diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/keentune_docs/KeenTune_install.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/keentune_docs/KeenTune_install.md"
index 408c56441d3a05b139707139e46c210b263401cd..d01db5791276626afe4599b74031eca98b0e0fd0 100644
--- "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/keentune_docs/KeenTune_install.md"
+++ "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/keentune_docs/KeenTune_install.md"
@@ -1,8 +1,8 @@
 # KeenTune 安装配置手册
 ## 单机部署
-### 方法一 Alinux3 YUM安装（适用于普通用户）
+### 方法一 Alinux3 YUM安装
 添加yum源
-```java
+```s
 # keentune服务对应的yum源
 [keentune]
 name=keentune-os
@@ -17,18 +17,29 @@ yum clean all
 # 生成新缓存
 yum makecache
 ```
+
 安装keentune服务及相关的依赖包
-```java
-# 安装python36和python36开发包（提供头文件和静态链接库）
+```s
 yum install python36 python36-devel rust openssl-devel
-# 安装应用所需的Python依赖包，最好先更新一下pip：pip3 install --upgrade pip
-pip3 install numpy==1.19.5 POAP==0.1.26 tornado==6.1 hyperopt==0.2.5 ultraopt==0.1.1 bokeh==2.3.2 requests==2.25.1 pySOT==0.3.3 scikit_learn==0.24.2 paramiko==2.7.2 PyYAML==5.4.1 pynginxconfig shap xgboost
+pip3 install --upgrade pip
+pip3 install tornado==6.1
+pip3 install pynginxconfig
+pip3 install numpy==1.19.5
+pip3 install POAP==0.1.26
+pip3 install hyperopt==0.2.5
+pip3 install ultraopt==0.1.1
+pip3 install requests==2.25.1 
+pip3 install pySOT==0.3.3 
+pip3 install scikit_learn==0.24.2 
+pip3 install shap 
+pip3 install xgboost
 
 #yum源安装keentune各组件
 yum install keentuned keentune-brain keentune-bench keentune-target
 ```
+
 启动各组件
-```java
+```s
 # 启动keentuned服务
 systemctl start keentuned
 # 启动keentune-brain服务
@@ -38,13 +49,15 @@ systemctl start keentune-bench
 # 启动keentune-target服务
 systemctl start keentune-target
 ```
+
 检查各组件启动状态
-```java
+```s
 ps -ef|grep -E 'keentuned|keentune-brain|keentune-target|keentune-bench'
 ```
-### 方法二 源码安装（适用于开发者）
+
+### 方法二 源码安装
 设置环境变量
-```java
+```s
 #go编译器安装
 yum install go
 
@@ -56,473 +69,136 @@ go version
 go env -w GO111MODULE=on
 go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
 ```
+
 安装依赖包
-解决各组件所需依赖
-```java
+```s
 # 安装python36和python36开发包（提供头文件和静态链接库）
-yum install python36 python36-devel rust openssl-devel git
-# 安装应用所需的Python依赖包
-pip3 install numpy==1.19.5 POAP==0.1.26 tornado==6.1 hyperopt==0.2.5 ultraopt==0.1.1 bokeh==2.3.2 requests==2.25.1 pySOT==0.3.3 scikit_learn==0.24.2 paramiko==2.7.2 PyYAML==5.4.1 pynginxconfig shap xgboost
+yum install python36 python36-devel rust openssl-devel
+# 安装python依赖包
+pip3 install --upgrade pip
+pip3 install tornado==6.1
+pip3 install pynginxconfig
+pip3 install numpy==1.19.5
+pip3 install POAP==0.1.26
+pip3 install hyperopt==0.2.5
+pip3 install ultraopt==0.1.1
+pip3 install requests==2.25.1 
+pip3 install pySOT==0.3.3 
+pip3 install scikit_learn==0.24.2 
+pip3 install shap 
+pip3 install xgboost
 ```
+
 下载源码
-```java
+```s
 git clone https://gitee.com/anolis/keentuned.git
 git clone https://gitee.com/anolis/keentune_brain.git
 git clone https://gitee.com/anolis/keentune_target.git
 git clone https://gitee.com/anolis/keentune_bench.git
 ```
-编译安装
-keentuned
-```java
+
+编译安装各组件（在各组件git目录下分别执行以下命令）
++ keentuned
+```s
 cd keentuned
 ./keentuned_install.sh
 ```
-keentune-brain
-```java
++ keentune-brain
+```s
 cd keentune_brain
 sudo python3 setup.py install
 ```
-keentune-target
-```java
++ keentune-target
+```s
 cd keentune_target
 sudo python3 setup.py install
 ```
-keentune-bench
-```java
++ keentune-bench
+```s
 cd keentune_bench
 sudo python3 setup.py install
 ```
-启动各组件
-```java
+
+启动各组件（可以使用tmux，nohub或多个窗口运行的方式启动）
+```s
 # 启动keentuned服务
 keentuned
+# 或者
+nohup keentuned > keentuned.log 2>&1 &
+
 # 启动keentune-brain服务
 keentune-brain
+# 或者
+nohup keentune-brain > brain.log 2>&1 &
+
 # 启动keentune-bench服务
 keentune-bench
+# 或者
+nohup keentune-bench > bench.log 2>&1 &
+
 # 启动keentune-target服务
 keentune-target
+# 或者
+nohup keentune-target > target.log 2>&1 &
 ```
 检查各组件启动状态
 ```java
 ps -ef|grep -E 'keentuned|keentune-brain|keentune-target|keentune-bench'
 ```
-## 分布式部署
-KeenTune包含四个组件，在分布式部署的情况下，部署的拓扑关系如下图所示：
-![](assets/22.png)  
-注意：
-keentune-target：部署在需要调优的业务环境上
-keentune-bench：（仅在需要进行动态参数调优的情况下部署），部署在benchmarksql所在环境
-keentuned和keentune-brain：可以部署在集群内任意机器上，注意keentune-brain对算力和内存有一定要求
-### 方法一 Alinux3 YUM安装（ 适用于普通用户）
-keentune-target（部署在业务环境）
-```java
-# 安装python36和python36开发包（提供头文件和静态链接库）
-yum install python36 python36-devel rust openssl-devel
-# 安装应用所需的Python依赖包
-pip3 install tornado==6.1 pynginxconfig
-
-# 安装keentune-target
-yum install keentune-target
-```
-keentune-bench（部署在benchmark环境，仅动态调优需要）
-```java
-# 安装python36和python36开发包（提供头文件和静态链接库）
-yum install python36 python36-devel rust openssl-devel
-# 安装应用所需的Python依赖包
-pip3 install tornado==6.1
 
