Inbäddade enheter vinner popularitet dag för dag på grund av den utvidgade användningen av Internet of Things program. Dessa inbyggda enheter har dock begränsad kapacitet när det gäller kraft och minne. Därför måste ansökningarna skräddarsys på ett sådant sätt att de kan utföra de angivna uppgifterna inom de begränsade resurserna med samma noggrannhet. I realtid uppgift schemaläggning, en av de utmanande faktorer är den intelligenta modellering av inmatningsuppgifter på ett sådant sätt att det producerar inte bara logiskt korrekt utdata inom tidsfristen utan också förbrukar minsta CPU-kraft. Algoritmer som Rate Monotonic och Earliest Deadline Första beräkna hyper-period av inmatningsuppgifter för periodisk upprepning av samma uppsättning uppgifter på CPU. Men ibland när uppgifterna inte är tillräckligt modellerade, de leder till ett enormt högt värde av hyper-period som resulterar i fler CPU cykler och strömförbrukning. Många state-of-the-art lösningar presenteras i detta avseende, men det största problemet är att de begränsar uppgifterna från att ha alla möjliga periodvärden, men med visionen av Industri 4.0, där de flesta av uppgifterna kommer att göra vissa kritiska tillverkningsverksamheter, är det mycket avskräckt att förhindra dem under en viss period. I detta dokument presenterar vi en resursmedveten strategi för att minimera hyperperioden av inmatningsuppgifter baserade på enhetsprofiler och gör det möjligt för uppgifter av varje möjligt periodvärde att erkänna. Det föreslagna arbetet jämförs med liknande befintliga tekniker, och resultaten tyder på betydande förbättringar när det gäller energiförbrukningen. Sammanfattning av denna webbsida: Inbäddade enheter blir allt populärare dag för dag på grund av den utökade användningen av applikationer för Internet of Things. Dessa inbyggda enheter har dock begränsad kapacitet när det gäller kraft och minne. Därför måste ansökningarna skräddarsys på ett sådant sätt att de kan utföra de angivna uppgifterna inom de begränsade resurserna med samma noggrannhet. I realtid uppgift schemaläggning, en av de utmanande faktorer är den intelligenta modellering av inmatningsuppgifter på ett sådant sätt att det producerar inte bara logiskt korrekt utdata inom tidsfristen utan också förbrukar minsta CPU-kraft. Algoritmer som Rate Monotonic och Earliest Deadline Första beräkna hyper-period av inmatningsuppgifter för periodisk upprepning av samma uppsättning uppgifter på CPU. Men ibland när uppgifterna inte är tillräckligt modellerade, de leder till ett enormt högt värde av hyper-period som resulterar i fler CPU cykler och strömförbrukning. Många state-of-the-art lösningar presenteras i detta avseende, men det största problemet är att de begränsar uppgifterna från att ha alla möjliga periodvärden, men med visionen av Industri 4.0, där de flesta av uppgifterna kommer att göra vissa kritiska tillverkningsverksamheter, är det mycket avskräckt att förhindra dem under en viss period. I detta dokument presenterar vi en resursmedveten strategi för att minimera hyperperioden av inmatningsuppgifter baserade på enhetsprofiler och gör det möjligt för uppgifter av varje möjligt periodvärde att erkänna. Det föreslagna arbetet jämförs med liknande befintliga tekniker, och resultaten tyder på betydande förbättringar när det gäller energiförbrukningen. Processer 2018, 6, 90 2 av 29 En nyare utveckling inom IoT är visionen för Industri 4.0. I Tyskland blir detta ett snabbt ord sedan starten. I detta paradigm introduceras begreppet smarta fabriker genom att automatisera tillverkningsprocessen i realtid och massanpassningen av produkterna [13]. Konvergensen mellan Industri 4.0 och IoT-tillämpningar ger upphov till ett annat forskningsområde som kallas Cyber-Physical System (CPS). Real-time IoT och CPS utökar det traditionella konceptet av IoT genom att ytterligare förskjuta aktualitet i varje perspektiv. I verkligheten, realtid IoT och CPS föreslår koppling och samordning mellan beräknings- och fysiska enheter i realtid. Dessa tillämpningar är i allmänhet slutna applikationer för styrning av accessnätet såsom Industri 4.0 och kräver därmed end-to-end latency trösklar, som kan användas genom att analysera alla aspekter av de trådlösa nätverken, begränsa uppgifter schemaläggning, realtid