- 操作系统配置参数难题
操作系统作为衔接应用和硬件的基础软件，如何调整系统的参数配置，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。
困境一：参数对象庞大，业务复杂度高。
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，给用户带来巨大挑战。
困境二：并非所有的系统能力都能通用。
操作系统作为基础软件，提供了大量的软硬件管理的基础能力，每种能力适用的场景不尽相同，并非对所有的应用场景都通用有益。
困境三：实验室无法完成所有应用负载的模拟测试。
实际业务场景成千上万，计算、网络、存储等硬件配置也各种各样，实验室无法遍历所有的应用和场景，以及不同的硬件组合。
- AI技术带来的新思路
为了应对上述挑战，解决用户的难题，操作系统急需一颗智能的“大脑”，一颗能够感知上层业务类型，能够“懂”业务的“大脑”，而A-Tune就是这样一颗大脑，它通过使用AI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。openEuler适时推出了这颗智慧大脑A-Tune。
- AI技术与操作系统碰撞出“新火花”
A-Tune利用AI技术，通过对业务系统的底层性能数据进行分析和建模，构建精准的场景系统画像，针对负载模型匹得出合适的资源模型，并制定对应的调度优化策略，对业务进行更细粒度的调优，让应用程序发挥出极致性能。
A-Tune强大的调优能力让系统运维更简单，让IT运维人员更轻松，它能够满足入门到专业级开发者的不同需求：
- 对于初级用户，尽可能屏蔽硬件和操作系统的底层细节，降低调优门槛，实现用户无感知的系统优化；
- 对于专业用户，可以针对具体的业务场景进行定制，如丰富优化经验库，训练自己的模型，实现更精细的调优。
A-Tune核心技术框架如下图，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。
- A-Tune应用实践
以Web业务场景为例，SSL/TLS加解密的过程对于CPU计算能力的消耗相对较高，对于Web每次的数据交互都要进行建链，也就意味着每一次的数据传输都要进行RSA加解密，CPU的计算能力决定了Web服务器的处理性能。基于SSL/TLS的加解密任务，消耗CPU计算能力在Web服务中占比高达80%。
A-Tune通过感知Web业务特征，自动将加解密计算卸载到鲲鹏芯片的加速器中，从而降低CPU使用消耗，优化后Web服务端处理性能提升200%，对比其他处理器的吞吐量提升显著。下图是Nginx作为Web服务器，通过A-Tune优化后的性能提升效果：
*测试结果来源于A-tune团队实验室测试数据。
更多关于A-Tune项目信息，可在openEuler开源社区获取。
openEuler开源社区：https://openeuler.org
A-Tune项目源码：https://gitee.com/openeuler/A-Tune
A-Tune项目文档：https://gitee.com/openeuler/A-Tune/tree/master/Documentation
