maîtrise de la dimension temporelle de la qualité de service dans les réseaux
DESCRIPTION
Thèse de doctorat Université Paris XII. Steven MARTIN. Maîtrise de la dimension temporelle de la qualité de service dans les réseaux. Directrice de thèse : Co-encadrement :. Pascale MINET Laurent GEORGE. PLAN DE LA PRESENTATION. Thèse de doctorat Université Paris XII. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
1
Maîtrise de la dimension temporellede la qualité de service dans les réseaux
Thèse de doctoratUniversité Paris XII
Steven MARTIN
Directrice de thèse :
Co-encadrement :
Pascale MINETLaurent GEORGE
1
PLAN DE LA PRESENTATIONPLAN DE LA PRESENTATION
Sujet et problématique
Modèles considérés
Cas monoprocesseur
Cas distribué
Exemple d’application : DiffServ/MPLS
Conclusion et perspectives
1
Maîtrise de la dimension temporellede la qualité de service dans les réseaux
Thèse de doctoratUniversité Paris XII
Steven MARTIN
Directrice de thèse :
Co-encadrement :
Pascale MINETLaurent GEORGE
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
PLAN DE LA PRESENTATIONPLAN DE LA PRESENTATION
Sujet et problématique
Modèles considérés
Cas monoprocesseur
Cas distribué
Exemple d’application : DiffServ/MPLS
Conclusion et perspectives
1
1
Applications temps-réel- téléphonie sur IP
- vidéo à la demande
- contrôle/commande de processus industriels
- jeux interactifs distribués
- délai de bout-en-bout < 250 ms
- variation du délai de bout-en-bout < 50 ms
Exemple : téléphonie
L’évolution rapide des débits n’est pas une solution- surdimensionnement coûteux
- surplus de bande passante rapidement utilisé
- aucune assurance pour les applications temps-réel
INTRODUCTIONINTRODUCTION
2
Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
PLAN DE LA PRESENTATIONPLAN DE LA PRESENTATION
Sujet et problématique
Modèles considérés
Cas monoprocesseur
Cas distribué
Exemple d’application : DiffServ/MPLS
Conclusion et perspectives
1
Présentation
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
DIFFERENCIATION DE SERVICES / ASSURANCE DE PERFORMANCESDIFFERENCIATION DE SERVICES / ASSURANCE DE PERFORMANCES
Applications temps-réel- téléphonie sur IP
- vidéo à la demande
- contrôle/commande de processus industriels
- jeux interactifs distribués
- délai de bout-en-bout < 250 ms
- variation du délai de bout-en-bout < 50 ms
Exemple : téléphonie
L’évolution rapide des débits n’est pas une solution- surdimensionnement coûteux
- surplus de bande passante rapidement utilisé
- aucune assurance pour les applications temps-réel
INTRODUCTIONINTRODUCTION
2
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
DIFFERENCIATION DE SERVICES / ASSURANCE DE PERFORMANCESDIFFERENCIATION DE SERVICES / ASSURANCE DE PERFORMANCES
Applications temps-réel- téléphonie sur IP
- vidéo à la demande
- contrôle/commande de processus industriels
- jeux interactifs distribués
- délai de bout-en-bout < 250 ms
- variation du délai de bout-en-bout < 50 ms
Exemple : téléphonie
L’évolution rapide des débits n’est pas une solution- surdimensionnement coûteux
- surplus de bande passante rapidement utilisé
- aucune assurance pour les applications temps-réel
INTRODUCTIONINTRODUCTION
2
PROBLEMATIQUEPROBLEMATIQUE
Flux : séquence de paquets ayant des caractéristiques communes.
3
- son temps de réponse de bout-en-bout,
- sa gigue de bout-en-bout.
Fournir à chacun des flux des garanties déterministes sur :
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
PROBLEMATIQUEPROBLEMATIQUE
3
Flux : séquence de paquets ayant des caractéristiques communes.
- son temps de réponse de bout-en-bout,
- sa gigue de bout-en-bout.
Fournir à chacun des flux des garanties déterministes sur : Le temps de réponse de bout-en-bout d’un paquet comprend :
- un délai fixe ;
- un délai variable.
1
Le temps de réponse de bout-en-bout d’un paquet comprend :
- un délai fixe ;
- un délai variable.
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
PROBLEMATIQUEPROBLEMATIQUE
3
processeurprocesseur
14
Réseau fiable.
Liens supposés FIFO (First In First Out).