-# 安装keentune-bench
-yum install keentune-bench
-keentuned（集群内网络可达机器）
-# 安装keentuned
-yum install keentuned 
-```
-keentune-brain（集群内网络可达机器）
-```java
-# 安装python36和python36开发包（提供头文件和静态链接库）
-yum install python36 python36-devel rust openssl-devel
-# 安装应用所需的Python依赖包，最好先更新一下pip：pip3 install --upgrade pip
-pip3 install numpy==1.19.5 POAP==0.1.26 tornado==6.1 hyperopt==0.2.5 ultraopt==0.1.1 bokeh==2.3.2 requests==2.25.1 pySOT==0.3.3 scikit_learn==0.24.2 paramiko==2.7.2 PyYAML==5.4.1 shap xgboost
-
-# 安装keentune-brain
-yum install keentune-brain
-```
-### 方法二 源码安装（适用于开发者）
-
-keentune-target（部署在业务环境）
-安装依赖包
-```java
-# 安装python36和python36开发包（提供头文件和静态链接库）
-yum install python36 python36-devel rust openssl-devel git
-# 安装应用所需的Python依赖包
-pip3 install tornado==6.1 pynginxconfig
-```
-下载源码
-```java
-git clone https://gitee.com/anolis/keentune_target.git
-```
-编译安装
-```java
-cd keentune_target
-sudo python3 setup.py install
-```
-启动
-```java
-keentune-target
-```
-检查启动状态
-```java
-ps -ef|grep 'keentune-target'
-```
-keentune-bench（部署在benchmark环境，仅动态调优需要）
-安装依赖包
-```java
-# 安装python36和python36开发包（提供头文件和静态链接库）
-yum install python36 python36-devel rust openssl-devel git
-# 安装应用所需的Python依赖包
-pip3 install tornado==6.1
-```
-下载源码
-```java
-git clone https://gitee.com/anolis/keentune_bench.git
-```
-编译安装
-```java
-cd keentune_bench
-python3 setup.py install
-```
-启动
-```java
-keentune-bench
-```
-检查启动状态
-```java
-ps -ef|grep 'keentune-bench'
-```
-keentuned（集群内网络可达机器）
-设置环境变量
-```java
-#go编译器安装
-yum install go
-
-#验证go编译器
-go env
-go version
-
-#配置go环境
-go env -w GO111MODULE=on
-go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
-```
-下载源码
-```java
-git clone https://gitee.com/anolis/keentuned.git
-```
-编译安装
-```java
-cd keentuned
-./keentuned_install.sh
-```
-
-启动
-```java
-keentuned
-```
-检查启动状态
-```java
-ps -ef|grep 'keentuned'
-```
-keentune-brain（集群内网络可达机器）
-安装依赖包
-```java
-# 安装python36和python36开发包（提供头文件和静态链接库）
-yum install python36 python36-devel rust openssl-devel git
-# 安装应用所需的Python依赖包，最好先更新一下pip：pip3 install --upgrade pip
-pip3 install numpy==1.19.5 POAP==0.1.26 tornado==6.1 hyperopt==0.2.5 ultraopt==0.1.1 bokeh==2.3.2 requests==2.25.1 pySOT==0.3.3 scikit_learn==0.24.2 paramiko==2.7.2 PyYAML==5.4.1 shap xgboost
-```
-下载源码
-```java
-git clone https://gitee.com/anolis/keentune_brain.git
-```
-编译安装
-```java
-cd keentune_brain
-sudo python3 setup.py install
-```
-启动
-```java
-keentune-brain
-```
-检查启动状态
-```java
-ps -ef|grep 'keentune-brain'
-```
-各组件对应节点IP
-```java
-keentuned/keentune-brain:127.0.0.1
-keentune-target:127.0.0.2
-keentune-bench:127.0.0.3
-```
 ### 配置文件说明
 配置文件主要用于各服务的配置操作，包括服务的ip、端口、算法选择、调优参数的选择等操作。安装服务时是按默认的配置文件安装的，安装好后如果需要修改配置直接在/etc/keentune/conf目录下找到对应服务的配置文件进行修改，修改完成后重启服务即可生效。（注：在源配置文件修改时，需要重新安装、启动服务才可生效，在/etc/keentune/conf目录下修改对应的配置文件时，只需重启服务就可生效）
-keentuned服务
-配置文件：keentuned/keentuned.conf
-```java
+
+#### keentund 配置文件：/etc/keentune/conf/keentuned.conf
+```conf
 [keentuned]
-# Attributes used in KeenTuned
-# KeenTuned  depository location
 KEENTUNED_HOME = /etc/keentune
-# KeenTuned access port
 PORT = 9871
-# Heartbeat detection interval(unit: seconds), recommended value 30
 HEARTBEAT_TIME = 30
 
