[转帖]KeenTune（轻豚）

keentune · 浏览次数 : 0

小编点评

**Dependencies安装步骤：** 1. 安装 Python 3.6：使用 yum 安装 `python36` 和 `python36-devel` 包。 2. 安装 Python依赖包：使用 `pip` 安装 `hyperopt`、`numpy`、`POAP`、`pySOT`、`scikit_learn`、`setuptools`、`shap`、`tornado`、`xgboost`、`pynginxconfig` 等依赖包。 3. 安装 KeenTune：使用 `yum` 安装 `keentuned`、`keentune-brain`、`keentune-bench`、`keentune-target`、`keentune-param` 和 `keentune-profile`。 4. 使用 `yum` 安装 Auto-Tuning 和 Profile 配置。 5. 启动 KeenTune服务：使用 `systemctl` 命令启动 `keentuned` 和 `keentune-brain` 服务，以及 `keentune-bench` 和 `keentune-target` 服务。 6. 使用 `keentune param tune` 命令进行参数调优。 7. 使用 `keentune profile set` 命令设置专家调优方案。 8. 使用 `keentune sensitize` 命令识别参数敏感性。 9. 使用 `keentune train` 命令进行训练。 10. 使用 `keentune profile set` 命令设置智能控压方案。 **其他说明：** * 在执行命令时，请确保将 `keentune` 替换为您下载的源的名称。 * 使用 `--help` 参数以获取更多安装和配置选项的帮助信息。 * 请确保您的操作系统和内核版本符合 KeenTune 的要求。

正文

Dependencies

安装python3运行环境

yum install python36 python36-devel
pip3 install --upgrade pip

安装python依赖包

pip3 install hyperopt==0.2.5
pip3 install numpy==1.19.5
pip3 install POAP==0.1.26
pip3 install pySOT==0.3.3
pip3 install scikit_learn==1.1.1
pip3 install setuptools==39.2.0
pip3 install shap==0.40.0
pip3 install tornado==6.1
pip3 install xgboost==1.5.2
pip3 install pynginxconfig==0.3.4

Installation

配置yum源

将以下keentune源追加进系统的yum源

vim /etc/yum.repos.d/epel.repo

[keentune]
name=keentune-os
baseurl=https://mirrors.openanolis.cn/anolis/8.4/Plus/x86_64/os/
gpgkey=https://mirrors.openanolis.cn/anolis/RPM-GPG-KEY-ANOLIS
enabled=1

更新yum源缓存

yum clean all
yum makecache

安装KeenTune

使用yum安装KeenTune各组件，使用源码安装的方法参考这里

yum install keentuned keentune-brain keentune-bench keentune-target

Usages

启动KeenTune

# 启动keentuned服务
systemctl start keentuned
# 启动keentune-brain服务
systemctl start keentune-brain
# 启动keentune-bench服务
systemctl start keentune-bench
# 启动keentune-target服务
systemctl start keentune-target

Auto-Tuning(参数调优)

使用默认配置开始一次参数调优，总轮次为10轮。

keentune param tune --job tune_demo --iteration 10

Profile(专家调优方案)

为默认配置中Group1的机器设置CPU高负载的专家调优方案。

keentune profile set --group1 cpu_high_load.conf

Sensitize Knobs(敏感参数识别)

使用默认配置和Auto-Tuning中产生的数据对参数敏感性进行识别

keentune sensitize train --data tune_demo --output tune_demo

Pressure Control(智能控压)

在http长链接工作负载下对wrk的参数进行智能化控制，总轮次为10轮。

keentune param tune --param wrk.json --bench wrk_nginx_long.json   --job wrk_demo --iteration 10

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