Skip to main content
AI
  • Get started with AI

    • Red Hat AI

      Accelerate the development and deployment of enterprise AI solutions.

    • AI learning hub

      Explore learning materials and tools, organized by task.

    • AI interactive demos

      Click through scenarios with Red Hat AI, including training LLMs and more.

    • AI/ML learning paths

      Expand your Red Hat OpenShift AI knowledge using these learning resources.

    • AI quickstarts

      Focused AI use cases designed for fast deployment on Red Hat AI platforms.

    • No-cost AI training

      Foundational Red Hat AI training.

  • Featured resources

    • Red Hat OpenShift AI
    • Open source AI for developers
    • AI product application development
    • Open source-powered AI/ML for hybrid cloud
    • AI and Node.js cheat sheet

Red Hat AI Factory with NVIDIA

Red Hat AI Factory with NVIDIA is a co-engineered, enterprise-grade AI solution for building, deploying, and managing AI at scale across hybrid cloud environments.

Learn
  • Self-guided

    • Documentation

      Find answers, get step-by-step guidance, and learn how to use Red Hat products.

    • Learning paths

      Explore curated walkthroughs for common development tasks.

    • Guided learning

      Receive custom learning paths powered by our AI assistant.

    • See all learning
  • Hands-on

    • Developer Sandbox

      Spin up Red Hat's products and technologies without setup or configuration.

    • Interactive labs

      Learn by doing in these hands-on, browser-based experiences.

    • Interactive demos

      Click through product features in these guided tours.

  • Browse by topic

    • AI/ML
    • Automation
    • Java
    • Kubernetes
    • Linux
    • See all topics
  • Training & certifications

    • Courses and exams
    • Certifications
    • Skills assessments
    • Red Hat Academy
    • Learning subscription
    • Explore training
Build
  • Get started

    • Red Hat build of Podman Desktop

      A downloadable, local development hub to experiment with our products and builds.

    • Developer Sandbox

      Spin up Red Hat's products and technologies without setup or configuration.

  • Download products

    • Red Hat Enterprise Linux
    • Red Hat AI
    • Red Hat OpenShift
    • Red Hat Ansible Automation Platform
    • See all products
  • Featured

    • Red Hat build of OpenJDK
    • Red Hat JBoss Enterprise Application Platform
    • Red Hat OpenShift Dev Spaces
    • Red Hat Developer Toolset
  • References

    • E-books
    • Documentation
    • Cheat sheets
    • Architecture center
Community
  • Get involved

    • Events
    • Live AI events
    • Red Hat Summit
    • Red Hat Accelerators
    • Community discussions
  • Follow along

    • Articles & blogs
    • Developer newsletter
    • Videos
    • Github
  • Get help

    • Customer service
    • Customer support
    • Regional contacts
    • Find a partner

Join the Red Hat Developer program

Download Red Hat products and project builds, access support documentation, learning content, and more.

ConsoleDocsSupport Search
New For you

Recommended

We'll recommend resources you may like as you browse. Try these suggestions for now.

  • Product downloads
  • Cheat sheets
  • Red Hat Developer learning portal
  • Developer blog
  • E-books
  • Developer Sandbox
Log in

Get more with a Red Hat Developer account

  • Product downloads
  • Console access
  • Event registration
  • Training & trials
Explore more account benefitsLog in or register

A subscription may be required for some services.

Contact us

Un module Puppet pour tuned-adm (Français)

January 16, 2015
Romain Pelisse
Related topics:
Containers
Related products:
Red Hat OpenShift

    Il y a quelques mois, j'ai développé et publié une petite extension Puppet pour tuned-adm. En effet, cette commande est une fonctionnalité assez appréciable de RHEL, et il m'a semblé donc pertinent d'évoquer cette dernière sur Red Hat developer blog.

    Tour d'horizon de 'tuned-adm'

    Pour faire court, cette commande va s'occuper des nombreux fins réglages du système d'exploitation pour vous, selon l'usage que vous souhaitez faire de ce dernier. Par exemple, si vous utilisez le système comme un simple serveur, vous pourrez utiliser le profil prédéfini 'throughput-performance'. Si vous utilisez votre système sur un portable, à des fins de bureautique, vous opterez probablement pour le profil 'powersave', qui optimise le noyau pour réduire autant que possible la consommation de la batterie.

    Pour vous donner une meilleure idée des profils disponibles, il suffit d'exécuter sur son système la commande suivante:

    $ tuned-adm list
    Available profiles:
    - virtual-guest
    - latency-performance
    - powersave
    - balanced
    - throughput-performance
    - virtual-host
    Current active profile: /usr/lib/tuned/powersave/tuned.conf

    Et, avec la commande 'active', on peut rapidement vérifier quel profil a été activé:

    $ tuned-adm active
    Current active profile: /usr/lib/tuned/powersave/tuned.conf

    Objectif de l'extension Puppet

    Motivation derrière la création de cette extension

    En première approximation, si l'on connaît déjà un peu Puppet, on sait que l'on peut aisément intégrer cet outil en ligne de commande dans un manifeste Puppet, à l'aide d'une ressource de type 'exec'. Si c'est tout à fait possible, il est rapidement pénible de réaliser une telle implémentation en assurant une exécution idempotente - ce qui est crucial à une exécution "propre" de Puppet. Ceci s'est rapidement révélé être un problème pour moi, et j'ai donc opté pour réaliser cette extension.

