversé par un flux de communication. Pour cela, il est considéré que les composants du réseau sont en série en termes de défaillance : si un paquet arrive trop tard sur l’un des liens L, alors le réseau est considéré comme défaillant globalement.
Dans un cas de système à deux composants C1 et C2, cela signifie que le temps moyen entre deux échecs du système TMEsystème est relié à la fois au temps moyen entre deux échecs du premier composant TMEC1 et au temps moyen entre deux échecs du deuxième composant TMEC2 par la relation suivante :
1 _ 1 1
TMEsyste' me TMEC1 TMEC2
En supposant que les deux composants sont identiques, alors le temps moyen entre deux échecs du premier composant TMEC1 est égal au temps moyen entre deux échecs du deuxième composant TMEC2 de sorte que la relation précédente devient :
Figure imgf000009_0001
Un tel raisonnement se généralise aisément à un nombre quelconque de composants identiques. En notant n le nombre de composants du système (n étant un nombre entier supérieur ou égal à 2) et TMEcomposant le temps moyen entre deux échecs de chaque composant, il est obtenu :
Figure imgf000009_0002
En l’occurrence, les composants du raisonnement précédent modélisent les liens L. Il vient ainsi :
TME{L) = TMEsystème * nL
OÙ :
• nL est le nombre de liens L du système, et
• TME(L ) désigne le temps moyen entre deux échecs pour le lien L, L étant dans ce contexte un entier compris entre 1 et nL.
Comme expliqué précédemment, un flux de communication transite dans chaque lien L. Le flux de communication transitant dans un lien L est spécifique à celui-ci. Le flux de communication est noté / dans ce qui suit.
En outre, chaque lien L est divisé en une pluralité de canaux que le flux de communication / consomme selon un coefficient de consommation noté wf L . Il en résulte que :
Figure imgf000009_0003
où: • nC t est le nombre de canaux d’un lien L du système, et
• TME(L, f ) désigne le temps moyen entre deux échecs pour le lien L et un flux de communication /.
En connaissant la structure du système du point de vue des échanges entre les composants, le nombre de canaux d’un lien L du système nc L, le nombre de liens L et les coefficients de consommation wf L sont connus. En rappelant ici que l’exigence globale statistique qui s’exprime sous la forme d’une inégalité, à savoir que le temps moyen entre deux échecs TME pour le système est inférieur à une valeur prédéfinie, la formule précédente permet d’obtenir une valeur maximale pour le temps moyen entre deux échecs pour le lien L et un flux de communication TME L, f ). Le respect de cette relation est une exigence individuelle.
A l’issue de l’étape de décomposition, il est ainsi obtenu une exigence individuelle spécifique pour chaque lien L traversé par un flux de communication et garantissant que l’exigence globale statistique est vérifiée.
Lors de l’étape de détermination, il est déterminé, pour chaque lien, le nombre de transmissions de paquets garantissant le respect de l’exigence individuelle associé au lien.
Pour cela, une donnée est simulée comme une donnée étendue, c’est-à-dire comme la donnée répétée autant de fois que la donnée est transmise.
A titre d’exemple, pour un ensemble de paquets correspondant à une donnée qui est transmis trois fois, la taille de la donnée étendue est égale à trois fois la taille de la donnée.
Pour la suite, le nombre de paquets supplémentaires à retransmettre dans le pire cas (toujours selon l’exigence statistique) est noté Kf L alors que ef L est la taille totale de la donnée sans retransmission.
Le pire cas est le cas où chaque erreur de bit touche un paquet différent de la donnée, le nombre de retransmissions étant alors égal au nombre d’erreurs de bits.
Par ailleurs, le taux moyen d’erreurs de bits dans le réseau est noté BER en référence au sigle anglais renvoyant au terme anglais de « Bit Error Rate » qui signifie littéralement « taux d’erreurs de bits ».
La période minimale entre chaque envoi de donnée dans le flux est notée Tf .
Il est supposé dans l’étape de détermination que les erreurs de bits suivent une loi statistique qui est, en l’occurrence une loi de Poisson.