Lmin ≤ délais réseau ≤ Lmax.
MODELE DE RESEAUMODELE DE RESEAU
Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
PROBLEMATIQUEPROBLEMATIQUE
3
Présentation Modèles
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
4
Réseau fiable.
Liens supposés FIFO (First In First Out).
Lmin ≤ délais réseau ≤ Lmax.
MODELE DE RESEAUMODELE DE RESEAU
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
4
Réseau fiable.
Liens supposés FIFO (First In First Out).
Lmin ≤ délais réseau ≤ Lmax.
MODELE DE RESEAUMODELE DE RESEAUMODELE DE FLUXMODELE DE FLUX
5
Soit τ = {τ1, τ2, … , τn} l’ensemble des n flux sporadiques.
Ti
instant de génération
instant deprise en compte
Ji Ci1
t + Di
tCi
h
Ciq
Chaque flux τi est caractérisé par : Ti , Cih , Ji , Di
m11
hh
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MODELE DE FLUXMODELE DE FLUX
5
Soit τ = {τ1, τ2, … , τn} l’ensemble des n flux sporadiques.
Ti
instant de génération
instant deprise en compte
Ji Ci1
t + Di
tCi
h
Ciq
Chaque flux τi est caractérisé par : Ti , Cih , Ji , Di
m11
hh
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MODELE DE FLUXMODELE DE FLUX
5
Soit τ = {τ1, τ2, … , τn} l’ensemble des n flux sporadiques.
Ti
instant de génération
instant deprise en compte
Ji Ci1
t + Di
tCi
h
Ciq
Chaque flux τi est caractérisé par : Ti , Cih , Ji , Di
m11
hh
6
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
Chaque flux spécifie deux paramètres de QoS :
1) un degré d’importance (critère principal d’ordonnancement)associé à une priorité fixe.
Les paquets sont ordonnancés selon leurs priorités fixes (ordonnancement FP non-préemptif).Les paquets sont ordonnancés selon leurs priorités fixes (ordonnancement FP non-préemptif).
2) un paramètre temporelpermettant d’attribuer une priorité dynamique à chaque paquet.
Les paquets de même priorité fixe sont ordonnancés selon leurs priorités dynamiques (ordonnancement DP).
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
6
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
Chaque flux spécifie deux paramètres de QoS :
1) un degré d’importance (critère principal d’ordonnancement)associé à une priorité fixe.
Les paquets sont ordonnancés selon leurs priorités fixes (ordonnancement FP non-préemptif).Les paquets sont ordonnancés selon leurs priorités fixes (ordonnancement FP non-préemptif).
2) un paramètre temporelpermettant d’attribuer une priorité dynamique à chaque paquet.
Les paquets de même priorité fixe sont ordonnancés selon leurs priorités dynamiques (ordonnancement DP).
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
6
Chaque flux spécifie deux paramètres de QoS :
1) un degré d’importance (critère principal d’ordonnancement)associé à une priorité fixe.
Les paquets sont ordonnancés selon leurs priorités fixes (ordonnancement FP non-préemptif).Les paquets sont ordonnancés selon leurs priorités fixes (ordonnancement FP non-préemptif).
2) un paramètre temporelpermettant d’attribuer une priorité dynamique à chaque paquet.
Les paquets de même priorité fixe sont ordonnancés selon leurs priorités dynamiques (ordonnancement DP).
7
τ i : Pi
Pi1(t)11
Pi2(t)22
33 Pi3(t)
44 Pi4(t)
A chaque flux τi est assignée une priorité fixe : Pi.
ORDONNANCEMENT FP/DP
A tout paquet de τi sont assignées des priorités dynamiques : Pi
h(t).
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
7
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
τ i : Pi
11
22
33
44
Pi1(t)
Pi2(t)
Pi3(t)
Pi4(t)
A chaque flux τi est assignée une priorité fixe : Pi.
ORDONNANCEMENT FP/DP
A tout paquet de τi sont assignées des priorités dynamiques : Pi
h(t).
A chaque flux τi est assignée une priorité fixe : Pi.
ORDONNANCEMENT FP/DP*
A tout paquet de τi est assignée une priorité dynamique : Pi(t).
Pi (t)
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
7
τ i : Pi
11
22
33
44
A chaque flux τi est assignée une priorité fixe : Pi.
ORDONNANCEMENT FP/DP
A tout paquet de τi sont assignées des priorités dynamiques : Pi
h(t).
