Ordonnancement de tâches efficace et à complexité maîtrisée pour des systèmes temps-réel

The performance of scheduling algorithm influences the performance of the whole system. Real time scheduling algorithms have theoretical optimal schedulable bounds, but these optimal bounds are achieved at the cost of increased scheduling events (preemptions and migrations of tasks) and high run time complexity of algorithms. We believe that by exploiting parameters of tasks, these algorithms can be made more efficient and cost conscious to increase Quality of Service (QoS) of application. In first part of thesis, we propose mono-processor scheduling algorithms which increase quality of service of hybrid application by maximizing execution of soft real time tasks, and by providing guarantees to hard real time tasks even in overload situations. Scheduling cost of algorithms is also reduced (in terms of reduced number of preemptions) by taking into account all explicit and implicit parameters of tasks. Reducing scheduling overheads not only increases performance of the scheduler but also minimizes energy consumption of the system. That's why, we propose to devise a technique embedded with existing DVFS (dynamic voltage and frequency scaling) techniques to minimize the switching points, as switching from one frequency to another steals processor cycles and consumes energy of system. Multiprocessor scheduling algorithms based on fluid scheduling model (notion of fairness), achieve optimal schedulable bounds; but fairness is guaranteed at the cost of unrealistic assumptions, and by increasing preemptions and migrations of tasks to a great extent. An algorithm (ASEDZL) is proposed in this dissertation, which is not based on fluid scheduling model. It not only minimizes preemptions and migrations of tasks but relaxes the assumptions also due to not being based on fairness notion. Moreover, ASEDZL is also proposed to schedule tasks in hierarchical approach, and it gives better results than other approaches.Les performances des algorithmes d'ordonnancement ont un impact direct sur les performances du système complet. Les algorithmes d'ordonnancement temps réel possèdent des bornes théoriques d'ordonnançabilité optimales mais cette optimalité est souvent atteinte au prix d'un nombre élevé d'événements d'ordonnancement à considérer (préemptions et migrations de tâches) et d'une complexité algorithmique importante. Notre opinion est qu'en exploitant plus efficacement les paramètres des tâches il est possible de rendre ces algorithmes plus efficaces et à coût maitrisé, et ce dans le but d'améliorer la Qualité de Service (QoS) des applications. Nous proposons dans un premier temps des algorithmes d'ordonnancement monoprocesseur qui augmentent la qualité de service d'applications hybrides c'est-à-dire qu'en situation de surcharge, les tâches à contraintes souples ont leur exécution maximisée et les échéances des tâches à contraintes strictes sont garanties. Le coût d'ordonnancement de ces algorithmes est aussi réduit (nombre de préemptions) par une meilleure exploitation des paramètres implicites et explicites des tâches. Cette réduction est bénéfique non seulement pour les performances du système mais elle agit aussi positivement sur la consommation d'énergie. Aussi nous proposons une technique associée à celle de DVFS (dynamic voltage and frequency scaling) afin de minimiser le nombre de changements de points de fonctionnement du fait qu'un changement de fréquence implique un temps d'inactivité du processeur et une consommation d'énergie. Les algorithmes d'ordonnancement multiprocesseur basés sur le modèle d'ordonnancement fluide (notion d'équité) atteignent des bornes d'ordonnançabilité optimales. Cependant cette équité n'est garantie qu'au prix d'hypothèses irréalistes en pratique du fait des nombres très élevés de préemptions et de migrations de tâches qu'ils induisent. Dans cette thèse un algorithme est proposé (ASEDZL) qui n'est pas basé sur le modèle d'ordonnancement fluide. Il permet non seulement de réduire les préemptions et les migrations de tâches mais aussi de relâcher les hypothèses imposées par ce modèle d'ordonnancement. Enfin, nous proposons d'utiliser ASEDZL dans une approche d'ordonnancement hiérarchique ce qui permet d'obtenir de meilleurs résultats que les techniques classiques