La loi de Poisson est une loi de probabilité discrète qui décrit le comportement du nombre d'évènements se produisant dans un intervalle de temps fixé, si ces évènements se produisent avec une fréquence moyenne ou espérance connue et indépendamment du temps écoulé depuis l'évènement précédent. Si le nombre moyen d’occurrences dans l’intervalle de temps fixé est l (nombre réel strictement positif), alors la probabilité p(/c) que k occurrences surviennent est donnée par :
Figure imgf000011_0001
Où :
• e désigne la fonction exponentielle, et
• ! désigne la fonction factorielle.
Dans le cas considéré de l’étape de détermination, le paramètre de la loi de Poisson dans le flux / est noté f L. Physiquement, le paramètre de la loi de Poisson f L est le nombre moyen de retransmissions par donnée, c’est-à-dire le nombre moyen d’erreurs de bits par donnée.
Le paramètre de la loi de Poisson
Figure imgf000011_0002
est relié au taux moyen d’erreurs de bits BER et à la taille totale de la donnée sans retransmission
Figure imgf000011_0003
L par la relation mathématique suivante :
Figure imgf000011_0004
Cela implique que l’exigence individuelle à respecter s’écrit :
Figure imgf000011_0005
En prenant en compte la loi de Poisson, il en résulte que l’exigence individuelle à respecter devient :
Figure imgf000011_0006
Les retransmissions induites par ces erreurs peuvent à nouveau subir des erreurs. L’étape de détermination suppose donc d’itérer le processus précédent pour converger vers une valeur optimale du nombre de paquets supplémentaires à retransmettre dans le pire cas Kf L .
Une itération du processus est détaillée dans ce qui suit en sept étapes.
Lors de la première étape, la condition précédente permet d’obtenir une valeur pour le nombre de paquets supplémentaires à retransmettre dans le pire cas K .
Dans une deuxième étape, il est calculé la nouvelle taille totale de la donnée sans retransmission 0'f L selon la formule suivante :
q' f,L = f,L + Kf,L Lors de la troisième étape, la nouvelle taille totale de la donnée sans retransmission e'f L correspond à un nouveau flux de communication / qui consomme selon un nouveau coefficient de consommation qui est noté w'f L.
Lors de la quatrième étape, le nouveau temps moyen TME'(L, f) entre deux échecs pour le lien L et un flux de communication / est calculé via la formule suivante :
Figure imgf000012_0001
Il est également déterminé dans la cinquième étape le nouveau paramètre de la loi de Poisson f L via la relation :
7,t = BER. e'f L
La nouvelle exigence individuelle à respecter s’écrit alors selon la formule
. TV > TME'(L, f ) ce qui permet dans une sixième étape une nouvelle
Figure imgf000012_0002
valeur pour le nombre de paquets supplémentaires à retransmettre dans le pire cas
Figure imgf000012_0003
Lors d’une septième étape, la nouvelle valeur pour le nombre de paquets supplémentaires à retransmettre dans le pire cas
Figure imgf000012_0004
(obtenue à la sixième étape) et la valeur pour le nombre de paquets supplémentaires à retransmettre dans le pire cas Kf L (obtenue à la première étape) sont comparées. Tant que les deux valeurs sont différentes, il est choisi de réitérer le processus.
A l’issue de l’étape de détermination, il est ainsi obtenu pour chaque lien le nombre de paquets supplémentaires à retransmettre dans le pire cas K .
Pour une architecture donnée, le procédé permet ainsi d’obtenir le nombre de paquets à retransmettre pour chaque lien L, ce qui se traduit simplement par le fait que le paquet effectivement transmis comporte KfiL fois la donnée à transmettre entre les deux composants via le lien L.
Le procédé force le respect de l’exigence de fiabilité au lieu de la vérifier a posteriori et permet l'allocation incrémentale des ressources réseau sous contrainte de fiabilité. Il s’agit ainsi d’une utilisation inversée de la théorie des temps moyens entre deux échecs TME pour garantir une situation statistique plutôt que l’observer. Plus précisément, la contrainte de limiter la probabilité d’échec devient un choix de conception qui n’est plus subie.
Le procédé est ainsi une approche probabiliste pour la gestion des erreurs de transmission sans redondance des communications.
