diff --git a/dev_infra/keentune.md b/dev_infra/keentune.md
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--- /dev/null
+++ b/dev_infra/keentune.md
@@ -0,0 +1,28 @@
+# KeenTune: 智能化全栈调优&容量评估工具
+tags: 社区基础设施, Anolis8, Anolis23
+
+在进行业务的全栈调优中，往往遇到业务场景复杂、参数关系繁杂、调优成本高周期长、调优经验不应固化和扩散等问题。同样，在硬件、软件的容量评估中，也存在类似的问题。为了解决上述问题，KeenTune 基于 AI 算法与专家知识库，形成了以“专家一键式调优”和“智能参数调优”为主，“敏感参数识别”、“智能容量评估”为辅，“可视化算法平台”、“统一算法框架”配合，一套完整的智能化性能调优&容量评估的能力。
+
+如上图中心框图所示，KeenTune有五个模块：Daemon、Brain、Target 、Bench 和 UI。各模块可分可合，保证了部署的多样性，以应对不同的业务需求。
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+![[keentune框架图]](../materials/imgs/dev_infra/keentune/keentune-frame.jpg)
+
+## 智能化性能调优
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+KeenTune 通过 AI 算法与专家知识库的配合使用，通过智能参数调优（动态）与专家一键式调优（静态）两项能力来实现 OS 上应用的高效调优。
+
++ 智能参数调优：集成自研及主流开源的高效算法，提供内核、编译器、运行时、应用的全栈的智能参数调优，全方位提高业务性能；同时，高效可信的参数可解释性算法辅助人工决策线上业务的最佳配置。
+
++ 一键专家调优：针对基础业务负载和云上TOP应用，KeenTune都提供了典型场景的调优专家库，一键设置即可提升该场景运行环境的性能。
+
++ 动、静态的联合调优：动态调优的结果固化为静态调优配置，一套环境调优可以有效扩展到多套；静态调优配置成为动态调优的初始参数集合，有效保证应用运行在定制化的最佳设置环境。
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+![[keentune框架图]](../materials/imgs/dev_infra/keentune/keentune-feature.jpg)
+
+## 智能化容量评估
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+KeenTune借助参数调优算法的能力，实现了对于benchmark参数的管控，从而达成快速进行系统容量评估的目的。目前已经形成了硬件容量评估的体系，覆盖CPU、内存、IO、网络。后续也会持续在系统、业务容量评估持续发力。
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+KeenTune在公有云、私有云、物理机上的多种业务场景都有比较好的效果，典型的一些如下：
+
+![[keentune框架图]](../materials/imgs/dev_infra/keentune/keentune-result.jpg)
\ No newline at end of file
diff --git a/materials/imgs/dev_infra/keentune/keentune-feature.jpg b/materials/imgs/dev_infra/keentune/keentune-feature.jpg
new file mode 100644
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Binary files /dev/null and b/materials/imgs/dev_infra/keentune/keentune-feature.jpg differ
diff --git a/materials/imgs/dev_infra/keentune/keentune-frame.jpg b/materials/imgs/dev_infra/keentune/keentune-frame.jpg
new file mode 100644
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Binary files /dev/null and b/materials/imgs/dev_infra/keentune/keentune-frame.jpg differ
diff --git a/materials/imgs/dev_infra/keentune/keentune-result.jpg b/materials/imgs/dev_infra/keentune/keentune-result.jpg
new file mode 100644
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Binary files /dev/null and b/materials/imgs/dev_infra/keentune/keentune-result.jpg differ