molntjänst, realtid dataanalys, och så vidare. Följaktligen har det blivit avgörande hur vi kan designa realtid IoT och CPS som kan tillfredsställa den end-to-end realtid prestanda. Real-time processer kallas de vars noggrannhet av programmet inte bara beror på logiskt korrekt resultat av beräkningar men också beror på den tid som förbrukas för det korrekta resultatet [14, 15]. Realtidssystem finns i nästan alla fält, såsom kommando- och styrsystem och processstyrningssystem som kan finnas i alla domäner beroende på scenarier. Några andra exempel på realtidssystem är flygkontrollsystem, försvarssystem och avioniksystem för rymdfärjor. Den största nackdelen med realtidssystem kan vara deras beroende av kommande händelsers kunskap som ökar kostnaderna och gör dem oflexibla för osäkra situationer. Under de kommande tidsåldrarna bör ett verkligt realtidssystem vara ett hårt realtidssystem som uppfyller designmålet för Industri 4.0 och Cyber-Physical Systems [16]. När aktiviteterna har tidsbegränsningar är schemaläggningen av dem på ett sådant sätt att de kan uppfylla sina tidsbegränsningar ett stort problem som man kommer att tänka på. Två primära kategorier av algoritmer, nämligen statisk prioritet och dynamisk prioritet, föreslås i litteraturen för traditionella realtidssystem. Under senare tid har framsteg gjorts med analysen av dessa realtidsalgoritmer inom ramen för sakernas internet, där uppgifterna måste köras på fysiska inbyggda enheter. Forskning inom schemaläggningsområdet för inbyggda system kan utnyttjas i samband med IoT-tillämpningar, men de flesta algoritmer som drivs väl på allmänna ändamål system inte skala väl på dessa inbyggda enheter på grund av deras begränsade kapacitet när det gäller makt och energihantering. Denna fråga blir ännu mer utmanande för de periodiska uppgifterna i realtid. Periodiska realtidsuppgifter är de uppgifter som upprepas efter ett visst tidsintervall som kallas perioden. Perioden spelar en central roll i det övergripande systemets prestanda och betraktas som en optimeringsvariabel i många studier. Algoritmer som Rate Monotonic (RM) [17], Earliest Deadline First (EDF) [18] och Deadlock Monotonic (DM) är bland de mest använda schemaläggningsalgoritmer som också lider av denna period problem. Dessa algoritmer använder en hyperperiod för att beräkna hur mycket CPU-klockan cyklar en given uppgiftsuppsättning förbrukar och därför är effekten och energiförbrukningen av dessa algoritmer endast beroende av hyperperioden för realtidsinmatningsuppgifterna. I vissa scenarier, där perioder av indatauppgifter inte är tillräckligt modellerade. Till exempel, när alla perioder är primtal, de leder till enormt höga hyper-perioder trots att algoritmen korrekt schemalägger uppgifterna teoretiskt, men enheter har inte tillräckliga resurser för att hantera en sådan hög hyper-period. Vissa av de konventionella metoderna för att begränsa värdet av en hyperperiod är begränsade hyperperiod och harmonisering. I en begränsad hyperperiod [19] fastställs ett statiskt tröskelvärde och hyperperioden är begränsad under detta statiska tröskelvärde. I en harmoniseringsstrategi [20, 21], även om ingen sådan tröskel definieras, periodvärdena är i harmoniska serier och därmed ett värde av en period kommer att vara harmonisk faktor för en annan. RM algoritmen ger 100% utnyttjande för en harmonisk period. Båda dessa metoder minimerar värdet av hyperperiod i stor utsträckning men har sina brister. Den statiska tröskeln skalas inte väl för dynamiska scenarier som IoT där resurserna inte är fasta, och nya IoT resurser kan registrera sig i farten. Harmoniseringsmetoden tillåter inte att uppgifter har ett periodvärde som kan bidra till hyperperiodens höga värde. Följaktligen minskar det dramatiskt uppgifternas acceptkvot och dessutom är det inte ett skalbart tillvägagångssätt som anses vara ett mycket viktigt attribut i samband med IoT-tillämpningar.
Ahmad och Al. Ref gav en kort jämförelse av skillnaden mellan konventionella realtidssystem och moderna realtidssystem.
An Adaptive Approach Based on Resource-Awareness Towards Power-Efficient Real-Time Periodic Task Modeling on Embedded IoT Devices
{'venue': 'Processes', 'journal': 'Processes', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}