Depuración del comportamiento temporal de sistemas de tiempo real posix basada en mediciones

Abstract

En los sistemas de tiempo real tiene especial importancia la corrección temporal, por lo que se han desarrollado técnicas que intentan asegurar que se cumplen los requisitos temporales. Entre estas técnicas destacan los métodos de análisis de planificabilidad, que determinan a partir de un modelo del sistema si es posible obtener los resultados del sistema en los plazos asignados. Por otra parte, se han desarrollado sistemas de monitorización que permiten tomar tiempos del sistema implementado. Las técnicas de análisis de planificabilidad y las herramientas de monitorización no suelen tener relación entre ellas, lo que complica la depuración de los errores de comportamiento temporal. En esta tesis se presenta un método que facilita la depuración de errores de comportamiento temporal relacionando los modelos empleados durante el análisis de planificabilidad con mediciones obtenidas del sistema. El método se aplica a dos tipos de modelos: por un lado, un modelo "tradicional" que se basa en calcular el peor tiempo de respuesta de las tareas del sistema a partir de su peor tiempo de ejecución; por otro, un modelo probabilístico, que calcula la probabilidad de incumplir los plazos máximos de las tareas del sistema a partir de la distribución de probabilidad de sus tiempos de ejecución. El método propuesto en esta tesis facilita la búsqueda automática de errores de comportamiento temporal, basándose en la comparación entre los valores del modelo y las mediciones. Esta comparación se complica en los sistemas analizados con modelos probabilísticos, ya que hay que comparar dos distribuciones de probabilidad. Para realizar esta comparación se proponen dos métricas heurísticas, denominadas "pesimismo" y "optimismo", que son la primera aproximación a un complejo problema no abordado hasta ahora en la investigación de sistemas de tiempo real. [...]