 [brain]
-# Attributes used to connect brain environment
-# Brain machine ip 
 BRAIN_IP = localhost
-# Brain  machine access port
 BRAIN_PORT = 9872
-# Brain optimization algorithm, available value: tpe, hord, random
 ALGORITHM = tpe
 
 [target-group-1]
-# Attributes used to connect target group environment
-# Target tuned machine ips, e.g. "ip1,ip2,...,ipn", Multiple groups TARGET_IP cannot be duplicated
 TARGET_IP = localhost
-# Target tuned machine access port
 TARGET_PORT = 9873
-# Specifies the parameter file for the tuning scenario
 PARAMETER = sysctl.json
 
-#[target-group-2]
-#TARGET_IP = 1.2.3.4
-#TARGET_PORT = 9873
-#PARAMETER = nginx.json
-
 [bench-group-1]
-# Attributes used to connect benchmark environment
-# Benchmark machine ip
 BENCH_SRC_IP = localhost
-# Suppress target machine ip
 BENCH_DEST_IP = localhost
-# Benchmark machine access port
 BENCH_SRC_PORT = 9874
-# Suppress target machine access port
 BENCH_DEST_PORT = 9875
-# Benchmark execution rounds of baseline
-BASELINE_BENCH_ROUND = 5
-# Benchmark execution rounds during tuning execution
-TUNING_BENCH_ROUND = 3
-# Benchmark execution rounds after tuning for recheck
-RECHECK_BENCH_ROUND = 4
-# Specifies the benchmark profile for the tuning scenario
+BASELINE_BENCH_ROUND = 2
+TUNING_BENCH_ROUND = 1
+RECHECK_BENCH_ROUND = 1
 BENCH_CONFIG = bench_wrk_nginx_long.json
 
 [dump]
-# Baseline configuration storage enable
 DUMP_BASELINE_CONFIGURATION = false
-# Configuring storage enable in tuning execution
 DUMP_TUNING_CONFIGURATION = false
-# Best configuration storage enable
 DUMP_BEST_CONFIGURATION = true
-# Dump home is the output folder for keentuned exec result
 DUMP_HOME = /var/keentune
 
 [sensitize]
-# algorithm of sensitive parameter tuning, at present, scope enum: random, lhs
 ALGORITHM = random
-# Benchmark execution rounds during sensitive parameter tuning execution; scope [1,10]
-BENCH_ROUND = 3
+BENCH_ROUND = 2
 
 [log]
-# Attributes used in keentuned log
-# logfile log level, enum：INFO, DEBUG, WARN, FATAL; recommend：DEBUG
 LOGFILE_LEVEL  = DEBUG
 LOGFILE_NAME   = keentuned.log
-# logfile interval, unit: day
 LOGFILE_INTERVAL = 2
-# logfile backup count
 LOGFILE_BACKUP_COUNT = 14
 
