AURA：面向 openEuler 的自适应调度资源管控 Agent

AURA（Adaptive Userspace Resource-control Agent）是运行在 openEuler 24.03 LTS SP4 上的调度资源管控 Agent。自研 sched_ext 调度器 scx_aura 负责任务选择与配置生效，控制面 aurad 负责负载画像、提案与校验；所有变更提案无论来自规则、历史方案、LLM、控制台、REST 还是 MCP，都经过同一条安全执行链：授权与边界校验、熔断、基线校验、快照、危险组合检查、金丝雀验证，失败时按快照精确恢复，全程审计。

第三届中国研究生操作系统开源创新大赛 · 系统创新赛道 · 社区赛题设计、实现与实验的完整说明见 docs/项目说明书.pdf，决赛阶段的改进见 docs/项目创新说明.pdf。

1. 项目简介

接入层   Web 控制台（6 个视图） · REST API · MCP 服务（14 个工具，stdio / SSE / Streamable HTTP）
           │
控制面   aurad：每 6 s 一个周期  感知画像 → 分层决策 → 安全执行 → 验证反馈 → SQLite 审计
           │   感知 / 规划 / 执行 / 学习四个 Agent + 协调器；内部工具白名单 17 个
           │
执行面   scx_aura（fair / interactive / batch / quota，Unix 套接字在线调整）
         cgroup v2：batch.slice、latency.slice 的 cpu.weight / cpu.max
         专家调度器：scx_bpfland、scx_rustland（建议切换，须人工确认）

调度执行层 src/scheds/scx_aura/：基于 sched_ext 与 scx_rustland_core 2.3.7，在用户态进程内完成任务选择。 apply_config 校验完整的「策略、时间片、交互加权系数、迁移代价」四元组后，在一次写锁内发布。
控制面 src/aura/：负载画像、规则投票准入、运维任务与 LLM 提案、专家调度器建议、安全执行链、审计。
接口：src/console/static/（控制台前端）、src/aura/console.py（REST）、src/aura/mcp_server.py（MCP）。
扩展：src/skills/ 下的声明式 Skill，src/ebpf/ 下的 cgroup 观测代理与扩展模板。

2. 应用场景

在线服务与后台计算混部：在线服务关注尾延迟，后台任务关注吞吐，二者的最优调度配置不同。
负载随时间变化：同一台机器在不同时段呈现交互型、批处理型或混合负载。
需要受控自动化的运维：调度变更需要授权、可验证、可回滚、可审计，而不是直接改写内核参数。
作为 Agent 的系统能力接口：外部 Agent 通过 MCP 读取画像、申请调整，变更同样受安全执行链约束。

在受测范围内，没有一个调度器或固定配置能在所有负载和指标上占优（见第 8 节），这是 AURA 按业务目标选择策略与参数的出发点。

3. 主要功能

功能	说明	代码位置
感知与画像	6 s 窗口采集 PSI、procfs、cgroup 压力与业务指标（`/run/aura/app-metrics.json`），判定 latency_critical / interactive / batch / unknown 并给出置信度	`src/aura/perception.py`、`profile.py`
规则投票准入	规则在 6 s 投票窗口内计票，准入置信度达到 0.6 才形成提案，不同提案间冷却 30 s	`src/aura/reflex.py`、`src/skills/*/rules/`
自主模式	无运维任务时只执行规则准入且在 Skill 授权范围内的动作；历史方案仅在与准入动作一致时复用	`src/aura/agent.py`、`repository.py`
任务模式	运维人员下达目标、能力域、允许动作和回评指标；依次尝试历史方案、任务缓存、LLM 提案；未配置 LLM 时使用离线规划器	`src/aura/directive.py`、`llm.py`
专家调度器建议	batch → scx_bpfland，latency_critical / interactive → scx_aura；只作展示，须人工确认后经安全执行链执行	`src/aura/routing.py`
安全执行链	授权与边界 → 熔断 → 基线校验 → 快照 → 危险组合检查 → 协议能力检查 → noop 判定 → 执行 → 30 s 金丝雀（P99 ≤ 基线 1.3 倍）→ 提交或按快照恢复；同一 Skill 连续 3 次回滚熔断 600 s	`src/aura/safety.py`、`metric_window.py`
精确恢复	只写回发生变化的项；调度配置用 `apply_config` 一次恢复；`cpu.max` 保存并写回原始文本；恢复不一致时记为失败	`src/aura/backends/unix.py`
双侧组合校验	batch 与超过 5000 µs 的时间片组合在控制面被拒绝（`unsafe_batch_slice`），直接发往套接字的 `apply_config` 也被调度器拒绝	`src/aura/safety.py`、`src/scheds/scx_aura/src/ctl.rs`
审计与控制台	提交、回滚、拒绝、noop、失败、熔断六类结果写入 SQLite，可在控制台与 API 中查询	`src/aura/audit.py`、`src/console/static/`
eBPF 观测代理	统计各 cgroup 的 CPU 运行时间，支持 `--changed-only`；仅用于控制台展示，不参与决策	`src/ebpf/cgroup-agent/`

