一、项目概述

1.1 项目背景

openEuler 是全球首个通过 OpenChain ISO 18974 认证的开源社区，已成为中国最具活力的开源操作系统根社区。随着 openEuler 24.03 LTS 等版本的发布，系统在 AI 原生支持、异构内存管理（GMEM）、机密计算等领域具备显著技术优势。开发轻量化系统小组件能够充分发挥 openEuler 在性能优化、安全合规和全场景支持方面的特性。

1.2 项目目标

开发一款面向 openEuler 桌面的智能系统监控小组件，提供实时性能监控、AI 辅助诊断和能效管理功能，展示 openEuler 在智能化运维和异构计算方面的技术实力。

---

二、技术基础与平台优势

2.1 openEuler 技术特性支撑

技术领域	支持能力	应用场景
openEuler Intelligence	自然语言调用环境资源、语义接口编排	AI 辅助故障诊断
PowerAPI	系统功耗管理、能效控制统一接口	实时能耗监控与优化
GMem 异构内存	CPU/NPU 统一虚拟内存管理	异构算力资源监控
A-ops/gala	系统级全栈可观测、故障诊断	智能告警与根因分析
secGear	机密计算框架	敏感数据安全采集

2.2 开发规范与标准

• 合规性：遵循 SPDX、ISO 18974 国际规范，通过 OpenChain 认证

• 开发工具：支持 openEuler DevStation、EPKG 创新软件包格式

• 多架构支持：x86、ARM、RISC-V 全架构兼容

---

三、产品定义与功能规划

3.1 产品名称

EulerPulse（欧拉脉动） - 智能系统监控小组件

3.2 核心功能模块

模块一：实时性能仪表盘

• CPU/内存/磁盘/网络 实时可视化

• 异构算力监控：支持昇腾 NPU、CUDA GPU 利用率展示（基于 GMem 技术）

• 进程级资源占用 Top 排行

模块二：AI 智能诊断（基于 openEuler Intelligence）

• 自然语言交互："为什么系统变慢了？"自动分析瓶颈

• 故障预测：基于历史数据预测磁盘满载、内存泄漏风险

• 一键优化建议：结合 gala 诊断引擎提供修复方案

模块三：能效管理中心

• 功耗实时监控：调用 PowerAPI 获取整机及组件功耗

• 智能调频策略：根据负载自动调整 CPU 频率，平衡性能与能耗

• 碳足迹统计：生成系统能耗报告

模块四：安全合规看板

• CVE 漏洞提醒：对接 openEuler 安全公告（2024 年 Kernel 核心开发者已加入 Linux CVE 审查小组）

• 补丁管理状态：显示热补丁/冷补丁应用情况

• 合规性扫描：基于 secGear 的完整性校验

---

四、技术架构设计

4.1 架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    EulerPulse 前端层                     │
│  (GTK4/libadwaita/Qt6 - 适配 UKUI/DDE/GNOME 桌面)       │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼──────────────────────────────────┐
│                   服务中间层 (D-Bus/gRPC)                 │
│  ┌──────────────┬──────────────┬──────────────────────┐ │
│  │ 性能采集服务  │ AI 推理服务   │  能效控制服务         │ │
│  │ (eBPF/BCC)   │ (本地 LLM)   │  (PowerAPI SDK)      │ │
│  └──────────────┴──────────────┴──────────────────────┘ │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼──────────────────────────────────┐
│                   openEuler 系统接口层                    │
│  ┌──────────────┬──────────────┬──────────────────────┐ │
│  │   gala       │  Intelligence │     GMem/PowerAPI    │ │
│  │  (A-ops)     │   (语义接口)   │   (异构/能效管理)     │ │
│  └──────────────┴──────────────┴──────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

4.2 关键技术选型

组件	技术方案	理由
前端框架	GTK4 + libadwaita	原生支持 Linux，适配 openEuler 默认桌面 UKUI
系统数据采集	eBPF/BCC	高性能、低开销，符合云原生可观测趋势
AI 推理引擎	本地部署 LLaMA2-7B（openEuler 容器镜像）	利用 openEuler Intelligence 能力，无需联网
能效控制	PowerAPI SDK (libpwrapi.so)	官方标准接口，支持 x86/ARM
软件包格式	EPKG（创新软件包格式）	符合 openEuler 原生开发规范

---

五、开发计划与里程碑

5.1 开发周期：16 周

阶段	周期	关键任务	交付物
Phase 1: 环境搭建	第 1-2 周	搭建 openEuler 24.03 LTS 开发环境，配置 DevStation	开发环境文档
Phase 2: 核心引擎	第 3-6 周	实现 eBPF 数据采集、PowerAPI 对接	数据采集 SDK
Phase 3: AI 集成	第 7-10 周	集成 openEuler Intelligence，实现语义接口	AI 诊断模块
Phase 4: UI 开发	第 11-13 周	开发 GTK4 图形界面，适配多桌面环境	前端原型
Phase 5: 测试优化	第 14-15 周	性能测试、安全审计、多架构验证	测试报告
Phase 6: 社区发布	第 16 周	打包 EPKG/RPM，提交至 openEuler 软件中心	发布版本

5.2 资源需求

• 开发环境：openEuler 24.03 LTS (x86/ARM 双架构)

• 测试设备：支持昇腾 NPU 的服务器（验证 GMem 功能）

• 社区资源：申请加入 openEuler Infra SIG 或 Embedded SIG

---

六、创新点与竞争力

6.1 技术创新

1. AI 原生集成：首个基于 openEuler Intelligence 的系统工具，支持自然语言交互

2. 异构感知：唯一同时监控 CPU、NPU、GPU 统一内存使用情况的工具（利用 GMem）

3. 能效智能：结合 PowerAPI 实现应用级功耗归因，而非仅整机监控

6.2 生态价值

• 示范效应：展示 openEuler 在 AI 运维和绿色计算领域的技术领先性

• 社区贡献：代码开源至 gitee.com/openeuler，符合社区"原生态"软件开发模式

• 标准制定：推动系统监控工具接入 openEuler Intelligence 语义接口标准

---

七、风险与对策

风险类型	具体风险	缓解措施
技术风险	eBPF 程序在老内核兼容性问题	支持 fallback 到 /proc 采集模式
生态风险	AI 模型在不同架构推理性能差异	提供模型量化版本，支持异构加速
合规风险	安全数据采集涉及隐私	使用 secGear 机密计算保护敏感数据

---

八、预期成果

1. 产品交付：EulerPulse 1.0 版本（支持 openEuler 22.03 LTS SP3/24.03 LTS）

2. 知识产权：申请 1-2 项相关技术专利，代码以木兰宽松许可证 v2 开源

3. 社区影响：成为 openEuler 官方推荐的系统管理工具，入驻软件中心

4. 商业拓展：可延伸至服务器集群监控、边缘设备运维等场景

---

九、总结

本项目基于 openEuler 在 AI 原生支持（Intelligence）、异构内存管理（GMEM）、能效优化（PowerAPI）和安全合规方面的核心技术优势，开发一款具有技术领先性的智能系统监控小组件。项目不仅填补了 openEuler 桌面生态中高性能监控工具的空白，更通过实际应用验证了 openEuler 作为"面向数字基础设施的开源操作系统"的技术实力，具有良好的技术示范价值和社区推广前景。