 [version]
-# Record the version number of keentune
 VERSION_NUM = 1.1.0
-keentune-brain服务
-配置文件：keentune_brain/brain/brain.conf
-[home]
-# KeenTune install path
-KeenTune_HOME = /etc/keentune/
-
-# KeenTune workspace
-KeenTune_WORKSPACE = /var/keentune/
-
-[brain]
-# brain algorithm port
-ALGO_PORT = 9872
-# brain sensitive port
-GRAPH_PORT = 9000
-
-[log]
-# Logging level of terminal output
-CONSOLE_LEVEL = ERROR
-
-# The log level of log file output
-LOGFILE_LEVEL = DEBUG
-
-# Log File Name
-LOGFILE_PATH  = /var/log/keentune/brain.log
-
-# The time interval of the log file
-LOGFILE_INTERVAL = 1
-
-# Number of log files saved
-LOGFILE_BACKUP_COUNT = 14
-
-[algorithm]
-# Max search space size for a parameter
-MAX_SEARCH_SPACE = 1000
-
-[hord]
-# HORD surrogate: RBFInterpolant, PolyRegressor, GPRegressor
-SURROGATE = RBFInterpolant 
-# HORD strategy: DYCORSStrategy, SRBFStrategy, SOPStrategy, EIStrategy
-STRATEGY  = DYCORSStrategy 
-
-[sensi]
-# supporting four methods: gp, lasso, univariate, shap
-explainer = shap
-# number of trials for sensitize analysis
-trials = 0
-# number of epochs for training xgboost
-epoch = 5
-# top N parameters recommended
-topN = 10
-# confidence threshold for accumulated sensitivity scores
-threshold = 0.9
-keentune-target服务
-配置文件：keentune_target/target/target.conf
-[home]
-# Keentune install path
-KeenTune_HOME = /etc/keentune/
-
-# Keentune workspace
-KeenTune_WORKSPACE = /var/keentune/
-
-[target]
-# Keentune-target runs the port
-TARGET_PORT = 9873
-
-[log]
-# Logging level of terminal output
-CONSOLE_LEVEL = ERROR
-
-# The log level of log file output
-LOGFILE_LEVEL = DEBUG
-
-# Log File Name
-LOGFILE_PATH  = /var/log/keentune/target.log
-
-# The time interval of the log file
-LOGFILE_INTERVAL = 1
-
-# Number of log files saved
-LOGFILE_BACKUP_COUNT = 14
-```
-keentune-bench服务
-配置文件：keentune_bench/bench/bench.conf
-```java
-[home]
-# KeenTune install path
-KEENTUNE_HOME = /etc/keentune/
-
-# KeenTune workspace
-KEENTUNE_WORKSPACE = /var/keentune/
-
-[bench]
-# KeenTune-bench runs the port
-BENCH_PORT = 9874
-
-[log]
-# Logging level of terminal output
-CONSOLE_LEVEL  = ERROR
-
-# The log level of log file output
-LOGFILE_LEVEL  = DEBUG
-
-# Log File Name
-LOGFILE_PATH  = /var/log/keentune/bench.log
-
-# The time interval of the log file
-LOGFILE_INTERVAL = 1
-
-# Number of log files saved
-LOGFILE_BACKUP_COUNT = 14
-[algorithm]
-# Max search space size for a parameter
-MAX_SEARCH_SPACE = 1000
-
-[hord]
-# HORD surrogate: RBFInterpolant, PolyRegressor, GPRegressor
-SURROGATE = RBFInterpolant 
-# HORD strategy: DYCORSStrategy, SRBFStrategy, SOPStrategy, EIStrategy
-STRATEGY  = DYCORSStrategy 
-
-[sensi]
-# supporting four methods: gp, lasso, univariate, shap
-explainer = shap
-# number of trials for sensitize analysis
-trials = 0
-# number of epochs for training xgboost
-epoch = 5
-# top N parameters recommended
-topN = 10
-# confidence threshold for accumulated sensitivity scores
-threshold = 0.9
 ```
-keentune-target服务
-配置文件：keentune_target/target/target.conf
-```java
-[home]
-# Keentune install path
-KeenTune_HOME = /etc/keentune/
-# Keentune workspace
-KeenTune_WORKSPACE = /var/keentune/
-[target]
-# Keentune-target runs the port
-TARGET_PORT = 9873
-[log]
-# Logging level of terminal output
-CONSOLE_LEVEL = ERROR
-# The log level of log file output
-LOGFILE_LEVEL = DEBUG
-# Log File Name
-LOGFILE_PATH  = /var/log/keentune/target.log
-# The time interval of the log file
-LOGFILE_INTERVAL = 1
-# Number of log files saved
-LOGFILE_BACKUP_COUNT = 14
-```
-keentune-bench服务
-配置文件：keentune_bench/bench/bench.conf
-```java
-[home]
-# KeenTune install path
-KEENTUNE_HOME = /etc/keentune/
-# KeenTune workspace
-KEENTUNE_WORKSPACE = /var/keentune/
-[bench]
-# KeenTune-bench runs the port
-BENCH_PORT = 9874
-[log]
-# Logging level of terminal output
-CONSOLE_LEVEL  = ERROR
-# The log level of log file output
-LOGFILE_LEVEL  = DEBUG
-# Log File Name
-LOGFILE_PATH  = /var/log/keentune/bench.log
-# The time interval of the log file
-LOGFILE_INTERVAL = 1
-# Number of log files saved
-LOGFILE_BACKUP_COUNT = 14
-```
\ No newline at end of file
++ brain.BRAIN_IP: keentune-brain组件部署ip
++ brain.ALGORITHM: brain中使用的tuning算法
++ target-group-1.TARGET_IP: keentune-target组件部署ip
++ target-group-1.PARAMETER: keentune-target中调整的参数域
++ bench-group-1.BENCH_SRC_IP: keentune-bench组件部署ip
++ bench-group-1.BENCH_DEST_IP: keentune-bench组件发压目标ip，一般是target ip
++ bench-group-1.BENCH_CONFIG: keentune-bench中运行的benchmark脚本配置
\ No newline at end of file
diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\344\270\223\345\256\266\350\260\203\344\274\230\345\256\236\350\267\265\342\200\224\342\200\224IO\351\253\230\345\220\236\345\220\220.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\344\270\223\345\256\266\350\260\203\344\274\230\345\256\236\350\267\265\342\200\224\342\200\224IO\351\253\230\345\220\236\345\220\220.md"
index 74c9f025a5b0914086e78e5995c45c51d90e24eb..2e971dc474d187bf318cb50eb77de7737519ba3e 100644
--- "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\344\270\223\345\256\266\350\260\203\344\274\230\345\256\236\350\267\265\342\200\224\342\200\224IO\351\253\230\345\220\236\345\220\220.md"
+++ "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\344\270\223\345\256\266\350\260\203\344\274\230\345\256\236\350\267\265\342\200\224\342\200\224IO\351\253\230\345\220\236\345\220\220.md"
@@ -98,6 +98,4 @@ gpgcheck=0
 ```
 
