基于龙蜥操作系统的应用性能监测与预测软件

作品完成和提交方式：选择本赛题的参赛队伍需要首先复刻（Fork）本项目，然后在复刻的项目中添加参赛队员、合作完成作品开发即可，无需提交PR到赛题项目。如果作品为文档形式，也请将作品文档提交到项目代码库中。在作品完成过程中，围绕作品的相关讨论等可以以疑修（Issue）形式发布和讨论，也可使用里程碑对整个任务进行规划管理。

1. 赛题背景

业界分析显示，数据中心的资源利用率普遍较低。为降低成本和减少资源浪费，采取了各种共置策略，即在同一服务器上运行多个应用程序。然而，这种做法引发了资源争夺问题，尤其是在资源竞争激烈时，可能会严重影响应用性能，并使得无法保证应用的服务质量。此外，出于隐私和资源限制等因素，生产环境中在线应用的性能指标往往难以获得。因此，一个高效且精准的应用性能监测与预测软件对于应用调度至关重要。参赛者需基于龙蜥操作系统开发一款能够通过低级平台指标预测高级应用指标的应用性能预测软件。

2. 赛题要求

1. 软件需稳定运行于龙蜥操作系统上，并充分利用该操作系统的特性，提供一个安全、可靠、可扩展的应用性能监测与预测解决方案。
2. 技术和性能指标要求如下： 技术指标：软件需具备良好的可扩展性，能够适应不同类型的应用负载；尽量减少对应用程序的侵入性；具有高鲁棒性，在多种环境下都能准确预测应用性能。 性能指标：尽可能地提高预测准确率，至少不低于75%；提高预测速度，达到秒级预测；在保证预测准确率的前提下，减少监测的指标类型，从而减少软件的资源消耗和运行成本；实现对操作系统和应用程序数据的全局监测和实时响应，可持续地进行预测。

3. 赛题导师

shiyan.csy@alibaba-inc.com

4. 参考资料

https://openanolis.github.io/whitebook-shangmi/openanolis.html https://openanolis.cn/anolisos https://gitee.com/anolis

5.仓库目录结构说明

+---doc                                    # 项目文档目录
|   |   项目功能详细说明.md
|   |
|   \---img                                # 文档图片存放目录
+---environment_scripts                     # 环境部署脚本
|       chect_start.py
|       README.md
|       run.py
|       run.sh
|       setup.py
|       setup.sh
|
+---model_train                            # 模型训练目录
|   |   config.json
|   |   model.py
|   |   Readme.md
|   |   run.py
|   |   run_mult_config.py
|   |   run_predict.py
|   |   Tildeq_loss.py
|   |   train.py
|   |
|   +---config
|   |   |   split_config.json
|   |   |
|   |   \---train_mult
|   |           config_2.json
|   |           config_4.json
|   |           config_6.json
|   |
|   +---dataset
|   |       divide_data.py
|   |
|   +---data_provide
|   |       show_data_graph.py
|   |       __init__.py
|   |
|   \---utils
|           config.py
|           data_loader.py
|           metrics.py
|           onnx_export.py
|           plot_data.py
|           plot_mult_data.py
|           results_save.py
|           __init__.py
|
\---software                            # 数据可视化软件源码目录
    |   .gitignore
    |   config_api.py
    |   Readme.md
    |
    +---fun
    |   |   pipeline.py
    |   |   plugin_manager.py
    |   |
    |   +---model
    |   |       best_m2.onnx
    |   |       best_m2_w6.onnx
    |   |       model.py
    |   |       model_best_ConvBiGRU_fastStorage_3_B.pth
    |   |       onnx_export.py
    |   |       onnx_model_test.py
    |   |
    |   +---plugin                         # 插件系统实现源码目录 
    |   |       base.py
    |   |       BiLSTM_plugin.py
    |   |       InfluxDB_plugin.py
    |   |       Pidstat_plugin.py
    |   |       Prometheus_plugin.py
    |   |       __init__.py
    |   |
    |   \---utils
    |           data_process.py
    |           data_transmit.py
    |           system_usage.py
    |           time_process.py
    |           __init__.py
    |
    \---templates                        # 数据可视化web页面源码
            index.html