La thèse se focalise sur le placement et l’ordonnancement dynamique des tâches sur les systèmes embarqués multiprocesseurs pour améliorer leur fiabilité tout en tenant compte des contraintes telles que le temps réel ou l’énergie. Afin d’évaluer les performances du système, le nombre de tâches rejetées, la complexité de l’algorithme et la résilience estimée en injectant des fautes sont principalement analysés.
La recherche est appliquée :
- à l’approche de « primary/backup » qui est une technique de tolérance aux fautes basée sur deux copies d’une tâche
- aux algorithmes de placement pour les petits satellites appelés CubeSats.
Quant à l’approche de « primary/backup », l’objectif principal est d’étudier les stratégies d’allocation des processeurs, de proposer de nouvelles méthodes d’amélioration pour l’ordonnancement et d’en choisir une qui diminue considérablement la durée de l’exécution de l’algorithme sans dégrader les performances du système.
En ce qui concerne les CubeSats, l’idée est de regrouper tous les processeurs à bord et de concevoir des algorithmes d’ordonnancement afin de rendre les CubeSats plus robustes. Les scénarios provenant de deux CubeSats réels sont étudiés et les résultats montrent qu’il est inutile de considérer les systèmes ayant plus de six processeurs et que les algorithmes proposés fonctionnent bien même avec des capacités énergétiques limitées et dans un environnement hostile.
Mots clés : Approche de "Primary/Backup", CubeSats, Multiprocesseurs, Placement dynamique, Systèmes embarqués temps réel, Tolérance aux fautes
- Alberto BOSIO, Professeur des Universités, École Centrale de Lyon
- Maryline CHETTO, Professeur des Universités, Université de Nantes
- Bertrand GRANADO, Professeur des Universités, Sorbonne Université
- Daniel CHILLET, Professeur des Universités, Université de Rennes 1
- Oliver SINNEN, Associate Professor, University of Auckland, Nouvelle Zélande
- Emmanuel CASSEAU, Professeur des Universités, Université de Rennes 1, directeur de thèse