 + **如何指定调优机器**  
-修改文件`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`下的配置项`target-group-1 -> TARGET_IP`和`bench-group-1 -> BENCH_DEST_IP`为调优机器的ip **(也是你安装nginx的机器)**
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-##### LEARN MORE：KeenTune介绍和演示视频：https://youtu.be/Q18aC9dA2_8
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+修改文件`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`下的配置项`target-group-1 -> TARGET_IP`和`bench-group-1 -> BENCH_DEST_IP`为调优机器的ip **(也是你安装nginx的机器)**
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diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\344\270\223\345\256\266\350\260\203\344\274\230\345\256\236\350\267\265\342\200\224\342\200\224\347\275\221\347\273\234\344\275\216\346\227\266\345\273\266.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\344\270\223\345\256\266\350\260\203\344\274\230\345\256\236\350\267\265\342\200\224\342\200\224\347\275\221\347\273\234\344\275\216\346\227\266\345\273\266.md"
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@@ -49,7 +49,4 @@ gpgcheck=0
 ```
 
 + **如何指定调优机器**  
-修改文件`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`下的配置项`target-group-1 -> TARGET_IP`和`bench-group-1 -> BENCH_DEST_IP`为调优机器的ip **(也是你安装nginx的机器)**
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+修改文件`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`下的配置项`target-group-1 -> TARGET_IP`和`bench-group-1 -> BENCH_DEST_IP`为调优机器的ip **(也是你安装nginx的机器)**
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diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\344\270\223\345\256\266\350\260\203\344\274\230\345\256\236\350\267\265\342\200\224\342\200\224\347\275\221\347\273\234\351\253\230\345\220\236\345\220\220.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\344\270\223\345\256\266\350\260\203\344\274\230\345\256\236\350\267\265\342\200\224\342\200\224\347\275\221\347\273\234\351\253\230\345\220\236\345\220\220.md"
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@@ -1,4 +1,4 @@
-# KeenTune专家调优实践——网络低时延
+# KeenTune专家调优实践——网络高吞吐
 
   内核参数的调整往往能够影响系统和应用的性能，但内核参数数量太多，针对不同的应用我们如何选择和调整参数值？KeenTune中内置了几个内核参数配置方案，可以通过KeenTune设置到你的测试环境中，并在一定程度上提升应用的性能。在这个题目中，我们希望你使用KeenTune工具对测试环境进行优化，并使用benchmark工具验证优化效果。
 
@@ -49,6 +49,4 @@ gpgcheck=0
 ```
 
 + **如何指定调优机器**  
-修改文件`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`下的配置项`target-group-1 -> TARGET_IP`和`bench-group-1 -> BENCH_DEST_IP`为调优机器的ip **(也是你安装nginx的机器)**
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-##### LEARN MORE：KeenTune介绍和演示视频：https://youtu.be/Q18aC9dA2_8
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+修改文件`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`下的配置项`target-group-1 -> TARGET_IP`和`bench-group-1 -> BENCH_DEST_IP`为调优机器的ip **(也是你安装nginx的机器)**
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@@ -76,5 +76,3 @@ systemctl restart keentune-brain
 
 + 在哪能找到敏感参数识别的结果文件  
 文件夹`/var/keentune/sensitize/`下可以找到对应的json文件，日志中也会告诉你具体路径
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@@ -76,5 +76,3 @@ systemctl restart keentune-brain
 
 + 在哪能找到敏感参数识别的结果文件  
 文件夹`/var/keentune/sensitize/`下可以找到对应的json文件，日志中也会告诉你具体路径
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-##### LEARN MORE：KeenTune介绍和演示视频：https://youtu.be/Q18aC9dA2_8
\ No newline at end of file
diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\225\217\346\204\237\345\217\202\346\225\260\350\257\206\345\210\253\342\200\224\342\200\224https long.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\225\217\346\204\237\345\217\202\346\225\260\350\257\206\345\210\253\342\200\224\342\200\224https long.md"
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@@ -78,5 +78,3 @@ systemctl restart keentune-brain
 
 + 在哪能找到敏感参数识别的结果文件  
 文件夹`/var/keentune/sensitize/`下可以找到对应的json文件，日志中也会告诉你具体路径
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\ No newline at end of file
diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\225\217\346\204\237\345\217\202\346\225\260\350\257\206\345\210\253\342\200\224\342\200\224https short.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\225\217\346\204\237\345\217\202\346\225\260\350\257\206\345\210\253\342\200\224\342\200\224https short.md"
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+++ "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\225\217\346\204\237\345\217\202\346\225\260\350\257\206\345\210\253\342\200\224\342\200\224https short.md"	
@@ -78,5 +78,3 @@ systemctl restart keentune-brain
 
