컴포넌트 기반 임베디드 소프트웨어를 위한 모델 기반 성능 예측 기술

Abstract

현재까지의 컴포넌트 기술은 컴포넌트의 구조와 인터페이스 그리고 컴포넌트 간의 상호작용과 같은 컴포넌트의 기능적인 측면을 중심으로 연구가 이루어져왔다. 이러한 기능적인 측면의 컴포넌트 연구는 컴포넌트의 재사용성을 중심으로 한 소프트웨어의 생산성 향상과 품질의 최적화 등을 가능하게 하였다. 그러나 기존의 연구들은 컴포넌트의 성능적인 측면을 고려하지 않아 이를 이용하여 소프트웨어를 개발할 경우, 임베디드 소프트웨어에서 요구되는 성능을 만족시키거나 소프트웨어의 성능을 분석하는 것이 어렵다. 최근 들어 CMU 등의 연구 기관을 중심으로 컴포넌트의 성능적인 측면에 관한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 아직까지는 소프트웨어의 성능을 예측하는 기본적인 프레임워크를 제공하는 정도의 연구에 그치고 있다. 또한 시스템 수준의 고정적인 성능 속성만을 예측 할 수 있는 등, 여러 가지 제약 사항을 수반하고 있다. 본 논문에서는 성능 예측을 가능하게 하는 컴포넌트 및 태스크 모델을 정의한 후, 컴포넌트 레벨, 태스크 레벨 그리고 시스템 레벨의 성능 속성을 예측하는 기법을 제안한다. 아울러 캐시나 파이프라인과 같은 하드웨어가 성능에 미치는 영향도 함께 고려한다. 제안하는 방법은 기존의 연구들을 진전시킨 것으로 소프트웨어를 구현하기 전에 컴포넌트 모델을 이용하여 소프트웨어의 성능을 예측하는 방법에 관한 내용이다. 이를 통해 이전의 연구들 보다 성능 예측의 대상을 명확하게 분리하고 확대함은 물론이고 가변적인 값도 성능 예측에 반영하여 제약 사항을 줄이는 등, 좀 더 현실적인 성능 예측 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 성능 예측 방법을 적용하면 소프트웨어의 개발 초기 단계에서 성능 요구사항의 만족 여부를 미리 확인 할 수 있어서 기존보다 적은 시간과 비용으로 효율적인 임베디드 소프트웨어 설계가 가능해 질 것이다.; Existing software component technologies are focusing on functional properties of components like the structure, the interface or the interaction of components. Software reuse based on these technologies can reduce time-to-market and software production costs. But these technologies don't consider performance properties of components like the execution time or the resource consumption. Therefore, if we use existing software component technologies to develop embedded softwares, it might be hard to meet its own requirements and analysis performance in softwares. In this paper, we define the performance-predictable component and task model and propose methods for predicting component-level, task-level and system-level performance. In addition, we consider the timing effects of pipelined execution and cache memory. We also extend the target of performance prediction and enable to use variable inputs. These allow more realistic methods for predicting software performance to be constructed. The proposed methods aim to predict software performance by using component model prior to software implementation. These methods help embedded softwares design efficiently because we can know whether those meet their performance requirements at design stage.