A chaque flux τi est assignée une priorité fixe : Pi.
ORDONNANCEMENT FP/DP*
A tout paquet de τi est assignée une priorité dynamique : Pi(t).
Pi (t)
8
m
t + Di
tm’
t’
t’ + Dj
Exemples d’ordonnancement FP/DP* : FP/FIFO* et FP/EDF*
?11
hh
(τi) (τj)
m ou m’
18
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
m
t + Di
tm’
t’
t’ + Dj
Exemples d’ordonnancement FP/DP* : FP/FIFO* et FP/EDF*
?11
hh
(τi) (τj)
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
m ou m’
1
ETAT DE LETAT DE L '' ARTART
Tous les flux visitent un seul et même noeud. - Flux : tâche,
- Paquet : instance de tâche.
tPaquet moins prioritaire
9
m
Calcul du temps de réponse pire cas : - Approche “préemptif non-préemptif” (Tindell, Migge)
- Approche “instant de démarrage au plus tard” (Tindell, George)
8
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
m
t + Di
tm’
t’
t’ + Dj
Exemples d’ordonnancement FP/DP* : FP/FIFO* et FP/EDF*
?11
hh
(τi) (τj)
m ou m’
Cas distribué Applications ConclusionModèlesPrésentation Monoprocesseur
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
ETAT DE LETAT DE L '' ARTART
Tous les flux visitent un seul et même noeud. - Flux : tâche,
- Paquet : instance de tâche.
tPaquet moins prioritaire
9
m
Wi(t)
de traitement du paquet m
Début Fin
Calcul du temps de réponse pire cas : - Approche “préemptif non-préemptif” (Tindell, Migge)
- Approche “instant de démarrage au plus tard” (Tindell, George)
Ci
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
tPaquet moins prioritaire
m
Wi(t)
RESULTATS AVEC FP/DPRESULTATS AVEC FP/DP
1max;0max
)(),(min1
)(1)(
)(
)(
,
jtsplpj
ii
i
jtspj j
jijij
hpj j
jii
CCT
Jt
CT
JtGtWC
T
JtWtW
ii
ii
10
Ci
ETAT DE LETAT DE L '' ARTART
Tous les flux visitent un seul et même noeud. - Flux : tâche,
- Paquet : instance de tâche.
tPaquet moins prioritaire
9
m
Wi(t)
Calcul du temps de réponse pire cas : - Approche “préemptif non-préemptif” (Tindell, Migge)
- Approche “instant de démarrage au plus tard” (Tindell, George)
Ci
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
RESULTATS AVEC FP/DPRESULTATS AVEC FP/DP
10
1max;0max
)(),(min1
)(1)(
)(
)(
,
jtsplpj
ii
i
jtspj j
jijij
hpj j
jii
CCT
Jt
CT
JtGtWC
T
JtWtW
ii
ii
-Ji Bi(ti0)
tCtWR iiSt
ii
)(max
tPaquet moins prioritaire
m
Wi(t)
Ci
Gj,i(t) = - Jl + kl·Tl
t
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLESEXEMPLES
11
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Flux 1 Flux 2 Flux 3 Flux 4 Flux 5
FP/EDF
FP/FIFO
FP
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
Flux 5
Pi Ci Ti Di
1 4 20 26
1 4 20 28
1 4 20 30
2 4 20 20
3 8 40 15
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLESEXEMPLES
11
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Flux 1 Flux 2 Flux 3 Flux 4 Flux 5
FP/EDF
FP/FIFO
FP
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
Flux 5
Pi Ci Ti Di
1 4 20 26
1 4 20 28
1 4 20 30
2 4 20 20
3 8 40 15
12
Sous certaines hypothèses, FP/EDF domine FP/FIFO.
Région d’ordonnançabilitéRégion d’ordonnançabilitéavec FP/FIFOavec FP/FIFO
Améliorations obtenuesAméliorations obtenuesavec FP/EDFavec FP/EDF
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLESEXEMPLES
12
Sous certaines hypothèses, FP/EDF domine FP/FIFO.
Région d’ordonnançabilitéRégion d’ordonnançabilitéavec FP/FIFOavec FP/FIFO
Améliorations obtenuesAméliorations obtenuesavec FP/EDFavec FP/EDF
1
EXEMPLESEXEMPLES
12
Sous certaines hypothèses, FP/EDF domine FP/FIFO.