 + 在哪能找到敏感参数识别的结果文件  
 文件夹`/var/keentune/sensitize/`下可以找到对应的json文件，日志中也会告诉你具体路径
-
-##### LEARN MORE：KeenTune介绍和演示视频：https://youtu.be/Q18aC9dA2_8
\ No newline at end of file
diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224Nginx\345\217\202\346\225\260+HORD.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224Nginx\345\217\202\346\225\260+HORD.md"
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@@ -1,7 +1,7 @@
-# KeenTune智能参数调优——Nginx参数+HORD
+# KeenTune智能参数调优——HORDNginx参数调优
   内核参数的调整往往能够影响系统和应用的性能，但内核参数数量太多，针对不同的应用我们如何选择和调整参数值？智能调优在系统优化领域有着重要的应用，KeenTune也提供了参数智能调优的功能，并内置了多种参数优化算法，可以对操作系统内核参数和应用参数进行智能化调优，与专家调优方案不同，参数智能调优需要耗费的时间更长。
 
-  在这个题目中，我们希望你使用KeenTune对内核参数进行智能调优，提升Nginx的服务性能，并使用Benchmark工具验证调优效果。
+  在这个题目中，我们希望你使用KeenTune对nginx参数进行智能调优，提升Nginx的服务性能，并使用Benchmark工具验证调优效果。
 
 # 1. KeenTune安装和配置
 ## 1.1. KeenTune安装
@@ -17,6 +17,12 @@
 TARGET_IP = [ip address of vm B]
 TARGET_PORT = 9873
 PARAMETER = nginx.json
+
+[bench-group-1]
+BENCH_DEST_IP = [ip address of vm B]
+
+[brain]
+ALGORITHM = hord
 ```
 
 ##### 注意：修改keentuned的配置文件之后需要重启keentuned服务
@@ -128,6 +134,4 @@ systemctl restart keentuned
 修改文件`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`下的配置项`bench-group-1 -> BENCH_CONFIG`, 配置为`bench_wrk_nginx_long.json`即可。然后**重启keentuned**。
 ```shell
 systemctl restart keentuned
-```
-
-##### LEARN MORE：KeenTune介绍和演示视频：https://youtu.be/Q18aC9dA2_8
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224Nginx\345\217\202\346\225\260+TPE.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224Nginx\345\217\202\346\225\260+TPE.md"
index 2a209d8a9d990c736e4f1a11048384391165757a..418df491d7b67deb83a6533eb18d26c9e66e00c7 100644
--- "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224Nginx\345\217\202\346\225\260+TPE.md"
+++ "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224Nginx\345\217\202\346\225\260+TPE.md"
@@ -1,7 +1,7 @@
-# KeenTune智能参数调优——Nginx参数+HORD
+# KeenTune智能参数调优——TPENginx参数调优
   内核参数的调整往往能够影响系统和应用的性能，但内核参数数量太多，针对不同的应用我们如何选择和调整参数值？智能调优在系统优化领域有着重要的应用，KeenTune也提供了参数智能调优的功能，并内置了多种参数优化算法，可以对操作系统内核参数和应用参数进行智能化调优，与专家调优方案不同，参数智能调优需要耗费的时间更长。
 
-  在这个题目中，我们希望你使用KeenTune对内核参数进行智能调优，提升Nginx的服务性能，并使用Benchmark工具验证调优效果。
+  在这个题目中，我们希望你使用KeenTune对nginx参数进行智能调优，提升Nginx的服务性能，并使用Benchmark工具验证调优效果。
 
 # 1. KeenTune安装和配置
 ## 1.1. KeenTune安装
@@ -17,6 +17,12 @@
 TARGET_IP = [ip address of vm B]
 TARGET_PORT = 9873
 PARAMETER = nginx.json
+
+[bench-group-1]
+BENCH_DEST_IP = [ip address of vm B]
+
+[brain]
+ALGORITHM = tpe
 ```
 
 ##### 注意：修改keentuned的配置文件之后需要重启keentuned服务
@@ -128,6 +134,4 @@ systemctl restart keentuned
 修改文件`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`下的配置项`bench-group-1 -> BENCH_CONFIG`, 配置为`bench_wrk_nginx_long.json`即可。然后**重启keentuned**。
 ```shell
 systemctl restart keentuned
-```
-
-##### LEARN MORE：KeenTune介绍和演示视频：https://youtu.be/Q18aC9dA2_8
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\345\206\205\346\240\270\345\217\202\346\225\260+HORD.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\345\206\205\346\240\270\345\217\202\346\225\260+HORD.md"
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@@ -1,4 +1,5 @@
-# KeenTune智能参数调优——内核参数+HORD
+# KeenTune智能参数调优——HORD内核参数调优
+
   内核参数的调整往往能够影响系统和应用的性能，但内核参数数量太多，针对不同的应用我们如何选择和调整参数值？智能调优在系统优化领域有着重要的应用，KeenTune也提供了参数智能调优的功能，并内置了多种参数优化算法，可以对操作系统内核参数和应用参数进行智能化调优，与专家调优方案不同，参数智能调优需要耗费的时间更长。
 
