Dokumentasi

Timing Report dan Telemetry

Timing report dan runtime telemetry adalah cara membuktikan tradeoff. Halaman ini menjelaskan metrik yang penting dan cara membacanya tanpa melebih-lebihkan output synthetic.

Kenapa halaman ini penting

Halaman ini menjelaskan bagaimana Timing Report dan Telemetry masuk ke model eksekusi ZeroKernel yang lebih besar, masalah apa yang sebenarnya diselesaikan, dan trade-off apa yang benar-benar Anda bayar saat fitur ini dipakai di firmware produksi. Tujuannya bukan melihat Timing Report dan Telemetry sebagai satu API terpisah, tetapi memahami posisinya di dalam bounded scheduling, disiplin queue, visibilitas fault, dan pemilihan profile.

Baca topik ini sebagai kontrak operasional. Mulai dari jalur paling kecil yang benar-benar jalan, pasang dulu di profile lean, lalu baru naik ke routing, diagnostics, atau state transport yang lebih kaya setelah Anda bisa membuktikan hasil timing-nya tetap layak dibanding tambahan flash dan RAM. Pola pikir ini yang menjaga ZeroKernel tetap berguna di board kecil dan tidak berubah jadi abstraksi yang gemuk.

Pola paling aman selalu sama: tentukan batas runtime-nya, jaga hot path tetap pendek, ukur efeknya dengan compare script, lalu baru naikkan kompleksitas. Contoh di bawah bukan pemanis; itu adalah pola minimum yang bisa Anda ambil ke firmware nyata saat Anda butuh integrasi yang rapi, bukan loop manual yang sulit dipertahankan.

Tiga pola yang langsung bisa dipakai

Pola cadence inti

Pakai satu task bounded untuk hot path, lalu biarkan scheduler menjaga phase alignment seiring waktu.

C++
    ZeroKernel.begin(boardMillis);
ZeroKernel.addTask("Fast", fastTask, 10, 0, true);
ZeroKernel.tick();
  
Pola deferred work

Pindahkan routing dan transport non-kritikal dari body task utama agar fast path tetap terprediksi.

C++
    const auto key = ZeroKernel.makeTopicKey("telemetry.sample");
ZeroKernel.publishDeferredFast(key, sampleValue);
ZeroKernel.flushEvents();
  
Pola visibilitas runtime

Baca timing report dan stats bersamaan agar Anda bisa membuktikan biaya tiap lapisan abstraksi.

C++
    const auto stats = ZeroKernel.getStats();
const auto timing = ZeroKernel.getTimingReport();
Serial.println(timing.maxTickMs);
  

Apa yang perlu Anda cek saat memakainya

  • Validasi timing lebih dulu, baru bentuk API. API yang terlihat rapi bukan kemenangan kalau fast miss justru naik.
  • Pilih profile paling kecil yang masih cocok, lalu aktifkan modul opsional hanya saat payoff terukurnya benar-benar jelas.
  • Jaga callback dan langkah transport tetap bounded supaya watchdog, panic flow, dan batas queue tetap punya arti.

Kesalahan umum yang membuat hasil jadi menyesatkan

  • Jangan menyalin pola demo ke firmware produksi tanpa mengukurnya di board dan profile build yang benar-benar akan dipakai.
  • Jangan membaca angka sukses tanpa membaca queue depth, timing, dan label workload di sampingnya.
  • Jangan menyalakan diagnostics atau kompatibilitas berat di target lean hanya karena default-nya terasa nyaman.

Urutan kerja yang disarankan

Mulai dari jalur paling kecil yang valid

Boot runtime, daftar task minimum yang berguna, lalu buktikan baseline timing bersih sebelum menambah lapisan opsional.

Tambah satu lapisan, lalu ukur

Masukkan routing, diagnostics, atau transport satu lapisan demi satu agar biaya dan payoff-nya tetap jelas.

Publikasikan hanya hasil yang bisa diulang

Update docs, chart, atau klaim publik hanya setelah workload yang sama lolos jalur validasi yang sama lebih dari sekali.

Metrik inti

  • fast_miss
  • fast_avg_lag
  • fast_max_lag
  • queue_max

FAQ timing dan telemetry

Angka mana yang paling harus dijaga?

Untuk banyak workload embedded, lindungi fast miss terlebih dulu. Biasanya itu kegagalan yang paling mahal untuk diterima.

Bagaimana cara paling aman memvalidasi halaman ini di board nyata?

Mulai dari profile paling lean yang masih relevan, jalankan compare script yang paling sempit untuk topik ini, lalu baru lanjut ke workload yang lebih berat. Jangan lompat langsung ke build penuh kalau timing dasarnya belum jelas.

Kapan saya harus berhenti menambah abstraksi di topik ini?

Berhenti saat tambahan layer tidak lagi memberi payoff yang terukur. Jika RAM, flash, atau waktu eksekusi naik tetapi miss, throughput, atau recovery tidak membaik, berarti Anda sedang membayar kompleksitas tanpa hasil.