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I. Smaili:
"Real-Time Monitoring for the Time-Triggered Architecture";
Betreuer/in(nen), Begutachter/in(nen): P. Puschner, U. Egly; Institut für Technische Informatik, 2004.

Die Anwendung von Echtzeitsystemen ist in vielen Industriegebieten notwendig, wie z.B. in der Automobil- und Flugzeugindustrie. Die Entwicklung dieser Systeme ist zeitintensiver als die Entwicklung von nicht Echtzeitsystemen, weil das Testen und Debuggen von Echtzeitsystemen viel aufwändiger ist. In der Literatur wird die Zeit, die für das Testen und Debuggen eines neu entwickelten Echtzeitsystems benötigt wird, mit ungefähr 70% der vollen Entwicklungszeit abgeschätzt. Daher ist die Anwendung von Monitoringsystemen während der Entwicklung von Echtzeitsystemen notwendig.
Die Korrektheit der Echtzeitsysteme hängt nicht nur von gelieferten Resultaten ab, sondern auch von den Zeitpunkten, an denen die Resultate geliefert werden. Daraus wird ersichtlich, dass die Grundanforderung während der Überwachung von Echtzeitsystemen der Determinismus des Monitoringsystems ist. Daher muss während der Überwachung dieser Systeme die vom Monitoringsystem auf das Zielsystem erzeugte Beeinflussung deterministisch gehalten werden, wenn man sie nicht vollständig beseitigen kann. Diese Beeinflussung hängt sowohl von der Art ab, wie Monitoringdaten vom Zielsystem erfasst werden, als auch von deren Menge und Überwachungsrate, die innerhalb eines Beobachtungsintervals gesammelt werden. Um diese Beeinflussung vorhersagen und sie deterministisch halten zu können, definieren wir in dieser Arbeit Monitoringdatentypen und stellen Erfassungsmethoden vor. Die passende Erfassungsmethode und die maximale Datenmenge jedes selektierten Datentyps kann im Voraus, d.h., bevor das Monitoringsystem gestartet ist, herausgefunden werden. Eine andere Zielsetzung dieser Arbeit ist die deterministische Echtzeitüberwachung von zeitgesteuerten Systemen. Wir definieren und klassifizieren verschiedene Abstraktionsniveaus, auf dem die zeitgesteuerten Systeme überwacht werden können, wie z.B.: Clusterniveau, Knotenniveau, und Transducerniveau. Die Überwachung von Zielsystemen, die sich aus mehreren Cluster bestehen, wird ebenfalls analysiert. Außerdem werden in dieser Arbeit Echtzeittrigger eingeführt, die für das Suchen der signifikanten Events während der Überwachung von Echtzeitsystemen eingesetzt werden können. Das Echtzeittriggersystem (RTTS) speichert die Systemabläufe nur in interessanten Zeitfenstern ab, d.h., rund um die signifikanten Events. Das wird vom RTTS mittels Pufferung und Beobachtung von signifikanten Events in Echtzeit erreicht. Kombiniert mit der Überwachung auf dem Knotenniveau kann das RTTS als Langzeitdiagnosesystem oder als Korrektheitsüberprüfer eingesetzt werden. Die in dieser Arbeit präsentierten Konzepte sind in zwei Systemen implementiert, in dem kommerziellen Softwareprodukt TTPview und in der Fallstudie. TTPview wird erfolgreich in der Industrie für die Überwachung von zeitgesteuerten Systemen eingesetzt.

The application of real-time systems is vitally necessary in many industrial areas, such as automotive and aerospace industry. The development of these systems is more time consuming than the development of non realtime systems, due to testing and debugging of these systems being much more difficult. In the literature, the time spent for testing and debugging of a new developed real-time system is estimated to take about 70% of the total development time. Therefore, the application of real-time monitoring systems during development of real-time systems is crucial.
The correctness of real-time systems depends not only on the results they deliver, but also on the point in time at which the results are delivered. Thus, the basic requirement during monitoring of real-time systems is the determinism of the monitoring system. Therefore, the key issue during monitoring of a real-time system is to keep the interference that is caused by a monitoring system on the real-time system deterministic, if it cannot be completely removed. This interference depends on the way how monitoring data are collected from the target system, and on the amount and the observation rate of monitoring data being collected within an observation interval. In order to predict this interference and to keep it deterministic, we define monitoring data types and present different gathering methods in this thesis. The appropriate gathering method and the amount (even in the worst case) of each selected data type within an observation interval can be discovered in advance, i.e., before the monitoring process is started. Another objective of the thesis is the deterministic real-time monitoring for the Time-Triggered Architecture (TTA). We define and classify different abstraction levels at which TTA target systems can be monitored: i) cluster, ii) node, and iii) transducer abstraction level. The monitoring of target systems that consist of multiple clusters is also analyzed. Furthermore, the real-time triggers that can be used to search significant events in real-time during monitoring of target systems are discussed. The real-time trigger system (RTTS) records system operation of the target real-time system only in time windows of interest, around significant events. It does so by buffering and observing of significant events in real-time. The RTTS can be successfully applied during long-term monitoring for saving disk storage. In conjunction with the monitoring at node abstraction level the RTTS also can be applied for long-term diagnosing and correctness checking of real-time target systems. The concepts presented in this thesis have been implemented either in commercial software product TTPview or in the case study also presented in this thesis. TTPview is successfully applied in industry for monitoring of distributed safety-critical real-time systems built on the TTA.