作業系統配置參數難題
作業系統作為銜接應用和硬體的基礎軟體，如何調整系統的參數配置，充分發揮軟硬體能力，從而使業務性能達到最優，對用戶至關重要。然而，運行在作業系統上的業務類型成百上千，應用形態千差萬別，對資源的要求各不相同。
困境一：參數對象龐大，業務複雜度高。
當前硬體和基礎軟體組成的應用環境涉及高達7000多個配置對象，隨著業務複雜度和調優對象的增加，調優所需的時間成本呈指數級增長，導致調優效率急劇下降，給用戶帶來巨大挑戰。
困境二：並非所有的系統能力都能通用。
作業系統作為基礎軟體，提供了大量的軟硬體管理的基礎能力，每種能力適用的場景不盡相同，並非對所有的應用場景都通用有益。
困境三：實驗室無法完成所有應用負載的模擬測試。
實際業務場景成千上萬，計算、網絡、存儲等硬體配置也各種各樣，實驗室無法遍歷所有的應用和場景，以及不同的硬體組合。
l AI技術帶來的新思路
為了應對上述挑戰，解決用戶的難題，作業系統急需一顆智能的「大腦」，一顆能夠感知上層業務類型，能夠「懂」業務的「大腦」，而A-Tune就是這樣一顆大腦，它通過使用AI技術，對業務場景建立精準的系統畫像，感知並推理出業務特徵，進而做出決策，匹配並推薦最佳的系統參數配置組合，使業務處於最佳運行狀態。openEuler適時推出了這顆智慧大腦A-Tune。
c
l AI技術與作業系統碰撞出「新火花」
A-Tune利用AI技術，通過對業務系統的底層性能數據進行分析和建模，構建精準的場景系統畫像，針對負載模型匹得出合適的資源模型，並制定對應的調度優化策略，對業務進行更細粒度的調優，讓應用程式發揮出極致性能。
A-Tune強大的調優能力讓系統運維更簡單，讓IT運維人員更輕鬆，它能夠滿足入門到專業級開發者的不同需求：
1) 對於初級用戶，儘可能屏蔽硬體和作業系統的底層細節，降低調優門檻，實現用戶無感知的系統優化；
2) 對於專業用戶，可以針對具體的業務場景進行定製，如豐富優化經驗庫，訓練自己的模型，實現更精細的調優。
A-Tune核心技術框架如下圖，主要包括智能決策、系統畫像和交互系統三層。
l 智能決策層：包含感知和決策兩個子系統，分別完成對應用的智能感知和對系統的調優決策。
l 系統畫像層：主要包括標註和學習系統，標註系統用於業務模型的聚類，學習系統用於業務模型的學習和分類。
l 交互系統層：用於各類系統資源的監控和配置，調優策略執行在本層進行。
l A-Tune應用實踐
以Web業務場景為例，SSL/TLS加解密的過程對於CPU計算能力的消耗相對較高，對於Web每次的數據交互都要進行建鏈，也就意味著每一次的數據傳輸都要進行RSA加解密，CPU的計算能力決定了Web伺服器的處理性能。基於SSL/TLS的加解密任務，消耗CPU計算能力在Web服務中佔比高達80%。
A-Tune通過感知Web業務特徵，自動將加解密計算卸載到鯤鵬晶片的加速器中，從而降低CPU使用消耗，優化後Web服務端處理性能提升200%，對比其他處理器的吞吐量提升顯著。下圖是Nginx作為Web伺服器，通過A-Tune優化後的性能提升效果：
*測試結果來源於A-tune團隊實驗室測試數據。
更多關於A-Tune項目信息，可在openEuler開源社區獲取。
openEuler開源社區：https://openeuler.org
A-Tune項目源碼：https://gitee.com/openeuler/A-Tune
A-Tune項目文檔：https://gitee.com/openeuler/A-Tune/tree/master/Documentation