Real-time scheduling algorithms applicable for embedded systems

Abstract

Tato závěrečná práce je podrobně zaměřena/úzce orientovaná na plánovací algoritmy, tedy plánování procesů. Tyto algoritmy se používají pří plánování procesů u operačních systémů, pracujících v reálném čase a jsou zásadní pro životnost, funkci a výstup jakékoliv aplikace, pracující v reálném čase. V případě aplikaci pracujících v reálném čase, zejména takzvaných „hard real time“ aplikací musí být stanovené hraniční termíny dodržovány co nejstriktněji a doba odezvy musí být co nejpřesnější. Existuje široká škála různých plánovacích algoritmů, které jsou využívány při návrhu v celé řadě plánováních procesů. Avšak ne všechny tyto druhy plánovacích algoritmů jsou vhodné pro aplikace, pracující v reálném čase. Z tohoto důvodu je těmto typům algoritmů věnována velká pozornost. Plánovací algoritmy jsou tak v současnosti předmětem podrobných technických testů a analýz, které jsou zaměřeny na posouzení jejich kvalit a vlastností s cílem zjistit jejich způsobilost implementace do aplikací operujících v reálnem čase. Vybrané plánovací algoritmy jsou tak dále v této práci implementovány do prostředí operačního systému FreeRTOS, pracujícím v reálnem čase a založeném na programovacím jazyku C. Konečným krokem této práce je pak spuštění vybraných aplikací v reálném čase společně s vytvořenou modifikací operačního systému FreeRTOS a vlastními implementacemi algoritmů plánovacích aplikací. Dané aplikace byly spuštěný prostřednictvím mikrokontroleru ARM Cortex-M3, a to pomocí QEMU s ohledem na konstrukční a omezení, jako je rychlost zpracovávání, determinismus, velikost, maximální provozní frekvence a hraniční termíny zpracování. Dále byly demonstrovány fungující plánovací algoritmy, běžící na operačním systému, vykonávajícím dané aplikace v reálném čase bet nutnosti vlastního hardwaru, a to díky využití QEMU, který umožnil testování, analýzu a plánování procesů daných aplikací či plánovacích algoritmů na veškerém softwarovém vybavení. Také jsme porovnali a vyhodnotili výkon implementovaných algoritmů za účelem lépe pochopit, jak se jednotlivé algoritmy chovají při daných okolnostech, což nám pomohlo lépe zvolit vhodný algoritmus pro naše aplikace pracující v reálném čase.

This thesis work is deeply about the scheduling algorithms in operating system schedulers. The algorithms that are used for implementing a scheduler for a real time operating system is vital to the lifecycle and outcome of any set of real time applications that get executed. When it comes to real time applications, especially with the hard real time applications, the deadlines and response times required by the applications have to be followed as strictly as possible. There are various scheduling algorithms that are used in many different scheduler designs. However, not all of them pursue the above objective for real time applications. Therefore, we discuss and study various scheduling algorithms in a technically detailed manner in order to determine the ones that would be applicable for real time operating systems that would run real time embedded applications. Later, we implement and integrate the scheduling algorithms that are chosen for real time applications based on our study, to an open source real time operating system FreeRTOS in C programming language, of course. Then as a final step to this study, we run a real time embedded application together with our modified FreeRTOS with our custom implementations for the scheduler algorithms are included, on ARM Cortex-M3 microcontroller architecture by using QEMU with respect to predetermined design constraints such as processing speed, determinism, size, maximum operating frequency, deadline fulfillment, etc.. We demonstrate functioning scheduling algorithms running in a real time operating system executing a real time application without having to own a hardware by QEMU, which makes testing and scheduling analysis of real time applications and scheduling algorithms on all software. We also compare and evaluate the performance of the implemented algorithms in order to better understand how each of the algorithms behave under certain circumstances which will help us choose better suitable algorithms for our real time applications.