scx_aura 的四种策略：

策略	任务选择	适用场景
fair	虚拟运行时间最小者	默认，通用负载
interactive	按截止时间、类别加成、唤醒率和迁移代价打分	在线服务、尾延迟敏感
batch	偏向批处理类、长执行时间任务；只允许与 ≤ 5000 µs 时间片组合	计算密集批处理
quota	按 cgroup 已消耗时间与权重之比选择	按 cgroup 份额分配

参数范围：slice_us [100, 100000]，boost_factor [0, 10]，migration_cost [0, 10⁶]；默认 fair / 5000 / 1.0 / 0。

4. 系统环境

项目	要求 / 已验证配置
操作系统	openEuler 24.03 LTS SP4，x86_64
内核	6.6，启用 `CONFIG_SCHED_CLASS_EXT`、BTF、cgroup v2 与 PSI；已验证内核基于官方 SRPM 构建并回移上游提交 a8e03b6bbb2c（带 `-aura` 后缀，保留原内核与救援启动项）
硬件	已在 8 vCPU、7.2 GiB 内存的虚拟机上验证
权限	加载调度器、写 cgroup 与安装服务需要 root；离线演示与单元测试不需要

5. 依赖要求

Python ≥ 3.11：httpx、mcp、pydantic、PyYAML；控制台额外需要 fastapi、uvicorn；开发需要 pytest、ruff。版本约束见 pyproject.toml。
Rust 1.96.0（rust-toolchain.toml），依赖 scx_rustland_core 2.3.7、scx_utils 1.0.22、scx_stats 1.0.17、libbpf-rs 0.26.0-beta.1 等，版本由 Cargo.lock 固定。
BPF 构建：clang、libbpf、bpftool；内核需提供 BTF。
可选组件：scx_bpfland、scx_rustland 1.0.17（专家调度器，src/deploy/fetch-scx-experts.sh、build-scx-experts.sh）；DeepSeek 接口或本地 LLM（src/deploy/configure-deepseek.sh、enable-local-llm.sh）。
测试负载：schbench、Redis 与 redis-benchmark、llama.cpp、stress-ng、Linux 内核源码（src/deploy/prepare-benchmark-workloads.sh、prepare-llama-workload.sh）。

第三方代码与补丁：

src/scheds/scx_aura/vendor/scx_rustland_core-2.3.7/：scx_rustland_core 2.3.7（GPL-2.0-only）的三个 BPF 资源文件，未作修改，仅在启用 vendored-connector 时使用，随附原始 LICENSE 与 SHA256SUMS。
src/deploy/patches/0001-bpf-allow-syscall-kfuncs.patch：回移上游提交 a8e03b6bbb2c，向 BPF_PROG_TYPE_SYSCALL 程序开放 sched_ext 所需 kfunc。
src/deploy/patches/0002-scx-bpfland-cpumask-weight-compat.patch：scx_bpfland 1.0.17 的 6.6 内核兼容修改，以有界遍历配合 bpf_cpumask_test_cpu 替代 6.8 才提供的 bpf_cpumask_weight。

scx_aura 声明 GPL-2.0-only 许可证，与 scx_rustland_core 一致。上游版本、提交与校验和见 docs/dependency-provenance.md。

6. 构建方法

内核（官方内核未启用 sched_ext 时）：

sudo bash src/deploy/build-kernel-official.sh --source-rpm <kernel-src.rpm> --install
sudo bash src/deploy/enable-cgroup-v2.sh
sudo bash src/deploy/rebuild-kernel-syscall-kfuncs.sh
sudo reboot

