A-Tune智能调优引擎入门（实践)
安装和启动A-Tune
实验环境
我们以华为云ECS openEuler 22.03 64bit with ARM为实验演示环境，由于是在虚拟机上进行实验，安全要求不是很严格，为方便起见，我们以root用户登录进行演示。以下是实验环境的一些展示：
安装
请参照A-Tune代码仓的README文件进行安装，下文演示了从A-Tune仓库源码安装的一般过程。
首先安装开发工具和依赖：
🔔注意
如果在安装的过程中出现“Error: GPG check FAILED”错误则可在yum install命令后增加--nogpgcheck选项，例如：
然后下载源代码并进行编译、安装：
启动
像这样通过编译A-Tune源代码安装了atuned服务，网卡和磁盘已经自动更新为当前机器中的默认设备：
现在我们可以加载并启动atuned和atune-engine服务：
查看atuned或atune-engine服务状态：
如果显示状态为“active”则表示启动成功。
注意：有时需要按“q”或“Q”键从查看信息的状态中退出。
运行atune-adm命令
🎵 查看atune-adm的版本信息：
🎵 查询系统当前支持的profile，以及profile所处的状态：
显示的结果示例如下：
🎵 实时采集系统信息进行负载类型的识别，但不进行自动优化（这是因为带了--characterization参数的缘故）：
该命令执行过程如下所示：
这里识别出的当前负载类型为default，由于系统当前并没有什么运行特定任务，所以这是符合实际情况的。
🎵 激活由list命令列出来的某一profile：
如果再用atune-adm list命令查看，会有如下显示：
🎵 回滚对profile的激活操作：
再用atune-adm list命令查看，会有如下显示：
以上显示结果表明回滚成功。
🎵 实时采集系统信息进行负载类型的识别并进行自动优化：
在业务上来说，这实际上是一个在线静态调优的简单演示。该示例输出如下：
如果用atune-adm list | grep true命令查看，会有如下显示：
以上显示结果表明匹配到的“default-default”profile已经被激活（我们同样可以用atune-adm rollback命令回滚回去）。
🎵 检查系统当前信息
该命令检查系统当前的CPU、BIOS、OS、网卡等信息，在本例中显示结果如下所示：
🎵 获取帮助：
离线业务自调优示例
从业务上说，这实际上是一个离线动态调优的演示。本实验通过A-Tune的离线自调优功能选出最优的压缩算法及其配置。请参照A-Tune源代码仓compress案例的最新示例进行实验，下面仅作简要说明。
🎶步骤 1：下载压缩文件样本
先进入到A-Tune代码仓源代码的compress案例目录：
然后下载一个名为enwik8.zip的压缩文件到该目录：
该文件作为一个样本压缩了大量的文本内容。
🎶步骤 2：调优前的参数配置
此处运行一个prepare.sh脚本，该脚本解压缩enwik8.zip文件并进行一些参数设置，例如compress_client.yaml文件中“time”的权重为20，“compress_ratio”的权重为80，表明本次优化目标偏重压缩率。
🔔注意
- 该脚本简化了繁杂的人工配置，具体的操作步骤请打开脚本的源代码进行学习。
- 我们同样需要细致研究另一个脚本compress.py，由于这个文件和调优结果的保存有关，所以我们一开始备份了该文件以便稍后对比。
🎶步骤 3：进行tuning以找到最优配置
可能的输出如下：
此命令开启针对本压缩应用的自动化调优，调优结果反映在了参数compressLevel和compressMethod的设置上，对比调优前后的compress.py文件：
可能的输出如下（对比结果可能会因为各自具体的运行环境而有所不同）：
🎶步骤 4：还原系统配置
通过此命令恢复到了本次tuning调优前的配置，即compressLevel和compressMethod的设置。
'%3e%3c/path%3e%3c/g%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
'%3e%3c/path%3e%3c/g%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
A-Tune智能调优引擎入门（实践)
安装和启动A-Tune
实验环境
我们以华为云ECS openEuler 22.03 64bit with ARM为实验演示环境，由于是在虚拟机上进行实验，安全要求不是很严格，为方便起见，我们以root用户登录进行演示。以下是实验环境的一些展示：
安装
请参照A-Tune代码仓的README文件进行安装，下文演示了从A-Tune仓库源码安装的一般过程。
首先安装开发工具和依赖：
🔔注意
如果在安装的过程中出现“Error: GPG check FAILED”错误则可在yum install命令后增加--nogpgcheck选项，例如：
然后下载源代码并进行编译、安装：
启动
像这样通过编译A-Tune源代码安装了atuned服务，网卡和磁盘已经自动更新为当前机器中的默认设备：
现在我们可以加载并启动atuned和atune-engine服务：
查看atuned或atune-engine服务状态：
如果显示状态为“active”则表示启动成功。
注意：有时需要按“q”或“Q”键从查看信息的状态中退出。
运行atune-adm命令
🎵 查看atune-adm的版本信息：
🎵 查询系统当前支持的profile，以及profile所处的状态：
显示的结果示例如下：
🎵 实时采集系统信息进行负载类型的识别，但不进行自动优化（这是因为带了
--characterization参数的缘故）：该命令执行过程如下所示：
这里识别出的当前负载类型为default，由于系统当前并没有什么运行特定任务，所以这是符合实际情况的。
🎵 激活由list命令列出来的某一profile：
如果再用
atune-adm list命令查看，会有如下显示：🎵 回滚对profile的激活操作：
再用
atune-adm list命令查看，会有如下显示：以上显示结果表明回滚成功。
🎵 实时采集系统信息进行负载类型的识别并进行自动优化：
在业务上来说，这实际上是一个在线静态调优的简单演示。该示例输出如下：
如果用
atune-adm list | grep true命令查看，会有如下显示：以上显示结果表明匹配到的“default-default”profile已经被激活（我们同样可以用
atune-adm rollback命令回滚回去）。🎵 检查系统当前信息
该命令检查系统当前的CPU、BIOS、OS、网卡等信息，在本例中显示结果如下所示：
cpu information: cpu version: 1.0 speed: 2600000000 HZ cores: 2 system information: DMIBIOSVersion: 0.0.0 OSRelease: 5.10.0-60.139.0.166.oe2203.aarch64 network information: name: eth0 product: Virtio network device ......🎵 获取帮助：
离线业务自调优示例
从业务上说，这实际上是一个离线动态调优的演示。本实验通过A-Tune的离线自调优功能选出最优的压缩算法及其配置。请参照A-Tune源代码仓compress案例的最新示例进行实验，下面仅作简要说明。
🎶步骤 1：下载压缩文件样本
先进入到A-Tune代码仓源代码的compress案例目录：
然后下载一个名为enwik8.zip的压缩文件到该目录：
该文件作为一个样本压缩了大量的文本内容。
🎶步骤 2：调优前的参数配置
cp compress.py{,.before} sh prepare.sh enwik8.zip此处运行一个prepare.sh脚本，该脚本解压缩enwik8.zip文件并进行一些参数设置，例如compress_client.yaml文件中“time”的权重为20，“compress_ratio”的权重为80，表明本次优化目标偏重压缩率。
🔔注意
🎶步骤 3：进行tuning以找到最优配置
可能的输出如下：
此命令开启针对本压缩应用的自动化调优，调优结果反映在了参数compressLevel和compressMethod的设置上，对比调优前后的compress.py文件：
diff compress.py{,.before}可能的输出如下（对比结果可能会因为各自具体的运行环境而有所不同）：
🎶步骤 4：还原系统配置
通过此命令恢复到了本次tuning调优前的配置，即compressLevel和compressMethod的设置。