De uitdaging van uitvoeringsplatforms
Moderne high-tech systemen worden steeds meer gekenmerkt door softwarecomplexiteit, toenemende gelijktijdigheid, real-time responsiviteit en modulaire deployment strategieën. Executie platforms hebben moeite om het tempo bij te houden. Veel van deze zijn gebaseerd op gedistribueerde architecturen die embedded en serverklasse hardware combineren, en die niet ontworpen zijn voor software eisen van toekomst. Het resultaat is een groeiende kloof tussen de capaciteiten van deze platforms en de evolutie van het gedrag van de software.
Asynchrone ontwikkelingscycli verergeren de uitdaging
Deze misalignment wordt verergerd door asynchrone ontwikkelingscycli: hardware vernieuwingen vinden elke 5 tot 10 jaar plaats, terwijl software continu evolueert. Naarmate control loops intensiever worden en embedded modelleringstaken zwaarder worden, schieten bestaande platforms op het gebied van system performance vaak tekort, niet vanwege een gebrek aan ruwe rekenkracht, maar vanwege een architectonische mismatch. Bottlenecks, verminderde systeem slack en beperkte diagnosticeerbaarheid komen steeds vaker voor.
Fit4Future Project
Fit4Future pakt deze uitdaging aan door executie architecturen te onderzoeken die schaalbaar, diagnosticeerbaar en voorbereid zijn op next-generation workloads. Het bouwt voort op DSE 2.0 methode, oorspronkelijk ontwikkeld in het MASCOT-programma, en breidt deze uit met aanvullende perspectieven, zoals container-gebaseerde implementatie, opstarttijd-parallelisme en scheduler-bewuste prestatiemodellering. Het doel is om te bepalen hoe software-evolutie platformontwerp beïnvloedt en vice versa. Kunnen moderne workloads effectief gebruik maken van gecentraliseerde of hybride platforms? Welke architectonische afwegingen behouden het beste systeem slack en onderhoudbaarheid gedurende de systeem life cycle?