运行时一键安装（安装依赖、创建 /opt/aura/.venv、构建 scx_aura 与 eBPF 观测代理、安装 systemd 服务）：

sudo bash src/deploy/setup-runtime.sh --install-deps

分别构建：

# 控制面（开发环境）
python3 -m venv .venv && . .venv/bin/activate
pip install -e '.[console,dev]'

# 调度执行层
cargo build --manifest-path src/scheds/scx_aura/Cargo.toml --release

# eBPF cgroup 观测代理
make -C src/ebpf/cgroup-agent

src/scheds/scx_aura/Cargo.toml 中的 vendored-connector 与三项派发优化为默认关闭的实验特性，默认构建不启用。

7. 运行方法

启动服务并自检：

sudo systemctl enable --now scx-aura aura-cgroup-agent aurad aura-mcp aura-console
sudo bash /opt/aura/deploy/verify-stack.sh

自检共 11 项，全部通过时输出 11 行 [PASS] 并以 failures=0 结束。控制台地址为 http://<主机IP>:8080。

控制台、REST API 与 MCP（Streamable HTTP）服务本身不带身份认证，控制台默认监听 0.0.0.0:8080。请只在受信任的网络中使用，或通过防火墙、反向代理限制访问。

其他运行方式：

# 端到端演示：服务启动、自检、策略在线调整与恢复、MCP 握手、调度器切换与回退等
sudo bash /opt/aura/deploy/demo.sh            # 使用已配置的 LLM
sudo bash /opt/aura/deploy/demo.sh --offline  # 不调用外部接口

# 切换调度器：eevdf | scx_aura | scx_rustland | scx_bpfland（eevdf 即停止 sched_ext 调度器）
sudo bash /opt/aura/deploy/select-scheduler.sh scx_aura

# 离线演示安全执行链（无需 root 和 sched_ext）
PYTHONPATH=src python3 demo/offline_safety_demo.py

# 本地预览控制台（使用模拟后端）
PYTHONPATH=src python3 -m uvicorn aura.console:create_app --factory --port 8090

LLM 为可选组件。DeepSeek 密钥由 src/deploy/configure-deepseek.sh 交互写入 /etc/aura/deepseek.key（目录权限 0700），不进入仓库与日志；未配置时 aurad 使用离线规划器。

8. 测试方法

功能与质量测试：

pip install -e '.[console,dev]'
ruff check .
pytest                                   # 273 项，全部通过
cargo test --manifest-path src/scheds/scx_aura/Cargo.toml   # 19 项，在目标机全部通过
PYTHONPATH=src python3 demo/offline_safety_demo.py      # 9 个步骤全部得到预期结果
sudo bash /opt/aura/deploy/verify-stack.sh              # 11 项检查，failures=0

Python 测试覆盖安全执行链、Agent 决策、apply_config 协议、快照恢复、指标窗口、接口与基准报告；Rust 测试覆盖控制命令、配置发布、任务分类和策略选择。测试文件说明见 tests/README.md。

性能实验：

sudo bash src/deploy/prepare-benchmark-workloads.sh
sudo bash src/deploy/prepare-llama-workload.sh
sudo bash src/deploy/run-technical-matrices.sh        # 四调度器固定配置对照，1 次预热 + 5 次正式运行
sudo env AURA_BENCH_SCENARIO=src/bench/scenarios/redis.yaml \
         AURA_ARTIFACT_ROOT=tests/artifacts/redis-rerun \
         bash src/deploy/run-benchmark-matrix.sh      # 单个场景
PYTHONPATH=src python3 -m aura.bench.dashboard    # 由归档数据生成控制台展示数据

固定配置对照（均值 ± 标准差，n=5，变化以 EEVDF 为基准；原始数据见 tests/artifacts/）：

负载	指标	EEVDF	scx_aura	变化
schbench	请求 P99（µs）	22828.8 ± 1389.3	12380.8 ± 1495.2	−45.77%
schbench	唤醒 P99（µs）	5572.8 ± 281.6	4306.4 ± 221.5	−22.72%
schbench	吞吐（RPS）	2102.59 ± 81.93	2137.29 ± 95.89	+1.65%，持平
Redis	吞吐（QPS）	954869 ± 281442	1498320 ± 92032	+56.91%
Redis	P99（ms）	1.589 ± 0.379	1.097 ± 0.080	−31.01%
llama.cpp	平均吞吐（tokens/s）	4.97 ± 0.24	5.45 ± 0.12	+9.80%
内核编译	完成时间（s）	412.74 ± 12.00	405.91 ± 8.08	−1.66%，持平