Le procédé repose sur le principe de borner le nombre de paquets de retransmission que peut subir une donnée, afin d’en déduire une taille de donnée étendue équivalente dans le pire cas. C’est cette taille de donnée étendue qui est prise en compte à la place de la taille de donnée précisée dans la requête de flux. En d’autres termes, il est alloué les mêmes ressources que si la donnée était par défaut plus grande du nombre de paquets de retransmission calculés.
Par calcul, les tailles de données sont telles que la fiabilité totale du réseau sera supérieure ou égale à l’exigence de fiabilité donnée en entrée.
Le procédé garantit ainsi une gestion sûre des erreurs de transmission selon une contrainte de fiabilité sans recourir à des redondances, notamment des duplications, des communications.
Par rapport à des procédés exploitant une ou plusieurs redondances, le procédé permet une meilleure gestion des ressources réseau utilisées.
En résumé, le procédé proposé est un procédé d’optimisation d’un système embarqué, notamment propre à fonctionner en temps réel, qui permette d’obtenir un système embarqué avec moins de ressources impliquées tout en respectant une exigence de fiabilité.
Il est à noter que cette meilleure gestion des ressources réseau est totalement transparente du point de vue du matériel et des applications, aucune complexité supplémentaire n’étant impliquée.
Le procédé est également compatible avec une conception du système prenant en compte d’autres critères. En effet, s’il est déterminé que le nombre de paquets à retransmettre est trop élevé, il est possible d’allouer des ressources supplémentaires, au système embarqué, typiquement des canaux de communications supplémentaires.
L’application de ce procédé à un réseau de système temps réel suivant l’architecture SDRN se fait sous forme d’une extension transparente.
Le sigle SDRN renvoie au terme anglais de « Software-Defined Real-Time Networking » qui signifie littéralement en français « Réseau temps réel défini par logiciel ».
Une telle architecture est notamment décrite dans une publication de mai 2017 de Florian Greff, Ye-Qiong Song, Laurent Ciarletta et Arnaud Samama intitulée“A Dynamic Flow Allocation Method for the Design of a Software-Defined Real-Time Mesh Network’, 13th IEEE International Workshop on Factory Communication Systems (WFCS 2017).
La figure 2 illustre une représentation schématique d’un tel réseau suivant l’architecture SDRN. Dans l’architecture SDRN, il y a trois étages, un premier étage 30 qui est le réseau 30, un deuxième étage qui est le contrôleur 32 et un troisième étage qui est celui des applications 34. Des échanges ont lieu depuis le réseau 30 vers le contrôleur 32 (échanges indiqués par la flèche 36), depuis le contrôleur 32 vers les applications 34 (échanges indiqués par la flèche 38), depuis le contrôleur 32 vers le réseau 30 (échanges indiqués par la flèche 40) et depuis les applications 34 vers le contrôleur 32 (échanges indiqués par la flèche 42).
Le réseau 30 communique notamment sa topologie et les pannes survenues au contrôleur 32 tandis que le contrôleur 32 indique au réseau 30 une configuration à respecter.
Le contrôleur 32 communique notamment aux applications 34 les résultats du contrôle d’admission tandis que les applications 34 indiquent au contrôleur 32 les propriétés des flux.
Le contrôleur 32 calcule la configuration en fonction du trafic actuel, des propriétés du réseau 30, des propriétés du protocole sous-jacent et de la stratégie d’optimisation. Sur la base de ces données, le contrôleur 32 analyse la façon dont le réseau 30 peut se comporter dans le pire cas, afin d’allouer les ressources du réseau 30 de sorte que le respect des contraintes temps réel des communications soit garanti.
Plus précisément, le calcul de la configuration par le contrôleur 32 est appelé contrôle d’admission. Un organigramme de mise en œuvre du contrôle d’admission est illustré par la figure 3.
Le contrôle d’admission comporte deux étapes E50 et E52.
Lors de la première étape E50, il est analysé les contraintes. La première étape prend deux entrées 54 et 56 pour obtenir deux sorties 58 et 60.
La première entrée 54 correspond aux propriétés du flux alors que la deuxième entrée 56 correspond aux propriétés du réseau 30 et aux propriétés du protocole sous- jacent.
La première sortie 58 est le coefficient de consommation et la deuxième sortie 60 est le délai de saut. Un délai de saut est le délai maximal subi par un paquet du flux sur le lien entre deux commutateurs reliés par le lien, le délai étant exprimé en seconde.
