멀티미디어와 같은 연성 실시간 응용들은 서비스 품질을 위해 각 태스크들이 마감시간 전에실행을 마칠 수 있다는 확률적 보장을 요구한다. 시스템 설계자는 태스크들의 확률적 시간 제약 조건을 만족시키는 범위내에서 각 태스크에게 최악 처리기 요구량 보다는 적은 처리기 시간을 할당함으로써 시스템 이용률 향상을 추구할 수 있다. 그러나 각 태스크에게 주어진 처리기 할당량이 최악 요구량보다 적은 경우에는 필연적으로 할당량을 초과하는 요구량을 가진 태스크 작업들, 즉 과실행 작업들이 발생하게 되므로 과실행 작업에 대한 제어 기법이 필요하다. 본 논문에서는 연성 실시간 시스템에서의 확률적인 과실행 제어 기법 및 합성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선순위 스케줄링의 기반 위에서 각 태스크가 주어진 확률적 시간 제약 조건을 만족할 수 있도록 과실행을 억제함과 동시에, 태스크 실행시간의 가변성으로 인한 여분의 처리기 시간을 일부 과실행 태스크에 유연하게 할당함으로써 시스템 이용률을 향상 시킬수 있다. 본 논문에서는 시스템 모델의 제시와 실험 결과의 분석을 통하여 제안하는 과실행 제어 기법이 마감시간 위반율 측면에서 기존의 기법들보다 우수함을 보이며, 또한 임의의 확률적 시간 제약 조건이 주어질 때 이를 만족시키는 과실행 제어 기법의 매개 변수들을 합성할 수 있음을 보인다.
Soft real-time applications such as multimedia feature highly variable processor requirements and probabilistic guarantees on deadline misses, meaning that each task in the application meets its deadline with a given probability. Thus, for such soft real-time applications, a system designer may want to improve the system utilization by allocating to each task a processor time less than its worst-case requirement, as long as the imposed probabilistic timing constraint is met. In this case, however, we have to address how to schedule jobs of a task that require more than (or, overrun) the allocated processor time to the task. In this paper, to address the overrun problem, we propose an overrun control method, which probabilistically controls the execution of overrunning jobs. The proposed overrun control method probabilistically allows overrunning jobs to complete for better system utilization, and also probabilistically prevents the overrunning jobs from completing so that the required probabilistic timing constraint for each task can be met. In the paper, we show that the proposed method outperforms previous methods proposed in the literature in terms of the overall deadline miss ratio, and that it is possible to synthesize the scheduling parameters of our method so that all tasks can meet the given probabilistic timing constraints.
