KeenTune SIG 是一款 AI 算法与专家知识库双轮驱动的操作系统全栈式智能优化产品，为主流的操作系统提供轻量化、跨平台的一键式性能调优，让应用在智能定制的运行环境发挥最优性能。该产品在多个业务产品均已达成良好的调优成果，物理机、虚拟机、容器的多个典型应用调优效果平均在 10% 以上。帮助用户在相同资源的环境下，获取更高的网络吞吐、更低的网络时延、更高效的业务处理能力和更快的业务响应速度。同时，用户可以根据自己的业务需求，减少对硬件资源的需求，从而降低业务运营成本。

SIG 目标

1、为主流开源 Linux，提供全栈的专家知识固化平台与智能化性能调优工具。

2、构建可视化的算法开发平台，尤其在参数可解释性、参数优化方向形成有竞争力的算法框架。

当前进展

1、 在 OpenAnolis 建立 SIG，进行长期维护支持。

2、 2、在 Alinux 和 Anolis 的官方 YUM 提供安装包。

3、 3、在 2021.10.21 云栖大会发布，在 codeup 与 github 开源。

KeenTune 介绍

KeenTune 是一款旨在为 Linux 提供智能化全栈性能调优的产品，该产品通过 AI 算法与专家知识库的有效结合，为 OS 提供动态和静态协同调优的能力。

KeenTune 作为 Linux 全栈调优产品具有如下特点：

1. 分布式架构，keentuned、target、bench、brain 组件可以按需部署，可分可合、即装即用，能够有效适用于单机与集群场景；轻量化组件部署对业务影响小，也能够快速实现与原有产品管控侧的对接。

2. 动静态协同调优，能够将专家知识库与可解释的参数调优有效结合。动态的定制化调优结果可以有效固化方便集群统一配置，静态经验调优也可以方便转化成动态调优对特定场景进行定制化调优，动静态协同能够有效的提升调优能力和效率。

3. 跨平台，能够在 CentOS、Ubuntu、Debian、AnolisOS、Alinux 等主流 OS 的 x86 和 arm 版本运行。

4. 可解释的高效算法，自研算法混合模型，将可解释性降维算法、高维 Bayes、代理模型等算法有机结合，在参数调优的算法效率相比 Bayes 提升 300% 以上。同时，算法在高保真的改进有效解决了现实场景性能数据波动的问题。

5. 可视化的算法平台，算法过程可视化能够方便算法开发人员分析收敛效率、LOSS 反馈等数据，有效提升算法开发效率。