La première sortie 58 et la deuxième sortie 60 sont respectivement la première entrée et la deuxième entrée de la deuxième étape E52 durant laquelle il est cherché le chemin.
La deuxième étape E52 prend également en entrée une troisième entrée 62 qui comporte la topologie, l’état du réseau 30 et la stratégie d’optimisation et renvoie dans une sortie 66 les paramètres de configuration (symbolisés par deux flèches 64 sur la figure 3), c’est-à-dire la configuration envoyée par la flèche 40. Le contrôle d’admission illustré par la figure 3 est ainsi le cœur de l’architecture SDRN puisqu’il permet d’allouer à chaud et de façon incrémentale des flux de communication temps réel sur des réseaux embarqués.
Pour mettre en œuvre le procédé d’optimisation, le procédé comporte une étape de calcul de paramètres supplémentaires pour insérer les résultats dans le contrôle d’admission.
Les paramètres supplémentaires calculés sont le coefficient de consommation et le délai de saut.
Pour ce dernier paramètre, il est utilisé la relation suivante :
Figure imgf000015_0001
Où :
• m ΐ est la taille maximale d’un paquet de flux sur le lien L, cette taille s’exprimant en bit, et
• CL est la capacité du lien L, cette taille s’exprimant en bit par seconde.
Pour utiliser le procédé d’optimisation dans le contrôle d’admission, il suffit de substituer aux valeurs de la première sortie 58 et la deuxième sortie 60 les paramètres supplémentaires calculés.
Ainsi, le procédé d’optimisation est une approche probabiliste pour la prise en compte des retransmissions dans le contrôle d’admission SDRN.
Le procédé correspondant alors à une extension du contrôle d’admission, ce procédé est facilement intégrable dans l’architecture SDRN et apporte un faible surcoût au temps de contrôle d’admission.

Claims

REVENDICATIONS
1.- Procédé d’optimisation d’un système embarqué, le système embarqué comportant des composants, chaque composant communiquant avec un autre composant par échange d’au moins un paquet, chaque paquet comportant au moins une partie d’une donnée, l’ensemble des composants formant un réseau de communication comportant des liens (L), le procédé comportant au moins une étape de :
- fourniture d’une exigence statistique globale pour le système embarqué,
- décomposition de l’exigence statistique globale en exigences individuelles, une exigence individuelle pour chaque lien (L) à un flux donné, et
- pour chaque lien (L), détermination du nombre de transmissions de paquets garantissant le respect de l’exigence individuelle propre au lien (L) considéré.
2.- Procédé selon la revendication 1 , dans lequel, lors de l’étape de détermination, il est supposé que les erreurs sur la transmission d’un paquet suivent une loi statistique.
3.- Procédé selon la revendication 2, dans lequel la loi statistique est une loi de Poisson.
4.- Procédé d’optimisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel lors de l’étape de détermination, un processus itératif est mis en oeuvre.
5.- Procédé d’optimisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel lorsque le nombre de transmissions de paquets est trop élevé sur un lien (L), le procédé comporte une étape d’allocation de ressources supplémentaires au système embarqué.
6.- Procédé d’optimisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’exigence statistique globale est que le temps moyen entre deux échecs (TME) pour le système est inférieur à une valeur prédéfinie.
7.- Procédé d’optimisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel les liens (L) du système embarqué sont suivant une architecture SDRN.
8.- Produit programme d’ordinateur (12) comportant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données (14) et adapté pour entraîner la mise en oeuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données (14).
9.- Support lisible d’informations mémorisant un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données (14) et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données (14).
10.- Système embarqué comportant des composants, chaque composant communiquant avec un autre composant par échange d’au moins un paquet, chaque paquet comportant au moins une partie d’une donnée, l’ensemble des composants formant un réseau de communication comportant des liens (L), le système comportant un contrôleur (32), le contrôleur (32) étant propre à mettre en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.
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GREFF FLORIAN ET AL: "A dynamic flow allocation method for the design of a software-defined real-time mesh network", 2017 IEEE 13TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON FACTORY COMMUNICATION SYSTEMS (WFCS), IEEE, 31 May 2017 (2017-05-31), pages 1 - 11, XP033129112, DOI: 10.1109/WFCS.2017.7991949 *

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