计算型负载上 scx_bpfland 更好（llama.cpp 吞吐 +14.36%，内核编译时间 −4.92%）。该矩阵使用初赛版本的 scx_aura 测得，Redis 场景使用 interactive/750 预设；另一组未使用预设的 Redis 测量中，scx_aura 与 EEVDF 的差异在波动范围内。表中结果反映调度器的性能特征，不作为 Agent 自动调整的收益。

动态负载对照（每周期 180 s 低—高—低请求，并行 6 个 stress-ng 计算进程；均值 ± 标准差，n=3）：

组别	SLO 违约时间（s）	PING P99（ms）	后台 bogo ops/s
EEVDF	93.62 ± 5.20	8.619 ± 0.291	6499.2 ± 91.1
scx_aura fair/5000	96.28 ± 6.04	8.025 ± 0.350	6470.8 ± 49.7
scx_aura interactive/5000	96.57 ± 9.11	8.141 ± 0.174	6418.9 ± 64.0
scx_aura interactive/750	91.63 ± 3.42	8.733 ± 1.179	6562.9 ± 233.0
scx_aura batch/5000	99.81 ± 7.98	8.186 ± 0.211	6595.8 ± 191.0
自动控制（回滚基线门控）	96.66 ± 3.00	8.097 ± 0.287	6447.3 ± 105.2
自动控制（回滚基线门控＋反馈来源校验）	93.63 ± 0.08	8.254 ± 0.575	6565.4 ± 103.1

三项指标的最优值分别出现在三个不同的固定配置上。启用反馈来源校验的自动控制组与各项最优值的最大差距最小（2.9%），但没有在任何一项指标上超过最优的固定配置；与 EEVDF 相比两组自动控制的差异均在波动范围内。两组自动控制启用了默认关闭的实验特性。

安全用例 14 项（授权、越界、未授权工具、危险组合、回滚、熔断、系统 cgroup 写入、基线缺失、noop、绕过控制面的危险配置、权重同步失败）的输入与结果见 docs/项目说明书.pdf。

9. 已知限制

动态负载对照只覆盖一个场景和一台 8 vCPU 虚拟机，每组 3 次正式运行；自动控制在受测的四个固定配置中接近最优，但未超越最佳，结果不能外推到其他负载。
固定配置性能矩阵使用初赛版本的 scx_aura 测得，决赛版本未重新测量。Redis 与内核编译混部时，四种调度器下 Redis P99 都从 1.1～1.6 ms 升至 63～73 ms，仅调整调度策略不能隔离此类干扰。
batch 策略没有老化或最低份额机制；直接发送到套接字的兼容命令 set_policy、set_param 不做组合校验。出现交互任务饥饿时可切回 fair，或停止 scx_aura 由内核恢复 EEVDF，详见 docs/known-risk-batch-starvation.md。
cgroup 写入只允许 batch.slice、latency.slice 和 aura.slice。
回滚基线门控、反馈来源校验、自主 apply_config 和三项派发优化均为默认关闭的实验特性。
LLM 只在运维人员下达任务时生成提案，测试中未调用 LLM，提案质量未做评估；专家调度器路由为固定映射，须人工确认。
控制台、REST API 与 MCP 服务没有内置身份认证。
仅在 x86_64 上完成实机验证。

目录结构

README.md             本文件
pyproject.toml        Python 包与测试配置（构建与 pytest 以本目录为根）
src/aura/             控制面 aurad：感知、画像、决策、安全执行链、审计、REST、MCP、基准工具
src/scheds/scx_aura/  自研 sched_ext 调度器（Rust），vendor/ 为随附的未修改第三方 BPF 资源
src/console/static/   Web 控制台前端
src/skills/           cpu-sched、cgroup-qos 功能 Skill，network-policy、security-policy 扩展模板
src/ebpf/             cgroup 观测代理与扩展模板
src/bench/scenarios/  基准场景定义
src/deploy/           内核构建、补丁、运行时安装、systemd 服务、演示、自检与基准脚本
src/Cargo.toml        Rust workspace 清单（scx_aura）
tests/                Python 自动化测试
tests/results/        测试与实验结果汇总
tests/artifacts/      支撑上述结果的实验产物（见该目录 README）
demo/                 离线安全执行链演示
docs/                 项目说明书、项目创新说明、成员分工及主要贡献说明、人工智能及第三方工具使用说明；依赖来源与已知风险说明
presentation/         决赛现场演示 PPT 与演示视频
作品原创承诺书.pdf      原创承诺书