认识A-Tune

认识A-Tune

简介

操作系统作为衔接应用和硬件的基础软件，如何调整系统和应用配置，充分发挥软硬件能力，从而使业务性能达到最优，对用户至关重要。然而，运行在操作系统上的业务类型成百上千，应用形态千差万别，对资源的要求各不相同。当前硬件和基础软件组成的应用环境涉及高达7000多个配置对象，随着业务复杂度和调优对象的增加，调优所需的时间成本呈指数级增长，导致调优效率急剧下降，调优成为了一项极其复杂的工程，给用户带来巨大挑战。

其次，操作系统作为基础设施软件，提供了大量的软硬件管理能力，每种能力适用场景不尽相同，并非对所有的应用场景都通用有益，因此，不同的场景需要开启或关闭不同的能力，组合使用系统提供的各种能力，才能发挥应用程序的最佳性能。

另外，实际业务场景成千上万，计算、网络、存储等硬件配置也层出不穷，实验室无法遍历穷举所有的应用和业务场景，以及不同的硬件组合。

为了应对上述挑战，openEuler推出了A-Tune。

A-Tune是一款基于AI开发的系统性能优化引擎，它利用人工智能技术，对业务场景建立精准的系统画像，感知并推理出业务特征，进而做出智能决策，匹配并推荐最佳的系统参数配置组合，使业务处于最佳运行状态。

架构

A-Tune核心技术架构如下图，主要包括智能决策、系统画像和交互系统三层。

智能决策层：包含感知和决策两个子系统，分别完成对应用的智能感知和对系统的调优决策。
系统画像层：主要包括标注和学习系统，标注系统用于业务模型的聚类，学习系统用于业务模型的学习和分类。
交互系统层：用于各类系统资源的监控和配置，调优策略执行在本层进行。

支持特性与业务模型

支持特性

A-Tune支持的主要特性、特性成熟度以及使用建议请参见表1。

表 1 特性成熟度

特性	成熟度	使用建议
七大类11款应用负载类型自动优化	已测试	试用
自定义负载类型和业务模型	已测试	试用
参数自调优	已测试	试用

支持业务模型

根据应用的负载特征，A-Tune将业务分为七大类，各类型的负载特征和A-Tune支持的应用请参见表2。

表 2 支持的业务类型和应用

负载模型	业务类型	负载特征	支持的应用
default	默认类型	CPU、内存带宽、网络、IO各维度资源使用率都不高	N/A
webserver	https应用	CPU使用率高	Nginx
big_database	数据库	关系型数据库读： CPU、内存带宽、网络使用率高写：IO使用率高非关系型数据库 CPU、IO使用率高	MongoDB、MySQL、PostgreSQL、MariaDB
big_data	大数据	CPU、IO使用率较高	Hadoop、Spark
in-memory_computing	内存密集型应用	CPU、内存带宽使用率高	SPECjbb2015
in-memory_database	计算+网络密集型应用	CPU单核使用率高，多实例下网络使用率高	Redis
single_computer_intensive_jobs	计算密集型应用	CPU单核使用率高，部分子项内存带宽使用率高	SPECCPU2006
communication	网络密集型应用	CPU、网络使用率高	Dubbo
idle	系统idle	系统处于空闲状态，无任何应用运行	N/A

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