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第

4

章コンテキスト指向プログラミングにおける優先度に応じたレイヤス

ケジューリング手法

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第

4

章コンテキスト指向プログラミングにおける優先度に応じたレイヤス

ケジューリング手法

70 (ii)

プログラム中に

1

つだけしか存在できない：

高優先度のレイヤアクティベーション中に実行すべきレイヤを特定する時間を削減するために，アクティベーション中レイヤはプログラム中で一つだけとする．

これらの制約は，どのようなレイヤでも，ロボットの移動を停止させるなどの単純な処理を行う場合には問題とならない．一方，アクティベーションするレイヤによって異なる処理を行う必要がある場合は，(ii)の制限が問題となるため，レイヤごとに本項のメソッドディスパッチを用いるかどうか決定する必要がある．

このような仕組みを実現することで，

4.4

節の問題

(2)(3)

を解決し，高優先度レイヤアクティベーション時の応答時間を改善する．

4.8 ^{適用・評価}

本節では，提案機構適用時のメソッド実行時間を計測することで，変更要求から振る舞い実行までの応答時間が削減できることを示す．計測の流れを図

4.10

に示す．図の上部はアクティベーションの流れ，下部はアクティブになっているレイヤを表している．計測では，低優先度レイヤ

A

と高優先度レイヤ

B

をアクティベートする．アクティベートの指示は

A,B

の順番で行い，レイヤ

A

のアクティベート途中にレイヤ

B

のアクティベート指示を出す．アクティブなレイヤが無い場合は，プログラム実行時点でアクティブなベースレイヤという特別なレイヤのメソッドが実行される．各レイヤのメソッドの処理では，変数のインクリメントを一回だけ行うこととする．応答時間の評価では，図

4.10

の

(a)-(e)

の区間でそれぞれメソッド実行時間を

100

回計測し，その平均を求めることとする．

ベンチマーク環境は，

CPU

が

Intel Core i3 (1.5GHz, 4

コア

)

，メモリは

4GB

を搭載し，64ビットの

Windows7

で.netフレームワーク

4.0

で実行した．表

4.1

に計測結果を示す．

4.4

節

(3)

で述べた通り，メソッドディスパッチの待ち時間は，レイヤアクティベーションから振る舞い実行までの応答時間が増大する原因となる．

第

4

章コンテキスト指向プログラミングにおける優先度に応じたレイヤス

ケジューリング手法

71

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図4.10 評価プログラムの流れ

表4.1 適用結果：メソッド実行の時間

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表

4.1(c)

の結果から，高優先度レイヤのアクティベーション中は，

4.7.2

項

で述べたメソッドディスパッチによって，メソッドの実行時間が短縮されることが明らかである．また，レイヤを探す手順が省略された分，実行時間のばらつきも他より少なく，安定している．これにより，4.4節

(3)

の問題を解決している．

(1)(2)

についても，計測のために評価プログラムを実行した結果，図

4.10

の通りに振る舞うことが確認でき，それぞれ解決できることが明らかとなった．メソッドディスパッチの時間短縮が，全体の性能にどのような効果を与えるかについての評価は今後の課題である．

第

4

章コンテキスト指向プログラミングにおける優先度に応じたレイヤス

ケジューリング手法

72

4.9 ^おわりに

本章では，コンテキスト指向プログラミングにおける，優先度に応じたレイヤスケジューリング手法を提案した．本手法は，組込みソフトウェアの機械制御を対象としており，非正常系処理変更の応答時間が長くなることによって，事故の発生や製品の故障が起こる問題を防ぐことを目的としている．

本手法は非正常系処理の変更要求から振る舞い実行までの応答時間を短縮するために，以下の仕組みを持つ．

(1)

横取り可能な優先度に応じたレイヤスケジューリング

(2)

高優先度レイヤアクティベーション時のメソッドディスパッチ

(1)

によって，高優先度レイヤのアクティベーションにおいて，低優先度のレイヤアクティベーションの完了を待つ時間を短縮することが可能となる．(2)によって，例外発生という緊急時の応答時間を削減することを可能とする．

筆者は上記の手法について評価を行うために，以前に提案した

COP

フレームワークである

RTCOS

⁴⁵⁾⁴⁶⁾ の機能を拡張することで提案機構を実現した．具体的には，

RTCOS

のレイヤアクティベーションのスケジューリング機能に上記

(1)

を追加し，メソッドディスパッチ機能に上記

(2)

を追加した．また，

2

つの優先度が異なるレイヤをアクティベートし，その時の振る舞いの変化とメソッド実行にかかる時間を計測することによって，提案機構が振る舞いの変更要求から実行までにかかる応答時間を削減できることを示した．

今後は，レイヤアクティベーションを中断することによって起こり得る問題を明らかにし，レイヤスケジューリングアルゴリズムをさらに実用的なものとしたい．

73 第 5 ^章ケーススタディ：複合現実環境による IoT

ドキュメント内九州大学学術情報リポジトリ (ページ 80-84)

4

69

Ă сŶĞǁ;Ϳ͖

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ůĂǇĞƌ>ĂǇĞƌɲ ΂ ĐůĂƐƐ΂

Dϭ;Ϳ΂͙΃

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΃

΃

4

70

(ii)

1

4.4

(2)(3)

4.8 適用・評価

4.10

A

B

A,B

A

B

4.10

(a)-(e)

100

CPU

Intel Core i3 (1.5GHz, 4

)

4GB

Windows7

4.0

4.1

4.4

(3)

4

71

4.1(c)

4.7.2

(3)

(1)(2)

4.10

4

72

4.9 おわりに

(1)

(2)

(1)

COP

RTCOS

RTCOS

(1)

(2)

2

73

第 5 章 ケーススタディ：複合現実環境による IoT

4.8 ^{適用・評価}

4.9 ^おわりに

第 5 ^章ケーススタディ：複合現実環境による IoT