DEENESPTFRRUARHIKOZHNL
AUTOSAR_AP_EXP_SWArchitecture FIG-e0e2d4de9f57b401 279 × 298 px 1 Release(s)

Figure 9.75: Interfaces for supervision

SHA-256 Inhalts-Fingerabdruck: e0e2d4de9f57b4011b90056a2e5f6b2a3c2373af4bf62abd6199d88d827bde59
✦ KI-generierte Bildanalyse & technische Beschreibung Modell: gemini-3.8-flash (via agy) · Rezept figure-series@1 · erstellt am 2026-10-08

1. Diagrammtyp & Architektur-Kontext

  • Klassifikation: UML-Komponentendiagramm / Schnittstellendiagramm gemäß AUTOSAR Adaptive Platform (AAP) Softwarearchitektur.
  • Architektur-Kontext: Spezifiziert im Dokument AUTOSAR_EXP_SWArchitecture (Kapitel 9, Functional Cluster Platform Health Management, PHM). Es definiert die strukturelle Entkopplung und Interaktion zwischen einer Nutzer-Applikation (Adaptive Application) und dem zentralen, prozessbasierten PHM-Daemon (daemon-based) zur Laufzeitüberwachung der Kontrollfluss- und Zeitintegrität.

2. Komponenten, Entitäten & Schnittstellen

  • «aapFunctionalCluster» Platform Health Management daemon-based:
    • Architekturelle Komponente / Server-Cluster der AUTOSAR Adaptive Platform.
    • Läuft als eigenständiger Hintergrundprozess (Daemon) im POSIX-Betriebssystem.
    • Implementiert die Überwachungsalgorithmen (Alive-, Deadline- und Logical Supervision) sowie das Health-Monitoring.
  • Adaptive Application:
    • UML-Komponente, die einen Anwendungs- bzw. Plattformprozess darstellt.
    • Agiert als überwachte Einheit (Supervised Entity bzw. Host der Entität).
  • «aapAPI, aapPortInterface» SupervisedEntity:
    • Formale Schnittstelle, die sowohl als plattformspezifisches Port-Interface als auch als C++-Klassen-API (ara::phm::SupervisedEntity) typisiert ist.
    • Operationen: + ReportCheckpoint() (parametrisiert über eine eindeutige Checkpoint-ID).
  • Beziehungen & Stereotypen:
    • Schnittstellen-Realisierung: Gestrichelter Pfeil mit geschlossener Spitze von Platform Health Management daemon-based zu SupervisedEntity – der PHM-Daemon implementiert das Backend für den Schnittstellenvertrag.
    • Nutzungsbeziehung: Gestrichelter Pfeil mit offener Spitze und Annotation «use» / «aapProvidedPort» von Adaptive Application zu SupervisedEntity – die Applikation greift clientseitig auf diese Schnittstelle zu, um ihren Ausführungsfortschritt mitzuteilen.

3. Dynamisches Verhalten & Sequenzablauf

  1. Initialisierung: Die Adaptive Application instanziiert lokal das API-Objekt ara::phm::SupervisedEntity (gebunden an die im ARXML konfigurierte Instanz-Referenz).
  2. Trigger (Normalpfad): Erreichen eines definierten Programmpunkts im Code der Adaptive Application.
  3. Synchroner API-Aufruf: Die Anwendung ruft ReportCheckpoint(checkpointId) auf.
  4. IPC-Transport: Der Aufruf wird über eine optimierte, nicht-blockierende Interprozesskommunikation (IPC, z. B. POSIX Shared Memory oder Domain Sockets) aus dem Adressraum der Anwendung in den Platform Health Management-Daemon übermittelt.
  5. Supervision-Auswertung (Daemon-seitig):
    • Alive Supervision: Prüfung, ob Checkpoints innerhalb definierter Toleranzfenster in vorgegebener Häufigkeit eintreffen.
    • Deadline Supervision: Validierung von Mindest- und Höchstlaufzeiten zwischen zwei korrelierten Checkpoints.
    • Logical Supervision: Prüfung der Transitionen im Kontrollflussgraphen gegen definierte Vorgänger-/Nachfolger-Relationen.
  6. Eskalation / Fehlerbehandlung: Bei Verletzung der Überwachungsbedingungen triggert der PHM-Daemon konfigurierte Recovery Actions (z. B. Meldung an den Execution Management (EM) Cluster zur Prozess-Restrukturierung/Neustart oder Eintrag in den Fehlerspeicher via Diagnostic Management).