Région d’ordonnançabilitéRégion d’ordonnançabilitéavec FP/FIFOavec FP/FIFO
Améliorations obtenuesAméliorations obtenuesavec FP/EDFavec FP/EDF
Présentation Modèles Applications ConclusionMonoprocesseur Cas distribué
ETAT DE LETAT DE L '' ARTART
13
Deux techniques différentes pour la détermination du temps de réponse pire cas de bout-en-bout :
- Approche holistique (Tindell & Clark)
- Network calculus (le Boudec & Thiran)
Analyse pire cas basée sur une approche par trajectoire.
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
ETAT DE LETAT DE L '' ARTART
13
Deux techniques différentes pour la détermination du temps de réponse pire cas de bout-en-bout :
- Approche holistique (Tindell & Clark)
- Network calculus (le Boudec & Thiran)
Analyse pire cas basée sur une approche par trajectoire.
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
ETAT DE LETAT DE L '' ARTART
13
Deux techniques différentes pour la détermination du temps de réponse pire cas de bout-en-bout :
- Approche holistique (Tindell & Clark)
- Network calculus (le Boudec & Thiran)
Analyse pire cas basée sur une approche par trajectoire.
MEME LIGNE DE DIFFUSIONMEME LIGNE DE DIFFUSION
14
11
q-1q-1
m
m
m
t
Wiq(t)
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MEME LIGNE DE DIFFUSIONMEME LIGNE DE DIFFUSION
14
11
q-1q-1
m
m
m
t
f(q) m
f(q-1) f(q)
f(1) f(2)
0
Wiq(t)
maxq
iqi
q
h
hf
hfg
hg
qi LqtCCtW
1)()( ,1
1
)1(
)()(
1
f(q)
f(q-1) f(q)
f(2)
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MEME LIGNE DE DIFFUSIONMEME LIGNE DE DIFFUSION
14
11
q-1q-1
t
f(q)
f(q-1) f(q)
f(2)
0
maxq
iqi
q
h
hf
hfg
hg
qi LqtCCtW
1)()( ,1
1
)1(
)()(
f(1)
m
f(1) m
slow
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
maxq
iqi
q
h
hf
hfg
hg
qi LqtCCtW
1)()( ,1
1
)1(
)()(
MEME LIGNE DE DIFFUSIONMEME LIGNE DE DIFFUSION
f(q)
f(q-1) f(q)
f(2)
14
11
q-1q-1
t
f(q)
f(q-1) f(q)
f(2)
0
f(1) m
slow
15
max
1)(
1)(
)(
,min
min
11max;0max
max1
)(,)(min1
)(1)(
q
j
q
j
LqC
CCCT
Jt
CT
JtGStW
CT
JStWtW
q
h
hj
tsplpj
q
slowhh
qi
hj
itsplpj
slowi
i
i
slowj
tspj j
jijqi
slowj
hpj j
jqiq
i
ii
ii
i
i
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MEME LIGNE DE DIFFUSIONMEME LIGNE DE DIFFUSION
15
max
1)(
1)(
)(
,min
min
11max;0max
max1
)(,)(min1
)(1)(
q
j
q
j
LqC
CCCT
Jt
CT
JtGStW
CT
JStWtW
q
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slowi
i
i
slowj
tspj j
jijqi
slowj
hpj j
jqiq
i
ii
ii
i
i
tCtWR qi
qi
Sti
i
)(max
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
max
1)(
1)(
)(
,min
min
11max;0max
max1
)(,)(min1
)(1)(
q
j
q
j
LqC
CCCT
Jt
CT
JtGStW
CT
JStWtW
q
h
hj
tsplpj
q
slowhh
qi
hj
itsplpj
slowi
i
i
slowj
tspj j
jijqi
slowj
hpj j
jqiq
i
ii
ii
i
i
MEME LIGNE DE DIFFUSIONMEME LIGNE DE DIFFUSION
15
tCtWR qi
qi
Sti
i
)(max
EXEMPLE : FP/EDF*EXEMPLE : FP/EDF*
16
0
25
50
75
100
125
150
175
200
1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
Pi Ti Di
1 30 50
1 30 47
2 30 44
3 30 39
Approche holistique Approche par trajectoire Valeurs exactes
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE : FP/EDF*EXEMPLE : FP/EDF*
16
0
25
50
75
100
125
150
175
200
1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
Pi Ti Di
1 30 50
1 30 47
2 30 44
3 30 39
Approche holistique Approche par trajectoire Valeurs exactes
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE : FP/EDF*EXEMPLE : FP/EDF*
