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：主要包括自动特征工程和两层分类模型，自动特征工程用于业务特征的自动选择，两层分类模型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
支持业务模型
根据应用的负载特征，A-Tune将业务分为11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
| 业务大类 | 业务类型 | 瓶颈点 | 支持的应用 | 待规划的应用 |
|---|---|---|---|---|
| default | 默认类型 | 算力、内存、网络、IO 各维度资源使用率都不高 | N/A | N/A |
| webserver | web 应用 | 算力瓶颈、网络瓶颈 | Nginx、Apache Traffic Server | N/A |
| database | 数据库 | 算力瓶颈、内存瓶颈、IO 瓶颈 | Mongodb、Mysql、Postgresql、Mariadb | N/A |
| big-data | 大数据 | 算力瓶颈、内存瓶颈 | N/A | Hadoop-hdfs、Hadoop-spark |
| middleware | 中间件框架 | 算力瓶颈、网络瓶颈 | Dubbo | N/A |
| in-memory-database | 内存数据库 | 内存瓶颈、IO 瓶颈 | Redis | N/A |
| basic-test-suite | 基础测试套 | 算力瓶颈、内存瓶颈 | SPECCPU2006、SPECjbb2015 | N/A |
| hpc | 人类基因组 | 算力瓶颈、内存瓶颈、IO 瓶颈 | Gatk4 | N/A |
| storage | 存储 | 网络瓶颈、IO 瓶颈 | N/A | Ceph |
| virtualization | 虚拟化 | 算力瓶颈、内存瓶颈、IO 瓶颈 | Consumer-cloud、Mariadb | N/A |
| docker | 容器 | 算力瓶颈、内存瓶颈、IO 瓶颈 | Mariadb | N/A |