4. Normative Relevanz & Entwickler-Hinweise

  • API-Vertrag (ara::phm):
    • Aufrufe von ReportCheckpoint() müssen strikt deterministisch und thread-sicher sein. Sie dürfen im Applikations-Thread keinen blockierenden I/O auslösen, um Echtzeitanforderungen nicht zu verletzen.
  • Daemon-basierte Latenz & Timing-Budget:
    • Die Kennzeichnung daemon-based bedingt IPC-Overhead. Entwickler dürfen Deadlines nicht feingranularer als die System-IPC-Latenz und den Scheduling-Jitter des Zielbetriebssystems auslegen.
  • Modellierung im Adaptive Manifest:
    • Jede SupervisedEntity und deren zugehörige Checkpoint-IDs müssen im ARXML (Execution- / Service-Instance-Manifest) lückenlos deklariert und den Prozessen zugeordnet werden.
    • Diskrepanzen zwischen statisch generierten/konfigurierten IDs und im C++-Code gemeldeten Werten führen zur Verletzung der Logical Supervision und lösen automatische Schutzmaßnahmen aus.
  • Prozessisolation:
    • Durch die Entkopplung in einen eigenen Daemon bleibt die Überwachungsinstanz auch bei Segfaults oder Hängern der Adaptive Application voll funktionsfähig und kann den Ausfall deterministisch melden.

Versionsvergleich KI-generiert · gemini-3.8-flash (via agy)

R23-11 → R24-11 keine inhaltliche Änderung Vorgänger: FIG-df738153d9b1aab9

Keine inhaltlichen Änderungen erkennbar.

R24-11 → R25-11 keine inhaltliche Änderung Nachfolger: FIG-8aab54847e93bf22

Keine inhaltlichen Änderungen erkennbar.

Zugeordnete Anforderungen

Diese Angaben zeigt der Versions-Explorer.

Aus dem Dokument extrahierter Text & Kontext

Beschriftungen im Schaubild:

«aapFunctionalCluster» Platform Health Management daemon-based | «aapAPI,aapPortInterface» | SupervisedEntity | + ReportCheckpoint() | Adaptive Application | «use» «aapProvidedPort»

Begleitender Spezifikationstext:

Explanation of Adaptive Platform Software Architecture AUTOSAR AP R24-11 △ Responsibilities: Platform Health Management performs (aliveness, logical, and deadline) supervision of Processes in safety-critical setups and reports failures to State Management. Platform Health Management also controls the Watchdog that in turn supervises the Platform Health Management. An Alive Supervision checks that a supervised entity is not running too frequently and not too rarely. A Deadline Supervision checks that steps in a supervised entity are executed within the configured minimum and maximum time. A Logical Supervision checks that the control flow during execution matches the designed control flow. All types of supervision can be used independently and are performed based on reporting of Checkpoints by the supervised entity. State Management and Execution Management are the fundamental Functional Clusters of the AUTOSAR Adaptive Platform and need to run and work properly in any case. Therefore, Platform Health Management shall always supervise the corresponding Processes for State Management and Execution Management. Supervision failures in these Processes shall be recovered by a reset of the Machine because the normal way of error recovery (via State Management and Execution Management) is no longer reliable. 9.6.1.1 Defined interfaces The interfaces of Platform Health Management are categorized into interfaces for supervision (see Section 9.6.1.1.1), interfaces for performing recover

Vorkommen in AUTOSAR-Releases (1)

Release Dokument Seite Nr. Bildunterschrift im Dokument
R24-11 AUTOSAR_AP_EXP_SWArchitecture S. 125 9.75 Figure 9.75: Interfaces for supervision