16
0
25
50
75
100
125
150
175
200
1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
Pi Ti Di
1 30 50
1 30 47
2 30 44
3 30 39
Approche holistique Approche par trajectoire Valeurs exactes
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
CAS GENERAL DISTRIBUECAS GENERAL DISTRIBUE
17
τi
τj
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
CAS GENERAL DISTRIBUECAS GENERAL DISTRIBUE
17
firstj lastj
τi
τj
slowj
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
CAS GENERAL DISTRIBUECAS GENERAL DISTRIBUE
17
firstj lastj
τi
τj
slowj
max
1)(
1)(
)(
max,min
maxmin
11max;0max
max1
)()(,)(min1
)()(1)(
LqC
CCCT
Jt
CT
JStMtGStW
CT
JStMStWtW
q
h
hj
tsplpj
q
slowhh
qi
hj
itsplpj
slowi
i
i
slowj
tspj j
jfirstiij
lasti
slowj
hpj j
jfirsti
lastiq
i
ii
ii
j
i
jfirst
j
jjlast
j
j
j
i
jfirst
j
jjlast
j
j
18
tCtWR qi
qi
Sti
i
)(max
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
CAS GENERAL DISTRIBUECAS GENERAL DISTRIBUE
18
max
1)(
1)(
)(
max,min
maxmin
11max;0max
max1
)()(,)(min1
)()(1)(
LqC
CCCT
Jt
CT
JStMtGStW
CT
JStMStWtW
q
h
hj
tsplpj
q
slowhh
qi
hj
itsplpj
slowi
i
i
slowj
tspj j
jfirstiij
lasti
slowj
hpj j
jfirsti
lastiq
i
ii
ii
j
i
jfirst
j
jjlast
j
j
j
i
jfirst
j
jjlast
j
j
tCtWR qi
qi
Sti
i
)(max
1
MISE EN OEUVRE DES RESULTATSMISE EN OEUVRE DES RESULTATS
19
DiffServDiffServ
Présentation Modèles ConclusionMonoprocesseur
CAS GENERAL DISTRIBUECAS GENERAL DISTRIBUE
18
max
1)(
1)(
)(
max,min
maxmin
11max;0max
max1
)()(,)(min1
)()(1)(
LqC
CCCT
Jt
CT
JStMtGStW
CT
JStMStWtW
q
h
hj
tsplpj
q
slowhh
qi
hj
itsplpj
slowi
i
i
slowj
tspj j
jfirstiij
lasti
slowj
hpj j
jfirsti
lastiq
i
ii
ii
j
i
jfirst
j
jjlast
j
j
j
i
jfirst
j
jjlast
j
j
tCtWR qi
qi
Sti
i
)(max
Cas distribué Applications
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MISE EN OEUVRE DES RESULTATSMISE EN OEUVRE DES RESULTATS
19
FP
EF
AF
Best-effort
DP*
DiffServDiffServMPLSMPLS
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MISE EN OEUVRE DES RESULTATSMISE EN OEUVRE DES RESULTATS
19
DiffServDiffServMPLSMPLS
Label(20 bits)
TTL(8 bits)
Exp(3 bits)
Stack(1 bit)
priorité fixelabel / priorité dynamique
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MISE EN OEUVRE DES RESULTATSMISE EN OEUVRE DES RESULTATS
19
DiffServDiffServMPLSMPLS
Label(20 bits)
TTL(8 bits)
Exp(3 bits)
Stack(1 bit)
priorité fixelabel / priorité dynamique
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
20
Classe EF : faibles délais et faibles taux de pertes.
Aucune garantie quantitative !
- le Boudec : faible taux d’utilisation
- Gerla : garanties non déterministes
Mise en place d’un contrôle d’admission
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
20
Classe EF : faibles délais et faibles taux de pertes.
Aucune garantie quantitative !
- le Boudec : faible taux d’utilisation
- Gerla : garanties non déterministes
Mise en place d’un contrôle d’admission
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
20
Classe EF : faibles délais et faibles taux de pertes.
Aucune garantie quantitative !
- le Boudec : faible taux d’utilisation
- Gerla : garanties non déterministes
Mise en place d’un contrôle d’admission
21
Rejetoui
Les contraintes du nouveau fluxseront-elles satisfaites ?
non
Rejetnon
Acceptation
oui
Le nouveau flux peut-il compromettre les garanties données
aux flux déjà acceptés ?
