A Containerized Microservice Architecture for a ROS 2 Autonomous Driving Software: An End-to-End Latency Evaluation

要約

自動車業界は、従来の ECU ベースのシステムからソフトウェア デファインド ビークルへ移行しつつあります。
この革命の中心的な役割を担うのは、共通のハードウェア プラットフォーム上で複雑なソフトウェア アプリケーションを柔軟に統合できる軽量の仮想化テクノロジであるコンテナです。
コンテナ化が広く採用されているにもかかわらず、エンドツーエンドの遅延、通信ジッター、メモリや CPU 使用率などの基本的なリアルタイム メトリクスに対するコンテナ化の影響は、事実上未調査のままです。
この論文では、コンテナーが各サービスを分離する、現実世界の自動運転アプリケーション用のマイクロサービス アーキテクチャを紹介します。
私たちの包括的な評価では、このようなソリューションは、エンドツーエンドのレイテンシーの点で、標準のベア Linux 導入よりも利点があることが示されています。
具体的には、ここで示したマイクロサービス アーキテクチャの場合、エンドツーエンドの平均レイテンシーを 5 ～ 8 % 改善できます。
また、コンテナーのデプロイメントを使用すると、最大レイテンシーが大幅に短縮されました。

要約(オリジナル)

The automotive industry is transitioning from traditional ECU-based systems to software-defined vehicles. A central role of this revolution is played by containers, lightweight virtualization technologies that enable the flexible consolidation of complex software applications on a common hardware platform. Despite their widespread adoption, the impact of containerization on fundamental real-time metrics such as end-to-end latency, communication jitter, as well as memory and CPU utilization has remained virtually unexplored. This paper presents a microservice architecture for a real-world autonomous driving application where containers isolate each service. Our comprehensive evaluation shows the benefits in terms of end-to-end latency of such a solution even over standard bare-Linux deployments. Specifically, in the case of the presented microservice architecture, the mean end-to-end latency can be improved by 5-8 %. Also, the maximum latencies were significantly reduced using container deployment.

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