Резервный процессор в многопроцессорных и многопоточных приложений

Я работаю над проектом с Raspberry Pi 3 для некоторого экологического контроля с рядом простых повторяющихся событий в непрерывном цикле. RP3 слишком квалифицирован для этой работы, но это позволяет мне сосредоточиться на других вещах.

Характеристики приложения:

Приложение должно собирать сенсорные данные (с переменным интервалом n-секунд) от десятка датчиков (температуры, влажности, pH, ORP и т. д.).
1. основываясь на времени и этих сенсорных данных, контроллер вычисляет выходной сигнал (переключатели, клапаны и ШИМ-драйверы).
2. почти ни одно событие не должно выполняться последовательно.
3. Некоторые события относятся к категории "Безопасность" и должны запускаться мгновенно при срабатывании (отказоустойчивые датчики, аварийная кнопка).
Большинство событий повторяются с интервалом в несколько секунд (каждую секунду, вплоть до каждых 30 секунд).
4. Некоторые события запускают действие, активируя реле в течение от 1 до 120 секунд.
5. Некоторые события используют значение, основанное на времени. Это значение должно быть вычисляется несколько раз в день и является довольно интенсивным процессором (использует несколько итеративных интерполяционных формул, и поэтому имеет переменную времени выполнения).
6. отображение состояния среды (в непрерывном цикле)

Я знаком (не по профессии) с VB.NET, но решил сделать этот проект в Python 3.6. За последние несколько месяцев я много читал о таких предметах, как шаблоны проектирования, потоки, процессы, события, paralel prcessing и т. д.

Основываясь на моем чтении, я думаю, что Asyncio объединил с некоторыми задачами в Экзекьюторе справятся сами.

Большинство задач/событий не критичны по времени. На выходе контроллера можно использовать "самые последние" сенсорные данные. Некоторые задачи, с другой стороны, активируют ретранслятор на определенный период времени. Я хотел бы знать, как запрограммировать эти задачи без возможности того, что другая "трудоемкая" задача блокирует процессор в течение периода времени (например), когда открыт клапан CO2. Это может быть катастрофой для моего окружения.

Поэтому мне нужно немного совет.

Смотрите ниже мой код до сих пор. Я не уверен, что правильно использую функции Asyncio в Python. Для удобства чтения я буду хранить содержимое различных задач в отдельных модулях.

import asyncio
import concurrent.futures
import datetime
import time
import random
import math

# define a task...
async def firstTask():
    while True:
        await asyncio.sleep(1)
        print("First task executed")

# define another task...        
async def secondTask():
    while True:
        await asyncio.sleep(5)
        print("Second Worker Executed")

# define/simulate heavy CPU-bound task
def heavy_load():
    while True:
        print('Heavy_load started')
        i = 0
        for i in range(50000000):
            f = math.sqrt(i)*math.sqrt(i)
        print('Heavy_load finished')
        time.sleep(4)

def main():

    # Create a process pool (for CPU bound tasks).
    processpool = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()

    #  Create a thread pool (for I/O bound tasks).
    threadpool = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()

    loop = asyncio.get_event_loop()

    try:
        # Add all tasks. (Correct use?)
        asyncio.ensure_future(firstTask())
        asyncio.ensure_future(secondTask())
        loop.run_in_executor(processpool, heavy_load)
        loop.run_forever()
    except KeyboardInterrupt:
        pass
    finally:
        print("Loop will be ended")
        loop.close()    

if __name__ == '__main__':
    main()