    Cette intégration fût très facile, et a surtout permis d'avoir des fichiers manifestes très "propres", puisque j'ai pu remplacer la laborieuse ressource 'exec', remplie de lignes de commande, par une nouvelle, mais très simple, ressource:

    tuned::tune { 'powersave': }

    Tester l'extension

    Il est très aisé de tester cette nouvelle ressource, qui vient avec un simple module. Il suffit de faire un 'checkout' du code dans le répertoire 'modules' de votre dépôt Puppet. Si vous utilisez l'arborescence par défaut, il s'agit du répertoire '/etc/puppet/modules':

    $ git clone https://github.com/rpelisse/puppet-tuned /etc/puppet/modules/tuned
    ...
    $ tree /etc/puppet/modules/tuned/
    modules/tuned/
    |-- lib
    |   `-- puppet
    |       |-- provider
    |       |   `-- tuned
    |       |       `-- tunedadm.rb
    |       `-- type
    |           `-- tuned.rb
    `-- manifests
        `-- init.pp
    
    6 directories, 3 files

    Une fois ceci fait, on peut simplement ajouter la ligne suivante dans le fichier manifeste '/etc/puppet/manifests/site.pp':

    node '' {
      tuned::tune { 'powersave': }
    }

    Et, enfin, simplement exécuter Puppet à l'aide de la commande 'apply':

    # export PUPPET_REPO='/etc/puppet'
    # puppet apply --fileserverconfig ${PUPPET_REPO}/fileserver.conf --modulepath ${PUPPET_REPO}/modules/ ${DEBUG} ${PUPPET_REPO}/manifests/site.pp
    ...
    notice: /Stage[main]//Node[laptop]/Tuned::Tune[virtual-host]/Tuned[virtual-host]/ensure: created
    notice: /Stage[main]//Node[laptop]/Tuned::Tune[powersave]/Service[tuned]/ensure: ensure changed 'stopped' to 'running'
    notice: Finished catalog run in 2.32 seconds

    En ensuite ?

    Probablement rien, car l'extension est déjà 'feature complete' ! J'ai toujours quelques améliorations de code que je souhaiterai, et l'on pourrait considérer ajouter une intégration avec facter, pour que le nom du profil 'tuned-adm' soit automatiquement ajouté à la liste des informations retrouvées par l'outil. Bien que ceci améliorerait l'intégration de notre extension avec Pupppet, ce n'est probablement pas nécessaire.

    Dans tous les cas, n'hésitez pas à regarder cette extension, et à la tester dans votre propre environnement Puppet / RHEL !

    Note: this article is a French translation of the previously released "A Puppet module for tuned-adm".

    Last updated: February 26, 2024

    Recent Posts

    • Run Red Hat Enterprise Linux CoreOS on NVIDIA BlueField DPUs

    • Agent harness engineering: Separating model capabilities from enforcement

    • What's new for developers in Red Hat Enterprise Linux 10.3 and 9.9

    • Control multicluster costs with right-sizing in Red Hat Advanced Cluster Management 5

    • Lightbits is now certified for Red Hat OpenStack Services on OpenShift

    Red Hat Developers logo

    Platforms

    • Red Hat AI
    • Red Hat Enterprise Linux
    • Red Hat OpenShift
    • Red Hat Ansible Automation Platform
    • See all products

    Build

    • Developer Sandbox
    • Developer tools
    • Interactive tutorials
    • API catalog

    Quicklinks

    • Learning resources
    • E-books
    • Cheat sheets
    • Blog
    • Events
    • Newsletter

    Communicate

    • About us
    • Contact sales
    • Find a partner
    • Report a website issue
    • Site status dashboard
    • Report a security problem

    Red Hat Developer

    Build here. Go anywhere.

    We serve the builders. The problem solvers who create careers with code.

    Join us if you’re a developer, software engineer, web designer, front-end designer, UX designer, computer scientist, architect, tester, product manager, project manager or team lead.

    Sign me up

    Red Hat legal and privacy links

    • About Red Hat
    • Jobs
    • Events
    • Locations
    • Contact Red Hat
    • Red Hat Blog
    • Inclusion at Red Hat
    • Cool Stuff Store
    • Red Hat Summit
    © 2026 Red Hat

    Red Hat legal and privacy links

    • Privacy statement
    • Terms of use
    • All policies and guidelines
    • Digital accessibility
    Ask AI