ARTOS

Adaptive Ressourcenvergabe für komponentenbasierte weiche Echtzeit-Anwendungen

von 2010 bis 2018

Personen


Leitung

  • Prof. Franz J. Hauck

Mitarbeiter

  • Dr. Vladimir Nikolov
  • Eugen Frasch

Studierende

  • Philipp Heeg
  • Matthias Matousek
  • Patrick Mosby
  • Max Käufer
  • Roland Schust

Echtzeitsysteme erfordern meist vorab ermittelte Aussagen über den Ressourcenverbrauch. Dies widerspricht modernen Nutzungsszenarien, bei denen Anwendungen (Apps) aus dem Netz auf beliebige Systeme installiert und bei Bedarf nebeneinander genutzt werden. Greifen Anwendungen auf vorhandene Komponenten zu, ist eine Aussage über die benötigten Ressourcen nahezu unmöglich. Unser Ziel ist daher eine Plattform, auf der Java-Anwendungen mit weichen Echtzeitanforderungen, z.B. Multimedia-Anwendungen, dynamisch installiert und genutzt werden können und dabei deren vorab unbekannten Anforderungen an CPU-Zeit im Sinne des Endnutzers erfüllt werden.

Anwendungen besitzen mehrere Betriebsmodi, in denen sie jeweils unterschiedliche Qualität bei verschiedenen Ressourcenbedarfen erbringen. Ausgehend von den Präferenzen des Endnutzers über eine Priorisierung der Anwendungen untereinander sorgt die Plattform automatisch für eine koordinierte und ideale Ressourcenverteilung. Reichen die vorhandenen Ressourcen nicht aus, werden weniger wichtige Anwendungen in schlechtere Betriebsmodi geschaltet oder gar gestoppt.

Die wissenschaftlichen Herausforderungen liegen in der Schnittstelle zwischen Anwendung und Plattform bezüglich möglicher Betriebmodi, in der Ermittlung der tatsächlich benötigten Ressourcen für jeden Modus, in der Durchsetzung von Ressourcenbegrenzungen, in der automatischen Konfiguration der optimalen Modi und in der dynamischen Adaptierung des Systems bei Änderungen der Anforderungen oder der zur Verfügung stehenden Ressourcen.

 

Zugehörige Publikationen

2017

Nikolov, V., Bonfert, S., Frasch, E. and Hauck, F.J. 2017. Scheduling interactive HPC applications. Proc. of the 8th Int. Real-Time Scheduling Open Problems Seminar (RTSOPS). 15–16.
Nikolov, V., Wesner, S., Frasch, E. and Hauck, F.J. 2017. A hierarchical scheduling model for dynamic soft-realtime systems. Proc. of the 29th Euromicro Conference on Real-Time Systems (ECRTS) (Dubrovnik, Croatia, Jun. 2017).

2016

Nikolov, V. 2016. A hierarchical scheduling model for dynamic soft-realtime systems. Faculty of Engineering, Computer Science.

2015

Nikolov, V., Hauck, F.J. and Schubert, L. 2015. Ein hierarchisches Scheduling-Modell für unbekannte Anwendungen mit schwankenden Ressourcenanforderungen. Echtzeit und Betriebssysteme (Boppard, Nov. 2015).
Nikolov, V., Hauck, F.J. and Wesner, S. 2015. Assembling a framework for unkown real-time applications with RTSJ. Proc. of the 13th Int. Workshop on Java Techn. for Real-time and Embedded Sys. (Paris, Oct. 2015).
Nikolov, V., Kempf, K., Hauck, F.J. and Rautenbach, D. 2015. Distributing the Complexity of Schedulability Tests. Proc. of the 21th IEEE Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium (2015).

2014

Nikolov, V., Kächele, S. and Hauck, F.J. 2014. CLOUDFARM: An Elastic Cloud Platform with Flexible and Adaptive Resource Management. In Proceedings of the IEEE/ACM 7th International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC) (London, Dec. 2014).

2012

Nikolov, V., Matousek, M., Rautenbach, D., Draque Penso, L. and Hauck, F.J. 2012. ARTOS: System Model and Optimization Algorithm. Technical Report #VS-R08-2012. Institute of Distributed Systems, University of Ulm.