   在这个题目中，我们希望你使用KeenTune对内核参数进行智能调优，提升Nginx的服务性能，并使用Benchmark工具验证调优效果。
@@ -17,6 +18,12 @@
 TARGET_IP = [ip address of vm B]
 TARGET_PORT = 9873
 PARAMETER = sysctl.json
+
+[bench-group-1]
+BENCH_DEST_IP = [ip address of vm B]
+
+[brain]
+ALGORITHM = hord
 ```
 
 ##### 注意：修改keentuned的配置文件之后需要重启keentuned服务
@@ -128,6 +135,4 @@ systemctl restart keentuned
 修改文件`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`下的配置项`bench-group-1 -> BENCH_CONFIG`, 配置为`bench_wrk_nginx_long.json`即可。然后**重启keentuned**。
 ```shell
 systemctl restart keentuned
-```
-
-##### LEARN MORE：KeenTune介绍和演示视频：https://youtu.be/Q18aC9dA2_8
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\345\206\205\346\240\270\345\217\202\346\225\260+TPE.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\345\206\205\346\240\270\345\217\202\346\225\260+TPE.md"
index e215fb1d7d7eb97de38fb1f938d0d9d5bc7a6045..7595cbfa77edb9ef7c8b7afeef6cf415f69f3300 100644
--- "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\345\206\205\346\240\270\345\217\202\346\225\260+TPE.md"
+++ "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\345\206\205\346\240\270\345\217\202\346\225\260+TPE.md"
@@ -1,4 +1,5 @@
-# KeenTune智能参数调优——Nginx参数+TPE
+# KeenTune智能参数调优——TPE内核参数调优
+
   内核参数的调整往往能够影响系统和应用的性能，但内核参数数量太多，针对不同的应用我们如何选择和调整参数值？智能调优在系统优化领域有着重要的应用，KeenTune也提供了参数智能调优的功能，并内置了多种参数优化算法，可以对操作系统内核参数和应用参数进行智能化调优，与专家调优方案不同，参数智能调优需要耗费的时间更长。
 
   在这个题目中，我们希望你使用KeenTune对内核参数进行智能调优，提升Nginx的服务性能，并使用Benchmark工具验证调优效果。
@@ -17,6 +18,12 @@
 TARGET_IP = [ip address of vm B]
 TARGET_PORT = 9873
 PARAMETER = sysctl.json
+
+[bench-group-1]
+BENCH_DEST_IP = [ip address of vm B]
+
+[brain]
+ALGORITHM = tpe
 ```
 
 ##### 注意：修改keentuned的配置文件之后需要重启keentuned服务
@@ -128,6 +135,4 @@ systemctl restart keentuned
 修改文件`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`下的配置项`bench-group-1 -> BENCH_CONFIG`, 配置为`bench_wrk_nginx_long.json`即可。然后**重启keentuned**。
 ```shell
 systemctl restart keentuned
-```
-
-##### LEARN MORE：KeenTune介绍和演示视频：https://youtu.be/Q18aC9dA2_8
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\350\201\224\345\220\210\350\260\203\344\274\230+HORD.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\350\201\224\345\220\210\350\260\203\344\274\230+HORD.md"
index cea10a916bec24ca0730c301bfef45158ced1365..68df9c0b3c80280d42fc2c73f0fba8adfccb8ceb 100644
--- "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\350\201\224\345\220\210\350\260\203\344\274\230+HORD.md"
+++ "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\350\201\224\345\220\210\350\260\203\344\274\230+HORD.md"
@@ -1,7 +1,8 @@
-# KeenTune智能参数调优——联合调优+HORD
+# KeenTune智能参数调优——HORD混合参数调优
+
   内核参数的调整往往能够影响系统和应用的性能，但内核参数数量太多，针对不同的应用我们如何选择和调整参数值？智能调优在系统优化领域有着重要的应用，KeenTune也提供了参数智能调优的功能，并内置了多种参数优化算法，可以对操作系统内核参数和应用参数进行智能化调优，与专家调优方案不同，参数智能调优需要耗费的时间更长。
 
-  在这个题目中，我们希望你使用KeenTune对内核参数进行智能调优，提升Nginx的服务性能，并使用Benchmark工具验证调优效果。
+  在这个题目中，我们希望你使用KeenTune对内核参数和Nginx参数进行智能调优，提升Nginx的服务性能，并使用Benchmark工具验证调优效果。
 
