Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
A-Tune — это движок для автоматической настройки производительности операционной системы с использованием технологий искусственного интеллекта. A-Tune позволяет ОС "понимать" бизнес-приложения, что упрощает работу по настройке ИТ-систем и обеспечивает отличную производительность приложений.
Поддерживаемые операционные системы: версия openEuler 20.03 LTS и выше.
yum install -y atune
yum install -y atune-engine
Примечание: После прямой установки попытка выполнить команду systemctl start atuned может завершиться ошибкой, поскольку сертификаты аутентификации ещё не настроены. Решение проблемы:1. Настройте сертификаты для безопасного соединения HTTPS
- Создайте файлы сертификатов для сервера и клиента
- Измените строки 60–62 файла конфигурации /etc/atuned/atuned.cnf на абсолютные пути к файлам сертификатов
- Измените строки 23–25 файла конфигурации /etc/atuned/engine.cnf на абсолютные пути к файлам сертификатов
- Подробнее о создании сертификатов можно найти в разделах "restcerts" и "enginecerts" файла Makefile.
2. Отключите проверку сертификатов для использования небезопасного соединения HTTP
- В ситуациях, где требования безопасности невелики (например, локальные тесты), можно использовать HTTP для избежания этой проблемы
- Измените значения rest_tls (строка L59) и engine_tls (строка L66) в файле конфигурации /etc/atuned/atuned.cnf на false
- Измените значение engine_tls (строка L22) в файле конфигурации /etc/atuned/engine.cnf на false
При использовании любого из этих методов после завершения настройки потребуется перезапустить сервис. Дополнительные инструкции см. в разделе "II. Быстрое руководство по использованию - 2. Управление службой A-Tune - Загрузка и запуск служб atuned и atune-engine".#### Метод 2 (для разработчиков): установка из исходного кода этого репозитория
yum install -y golang-bin python3 perf sysstat hwloc-gui lshw
yum install -y python3-dict2xml python3-flask-restful python3-pandas python3-scikit-optimize python3-xgboost python3-pyyaml
или
pip3 install dict2xml flask-restful pandas scikit-optimize xgboost scikit-learn pyyaml
Если пользователь уже установил базу данных и хочет хранить данные сбора и оптимизации A-Tune в базе данных, можно установить следующие зависимости:
yum install -y python3-sqlalchemy python3-cryptography
или
pip3 install sqlalchemy cryptography
При этом рекомендуется использовать одну из приведённых ниже команд для установки зависимостей в соответствии с используемой базой данных.
| База данных | Установка через yum | Установка через pip |
|---|---|---|
| PostgreSQL | yum install -y python3-psycopg2 | pip3 install psycopg2 |
git clone https://gitee.com/openeuler/A-Tune.git
cd A-Tune
make
make collector-install
make install
atuned.cnfПримечание: если служба atuned установлена через команду make install, информация о сетевых адаптерах и жестких дисках автоматически обновляется до значений по умолчанию текущего оборудования. В случае необходимости сбора данных с других устройств следует выполнить следующие шаги для настройки службы atuned.Для получения списка сетевых адаптеров, используемых для сбора данных или выполнения оптимизации, можно использовать следующую команду:
ip addr
Для получения списка жестких дисков, используемых для сбора данных или выполнения оптимизации, можно использовать следующую команду:
fdisk -l | grep dev
atuned и atune-engine
systemctl daemon-reload
systemctl start atuned
systemctl start atune-rest
systemctl start atune-engine
atuned и atune-engine
systemctl status atuned
systemctl status atune-rest
systemctl status atune-engine
Пользователи могут сохранять новые данные в директории A-Tune/analysis/dataset и обновлять AI модели в директории A-Tune/analysis/models с помощью инструмента генерации моделей.
Интерфейс командной строки:
python3 generate_models.py <OPTIONS>
Описание параметров:
<OPTIONS>| Параметр | Описание |
| -------------------- | --------------------------------------------------------------------------|
| --csv_path, -d | Директория хранения CSV-файлов для обучения модели, по умолчанию A-Tune/analysis/dataset. |
| --model_path, -m | Директория для сохранения новых обученных моделей, по умолчанию A-Tune/analysis/models. |
| --select, -s | Создание модели с выборочными характеристиками, по умолчанию отключено. |
| --search, -g | Активация поиска пространства параметров, по умолчанию отключено. |Пример использования:python3 generate_models.py
atune-adm
list
Список всех профилей, поддерживаемых системой, а также активных профилей. Интерфейс командной строки:
atune-adm list
Пример выполнения:
atune-adm list
Активирует профиль, делая его активным.
Интерфейс командной строки:
atune-adm profile
Пример выполнения: активация конфигурации профиля web-nginx-http-long-connection
atune-adm profile web-nginx-http-long-connection
Позволяет в реальном времени собирать информацию системы для распознавания типов нагрузки и автоматического выполнения соответствующих оптимизаций.
Примечание: данные, собираемые с помощью команды анализа, частично берутся из файла конфигурации службы atuned (/etc/atuned/atuned.cnf). Перед запуском команды следует проверить, что конфигурация соответствует ожидаемому. Для сбора данных с других сетевых адаптеров или жестких дисков требуется обновление файла конфигурации службы atuned и перезапуск службы.
Интерфейс командной строки:
atune-adm analysis [ОПЦИИ]
Пример выполнения 1: использование модели по умолчанию для распознавания приложений и автоматической оптимизации
atune-adm analysis
Пример выполнения 2: использование пользовательски обученной модели для распознавания приложений```bash atune-adm analysis --model /usr/libexec/atuned/analysis/models/new-model.m
#### Команда настройки (офлайн динамическая оптимизация)
Выполняет поиск пространства решений для выбранных параметров с использованием указанного проектного YAML-файла, находя оптимальное решение для текущего окружения.
Интерфейс командной строки:
atune-adm tuning [ОПЦИИ] <PROJECT_YAML>
Пример выполнения: см. примеры офлайн-оптимизации A-Tune [./examples/tuning]. В каждом примере можно найти руководство в README.
Другие команды см. в справочной информации atune-adm или в [A-Tune пользовательском руководстве](./Documentation/UserGuide/A-Tune_пользовательское_руководство.md).
III. WebUI
-----------
[A-Tune-UI](https://gitee.com/openeuler/A-Tune-UI) — это передняя панель управления на основе A-Tune. Подробные настройки и методы использования см. в файле [README](https://gitee.com/openeuler/A-Tune-UI/blob/master/README.md) проекта A-Tune-UI.
IV. Как сделать вклад
----------------------
Мы очень рады приветствовать новых участников проекта и готовы помочь новым участникам. Перед тем как отправить свой вклад, вам потребуется подписать [CLA](https://openeuler.org/en/cla.html).
### Почтовый список
Если у вас есть вопросы или предложения для обсуждения, вы можете связаться с нами через почтовый список [A-Tune](https://mailweb.openeuler.org/postorius/lists/a-tune.openeuler.org/).
### Конференции
Каждую вторую пятницу месяца проводится встреча SIG группы с 10:00 до 12:00. Вы можете заявиться на участие через почтовый список [A-Tune](https://mailweb.openeuler.org/postorius/lists/a-tune.openeuler.org/).
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )