Integrated timing verification for distributed embedded real-time systems

More and more parts of our lives are controlled by software systems that are usually not recognised as such. This is due to the fact that they are embedded in non-computer systems, like washing machines or cars. A modern car, for example, is controlled by up to 80 electronic control units (ECU). Most of these ECUs do not just have to fulfil functional correctness requirements but also have to execute a control action within a given time bound. An airbag, for example, does not work correctly if it is triggered a single second too late. These so-called real-time properties have to be verified for safety-critical systems as well as for non-safety-critical real-time systems. The growing distribution of functions over several ECUs increases the amount of complex dependencies in the entire automotive system. Therefore, an integrated approach for timing verification on all development levels (System, ECU, Software, etc.) and in all development phases is necessary. Today's most often used timing analysis method - the timing measurement of a system under test - is insufficient in many respects. First of all, it is very unlikely to find the actual worst-case response times this way. Furthermore, only the consequences of time consumption can thus be detected but not the potentially very complex causes for the consumption itself. The complexity of timing behaviour is one reason for the often late and thus expensive detection of timing problems in the development process. In contrast to measurement with the mentioned drawbacks, there is the static timing verification which exists since many years and is applicable with commercial tools. This thesis studies the current problems of industrial applicability of the static timing analysis (effort, imprecision, over-estimation, etc.) and solves them by process integration and the development of new analysis methods. In order to show the real benefit of the proposed methods, the approach will be demonstrated using an industrial example at every development stage.Unser tägliches Leben wird immer stärker von Software-Systemen durchdrungen, die oftmals nicht als solche wahrgenommen werden, da sie in Nicht-Computer-Systeme (Waschmaschinen, Autos, usw.) eingebettet sind. So arbeiten in einem aktuellen PKW bis zu 80 Steuergeräte. Diese müssen in vielen Fällen nicht nur funktional korrekt arbeiten, sondern eine geforderte Berechnung auch innerhalb vorgegebener Zeitschranken ausführen. Ein Airbag erfüllt seine Aufgabe beispielsweise nicht, wenn er auch nur eine Sekunde zu spät ausgelöst wird. Die so genannten Echtzeiteigenschaften müssen für sicherheitskritische Anwendungen und soweit wie möglich auch für alle anderen Echtzeitsysteme, abgesichert werden. Insbesondere sorgt die steigende Verteilung von Funktionen über mehrere Steuergeräte hinweg zunehmend für komplexe Abhängigkeiten im gesamten Fahrzeugsystem. Dies macht eine im Entwicklungsprozess und auf allen Abstraktionsebenen der Entwicklung (System, Steuergeräte, Software, usw.) durchgängige Methodik der Zeitverifikation notwendig. Das heute übliche Verfahren der Zeitmessung von Systemen während der Testdurchführung ist in vielerlei Hinsicht ungenügend. Zum einen werden die tatsächlichen Grenzwerte nur mit sehr geringer Wahrscheinlichkeit erreicht. Zum anderen werden auf diese Weise nur die Auswirkungen von Zeitverbräuchen gemessen, nicht aber deren Ursachen analysiert, die möglicherweise sehr komplex sein können. Dies führt auch dazu, dass Probleme erst spät im Entwicklungsprozess erkannt und folglich nur mit hohen Kosten behoben werden können. Neben den Zeitmessungen mit den genannten Nachteilen gibt es die statische Zeitverifikation. Diese ist bereits seit vielen Jahren bekannt und auch über entsprechende Werkzeuge einsetzbar. In der vorliegenden Dissertation werden die Probleme der industriellen Anwendbarkeit der statischen Zeitverifikation (Aufwand, Ungenauigkeit, Überschätzung, usw.) untersucht und mit einer durchgängigen Prozessintegration sowie der Entwicklung neuer Analyse-Methoden gelöst. Der hier vorgestellte Ansatz wird deshalb in jedem Schritt mit einem Beispiel aus der Industrie dargestellt und geprüft