Adaptive robust scheduling in wireless Time-Sensitive Networks (TSN)

Abstract

The correct operation of upper-layer services is unattainable in wireless Time-Sensitive Networks (TSN) if the schedule cannot provide formal reliability guarantees to each stream. Still, current TSN scheduling literature leaves reliability, let alone provable reliability, either poorly quantified or entirely unaddressed. This work aims to remedy this shortcoming by designing an adaptive mechanism to compute robust schedules. For static wireless channels, robust schedules enforce the streams' reliability requirements by allocating sufficiently large wireless transmission intervals and by isolating omission faults. While robustness against omission faults is conventionally achieved by strictly isolating each transmission, we show that controlled interleaving of wireless streams is crucial for finding eligible schedules. We adapt the Disjunctive Graph Model (DGM) from job-shop scheduling to design TSN-DGM as a metaheuristic scheduler that can schedule up to one hundred wireless streams with fifty cross-traffic streams in under five minutes. In comparison, we demonstrate that strict transmission isolation already prohibits scheduling a few wireless streams. For dynamic wireless channels, we introduce shuffle graphs as a linear-time adaptation strategy that converts reliability surpluses from improving wireless links into slack and reliability impairments from degrading wireless links into tardiness. While TSN-DGM is able to improve the adapted schedule considerably within ten seconds of reactive rescheduling, we justify that the reliability contracts between upper-layer services and the infrastructure provider should specify a worst-case channel degradation beyond which no punctuality guarantees can be made. Der ordnungsgemäße Betrieb von cyber-physischen Systemen kann in drahtlosen TSN-Netzwerken nur dann sichergestellt werden, wenn der konfigurierte Zeitplan eine Zuverlässigkeitsgarantie für jeden Datenstrom spezifiziert. Dennoch werden solche Zuverlässigkeitsgarantien, geschweige denn beweisbare Zuverlässigkeitsgarantien, in der derzeitigen TSN-Literatur nur unzureichend quantifiziert oder überhaupt nicht betrachtet. Diese Arbeit entwickelt einen adaptiven Ansatz zur Berechnung robuster Zeitpläne, um dieses Defizit zu beheben. Bei statischen drahtlosen Kanälen garantieren robuste Zeitpläne die Zuverlässigkeitsanforderungen jedes Datenstroms indem hinreichend große Übertragungsintervalle reserviert und Übertragungsfehler isoliert werden. Während vergleichbare Garantien in kabelgebundenen TSN-Netzwerken üblicherweise durch eine strikte Isolierung jeder Übertragung erreicht werden, zeigen wir, dass dieses Vorgehen bereits bei wenigen Datenströmen scheitert. Im Gegensatz dazu verwenden wir das disjunktive Graphenmodell (DGM) aus Job-Shop-Scheduling und entwickeln TSN-DGM als metaheuristischen Planer, welcher einen Zeitplan mit bis zu einhundertfünfzig Datenströmen in unter fünf Minuten berechnen kann. Damit die Zuverlässigkeitsgarantien bei dynamischen drahtlosen Kanälen aufrechterhalten bleiben, entwickeln wir eine Adaptierungsstrategie mit linearer Laufzeit, welche Zuverlässigkeitsüberschüsse in zusätzliche Übertragungsmöglichkeiten für nachrangige Datenströme und Zuverlässigkeitsbeeinträchtigungen in zusätzliche Ankunftsverzögerungen der Datenströme umwandelt. Obwohl TSN-DGM in der Lage ist, den adaptierten Zeitplan innerhalb von zehn Sekunden erheblich zu verbessern, argumentieren wir, dass in den Zuverlässigkeitsabkommen zwischen Nutzern und dem Netzwerkbetreiber eine maximale Kanalverschlechterung festgelegt werden sollte, über welche hinaus keine formalen Pünktlichkeitsgarantien gegeben werden können.