 # 1. KeenTune安装和配置
 ## 1.1. KeenTune安装
@@ -17,6 +18,12 @@
 TARGET_IP = [ip address of vm B]
 TARGET_PORT = 9873
 PARAMETER = sysctl.json, nginx.json
+
+[bench-group-1]
+BENCH_DEST_IP = [ip address of vm B]
+
+[brain]
+ALGORITHM = hord
 ```
 
 ##### 注意：修改keentuned的配置文件之后需要重启keentuned服务
@@ -36,14 +43,6 @@ systemctl restart keentuned
 ## 2.3. benchmark脚本准备
   我们需要为wrk实现一个自动化脚本使keentune-bench能够自动运行benchmark工具，我们已经实现好了这个[脚本](https://gitee.com/anolis/keentuned/blob/master/daemon/examples/benchmark/wrk/ack_nginx_http_long_base.py)，并为其写好了[配置文件](https://gitee.com/anolis/keentuned/blob/master/daemon/examples/benchmark/wrk/bench_wrk_nginx_long.json)，你可以直接使用。可以看到，对于wrk工具，我们会关注Requests_sec, Transfer_sec, Latency_90和Latency_99四个指标。
 
-## 2.4. benchmark配置
-手动编辑`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`文件
-```conf
-[bench-group-1]
-BENCH_DEST_IP = [ip address of vm B]
-...
-```
-
 # 3. Nginx服务端安装
   Nginx是我们的优化目标，我们需要在虚拟机B上安装Nginx服务并启动，具体操作步骤见[《nginx安装配置手册》](../benchmark_docs/Nginx.md)
 
@@ -127,6 +126,4 @@ systemctl restart keentuned
 修改文件`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`下的配置项`bench-group-1 -> BENCH_CONFIG`, 配置为`bench_wrk_nginx_long.json`即可。然后**重启keentuned**。
 ```shell
 systemctl restart keentuned
-```
-
-##### LEARN MORE：KeenTune介绍和演示视频：https://youtu.be/Q18aC9dA2_8
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\350\201\224\345\220\210\350\260\203\344\274\230+TPE.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\350\201\224\345\220\210\350\260\203\344\274\230+TPE.md"
index 54fbbac69a914b539044b0b08537a07f89961a8c..3cfadda03e7589d2cdb39c1d93fbc620b18a88cf 100644
--- "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\350\201\224\345\220\210\350\260\203\344\274\230+TPE.md"
+++ "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\231\272\350\203\275\345\217\202\346\225\260\350\260\203\344\274\230\342\200\224\342\200\224\350\201\224\345\220\210\350\260\203\344\274\230+TPE.md"
@@ -1,7 +1,8 @@
-# KeenTune智能参数调优——联合调优+TPE
+# KeenTune智能参数调优——TPE混合参数调优
+
   内核参数的调整往往能够影响系统和应用的性能，但内核参数数量太多，针对不同的应用我们如何选择和调整参数值？智能调优在系统优化领域有着重要的应用，KeenTune也提供了参数智能调优的功能，并内置了多种参数优化算法，可以对操作系统内核参数和应用参数进行智能化调优，与专家调优方案不同，参数智能调优需要耗费的时间更长。
 
-  在这个题目中，我们希望你使用KeenTune对内核参数进行智能调优，提升Nginx的服务性能，并使用Benchmark工具验证调优效果。
+  在这个题目中，我们希望你使用KeenTune对内核参数和Nginx参数进行智能调优，提升Nginx的服务性能，并使用Benchmark工具验证调优效果。
 
 # 1. KeenTune安装和配置
 ## 1.1. KeenTune安装
@@ -17,6 +18,12 @@
 TARGET_IP = [ip address of vm B]
 TARGET_PORT = 9873
 PARAMETER = sysctl.json, nginx.json
+
+[bench-group-1]
+BENCH_DEST_IP = [ip address of vm B]
+
+[brain]
+ALGORITHM = tpe
 ```
 
 ##### 注意：修改keentuned的配置文件之后需要重启keentuned服务
@@ -36,14 +43,6 @@ systemctl restart keentuned
 ## 2.3. benchmark脚本准备
   我们需要为wrk实现一个自动化脚本使keentune-bench能够自动运行benchmark工具，我们已经实现好了这个[脚本](https://gitee.com/anolis/keentuned/blob/master/daemon/examples/benchmark/wrk/ack_nginx_http_long_base.py)，并为其写好了[配置文件](https://gitee.com/anolis/keentuned/blob/master/daemon/examples/benchmark/wrk/bench_wrk_nginx_long.json)，你可以直接使用。可以看到，对于wrk工具，我们会关注Requests_sec, Transfer_sec, Latency_90和Latency_99四个指标。
 
-## 2.4. benchmark配置
-手动编辑`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`文件
-```conf
-[bench-group-1]
-BENCH_DEST_IP = [ip address of vm B]
-...
-```
-
 # 3. Nginx服务端安装
   Nginx是我们的优化目标，我们需要在虚拟机B上安装Nginx服务并启动，具体操作步骤见[《nginx安装配置手册》](../benchmark_docs/Nginx.md)
 
@@ -128,6 +127,4 @@ systemctl restart keentuned
 修改文件`/etc/keentune/conf/keentuned.conf`下的配置项`bench-group-1 -> BENCH_CONFIG`, 配置为`bench_wrk_nginx_long.json`即可。然后**重启keentuned**。
 ```shell
 systemctl restart keentuned
-```
-
-##### LEARN MORE：KeenTune介绍和演示视频：https://youtu.be/Q18aC9dA2_8
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/demo.json" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/demo.json"
deleted file mode 100644
index 257921cdbd942f4d21419df8db57ad16b9dc598f..0000000000000000000000000000000000000000
--- "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/demo.json"
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
-{
-    "parameters": [
-        {
-            "domain": "nginx",
-            "name": "gzip_min_length",
-            "range": [
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-                102400
-            ],
-            "dtype": "int",
-            "value": 3200,
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-        },
-        {
-            "domain": "nginx",
-            "name": "client_header_buffer_size",
-            "options": [
-                "2k",
-                "4k",
-                "8k",
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-            "base": ""
-        }
-    ],
-    "current_round": 64
-}
\ No newline at end of file