Contrôle d’admission
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
21
Rejetoui
Les contraintes du nouveau fluxseront-elles satisfaites ?
non
Rejetnon
Acceptation
oui
Le nouveau flux peut-il compromettre les garanties données
aux flux déjà acceptés ?
Contrôle d’admission
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
21
Rejetoui
Les contraintes du nouveau fluxseront-elles satisfaites ?
non
Rejetnon
Acceptation
oui
Le nouveau flux peut-il compromettre les garanties données
aux flux déjà acceptés ?
Contrôle d’admission
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
22
DiffServDiffServMPLSMPLS
τi
Flux EF
(Di)di
1 di2 di
3 di4
Quatre conditions à vérifier par le contrôle d’admission :
- Condition de charge locale
- Condition de charge distribuée
- Condition sur les durées de séjour
- Condition sur les temps de réponse de bout-en-bout
1
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
22
DiffServDiffServMPLSMPLS
τi
Flux EF
(Di)di
1 di2 di
3 di4
Quatre conditions à vérifier par le contrôle d’admission :
- Condition de charge locale
- Condition de charge distribuée
- Condition sur les durées de séjour
- Condition sur les temps de réponse de bout-en-bout
CONCLUSIONCONCLUSION
23
Applications à fortes contraintes temporelles- Degré d’importance (priorité fixe)
- Paramètre temporel (priorité dynamique)
Etablissement de bornes mathématiquement calculables- Temps de réponse de bout-en-bout
- Gigue de bout-en-bout
Ordonnancement FP/DP* (FP/FIFO* et FP/EDF*)- Contexte monoprocesseur
- Ligne de diffusion
- Cas général distribué
Mise en œuvre des résultats établis- Architecture DiffServ/MPLS
- Contrôle d’admission pour la classe EF
Présentation Modèles Cas distribuéMonoprocesseur Applications Conclusion
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
CONCLUSIONCONCLUSION
23
Applications à fortes contraintes temporelles- Degré d’importance (priorité fixe)
- Paramètre temporel (priorité dynamique)
Etablissement de bornes mathématiquement calculables- Temps de réponse de bout-en-bout
- Gigue de bout-en-bout
Ordonnancement FP/DP* (FP/FIFO* et FP/EDF*)- Contexte monoprocesseur
- Ligne de diffusion
- Cas général distribué
Mise en œuvre des résultats établis- Architecture DiffServ/MPLS
- Contrôle d’admission pour la classe EF
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
CONCLUSIONCONCLUSION
23
Applications à fortes contraintes temporelles- Degré d’importance (priorité fixe)
- Paramètre temporel (priorité dynamique)
Etablissement de bornes mathématiquement calculables- Temps de réponse de bout-en-bout
- Gigue de bout-en-bout
Ordonnancement FP/DP* (FP/FIFO* et FP/EDF*)- Contexte monoprocesseur
- Ligne de diffusion
- Cas général distribué
Mise en œuvre des résultats établis- Architecture DiffServ/MPLS
- Contrôle d’admission pour la classe EF
PERSPECTIVESPERSPECTIVES
24
Ordonnancement- Précision de la borne / Complexité de calcul
- FP/FIFO* vs. FP/EDF*
Garanties proposées- Garanties probabilistes
- Garanties de type (m,k)-firm
- Cas général distribué
Network calculus- Intégration des résultats dans l’approche Network Calculus
- FP/DP* vs. FP/DP
- Caractérisation des scénarios pire cas
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
PERSPECTIVESPERSPECTIVES
24
Ordonnancement- Précision de la borne / Complexité de calcul
- FP/FIFO* vs. FP/EDF*
Garanties proposées- Garanties probabilistes
- Garanties de type (m,k)-firm
- Cas général distribué
Network calculus- Intégration des résultats dans l’approche Network Calculus
- FP/DP* vs. FP/DP
- Caractérisation des scénarios pire cas
1
Présentation Modèles Cas distribué ApplicationsMonoprocesseur
PERSPECTIVESPERSPECTIVES
24
Ordonnancement- Précision de la borne / Complexité de calcul
- FP/FIFO* vs. FP/EDF*
Garanties proposées- Garanties probabilistes
- Garanties de type (m,k)-firm
- Cas général distribué
Network calculus- Intégration des résultats dans l’approche Network Calculus
- FP/DP* vs. FP/DP
- Caractérisation des scénarios pire cas
Conclusion