反射存储网络在指令与控制中的应用

四、应用案例   

Spring Kernel——马萨诸塞大学计算机科学系开发的一个最新型的操作系统——的目的是为必须严格遵守时间限制的实时计算应用提供支持。照此，为了满足非常可预测和动态的实时应用的需求，Spring Kernel操作系统设计了两个主要组成部分——开发环境（系统在这里描述，预处理，并且下载）和运行时环境（在这里Spring Kernel操作系统保证任务可预测地执行）。   

Spring Kernel操作系统的优势在于全面的任务调度方法，以及它对可预测性和灵活性的支持。Spring Kernel操作系统任务调度方法包含“一次保证，总是保证”策略适合严格的时间/资源需求或那些一旦启动就不能撤销的操作，加上“最大努力”方案，可以动态的创建进度表以便最大化系统效率。   

Spring Kernel操作系统也使用设计者和程序员提供的语义信息，以及像编译程序那样的系统工具生成的信息，适应独特的运行时状态。这种灵活性服从建立的调度规则和算法，以便就在系统适应时维持可预测性。   

计算机科学系实时小组最初开发Spring Kernel操作系统是为了控制多处理器Spring节点内的多个处理器的计算活动。但是，系统开发最终到达一非常精致的水平，使得系里决定将它从实验室推向应用领域。把它用于另一个学科——柔性制造——的控制需求（采用集散控制系统的原理与架构）。   

作为计算机科学系自治实时系统的中心的一部分，柔性制造试验床包含机器人、显示、和人工智能（AI）子系统已经开发出来。在这平台内，对象被非确定性地安置在队列里，等待处理。当处理进程请求对象时，Spring Kernel操作系统基于各种规则控制它们从在队列中排除，并将它们放在交付平台。一旦在平台上，就可以保证了对象的会合时间和交付要求。   

早在试验床设计过程中，设计人员就很明白Spring Kernel操作系统需要有一个高级的系统控制，以便控制试验床的计算机制和Spring节点之外的机器人和显示的处理操作。试验床需要Spring Kernel操作系统与其它分散部件互联，使得Spring Kernel操作系统与这些分散部件之间在一个时间框架内可靠地通信，以便保证系统活动的可预测性。   

因为系统中的商业化的机器人和显示子系统已经是深度开发而且高效，试验床的设计者决定选择的连接各子系统的互连方法不需要重新实现这些模块。挑战变成为找到一种互连方法，这种方法可以将各外部子系统非常简便而且高性能的连接起来，这种高性能是Spring Kernel操作系统的调度器控制子系统的时间属性所必需的。   

设计者研究了若干种互连方案，包括TCP/IP解决办法，但是没有一个具备所需要的那些能力的。最后，他们研究了反射存储网络，并且在不久之后就决定不再寻找其他方案。   

反射存储网络基于复制共享存储器方法，在网络的每个节点上放置计算机可寻址的存储器——被称为反射存储器卡，每个计算机节点的复制共享存储器的任何修改都会通过光纤在微秒级别的时间内被发送到网络上所有的复制共享存储器。反射存储器专门为实时服务所构件，可以为柔性制造系统试验床提供所需的可预测的、分布的、高速的性能。   

反射存储网络创新性的架构允许试验床设计者定义和实现连接所有子系统的远程接口。子系统互连是非常高效的。只要子系统符合接口要求，它就可以被集成到网络中。从一种操作系统的观点，反射存储网络使得实现处理系统之间的通信协议非常简单。一旦完全实现，反射存储网络的包数据加上它的无碰撞性能很容易满足Spring Kernel操作系统的调度程序的控制需求。   

使用反射存储网络作为中枢组成部分，设计者能建立集散控制系统的基础，它不仅适合当前的柔性制造试验床的需要，而且可以根据马萨诸塞大学计算机科学系计划在更广泛的工业应用领域的柔性制造系统中实现Spring Kernel操作系统的需要，不断地“与那些系统一起增长”。