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利用 DeepFlow 为传统 APM 开启全栈追踪能力

利用 DeepFlow 为传统 APM 开启全栈追踪能力

传统 APM 聚焦在代码层面,不具备全栈多维度无盲点看问题的能力,同时由于插码的阻碍往往难以覆盖所有微服务,DeepFlow 依靠 eBPF 零代码修改采集全栈追踪数据并聚合生成了调用关系,可以增强传统 APM 的数据,大大缩短问题定界时间。对于已经使用传统 APM 工具的用户,可以考虑使用 DeepFlow 提供的 API 来增强应用依赖拓扑及调用追踪,以获得全栈数据追踪能力。
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K8s 应用的网络可观测性: Cilium vs DeepFlow

K8s 应用的网络可观测性: Cilium vs DeepFlow

随着分布式服务架构的流行,特别是微服务等设计理念在现代应用普及开来,应用中的服务变得越来越分散,因此服务之间的通信变得越来越依赖网络,很有必要来谈谈实现微服务可观测性中越来越重要的一环——云原生网络的可观测。K8s 是微服务设计理念能落地的最重要的承载体,本文主要聚焦谈谈 K8s 的网络可观测性,以及其给基础设施/应用等团队能带来的价值。
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应用响应时延背后深藏的网络时延

应用响应时延背后深藏的网络时延

应用异常时,基本可以分为服务访问不通和服务响应慢两个大类。其中服务响应慢的问题定位非常棘手,很多无头案。应用团队有日志和追踪,对于自认为的不可能不合理的事情都会甩给基础设施团队,又由于基础设施团队现有的监控数据缺乏应用的观测视角,通常成为一切「不是我的问题」超自然现象的终极背锅侠,其中以网络团队尤为严重。
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可观测性实战:快速定位 K8s 应用故障

可观测性实战:快速定位 K8s 应用故障

故障发生在2023春节前两天,DeepFlow 团队内部访问工单系统出现问题,影响了所有北京区的同事,这篇文章将详细记录如何利用 DeepFlow 定位到对这次问题根因(网关 MSS 误变更导致报文大于 MTU,大数据报文被丢弃)。
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DeepFlow AutoTagging 10x 性能提升实战

DeepFlow AutoTagging 10x 性能提升实战

本文为云杉网络`原力释放 - 云原生可观测性分享会`第十四期直播实录。
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使用 DeepFlow 开启 Redis 可观测性

使用 DeepFlow 开启 Redis 可观测性

基于 DeepFlow 构建 Redis 的可观测 Dashboard,实时监控 Redis 服务的网络状态、吞吐量、异常和错误,实现应用无盲点可观测,快速定位异常原因和排障。
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K8s 服务异常排障过程全解密

K8s 服务异常排障过程全解密

K8s 让应用发布更加快速安全,让应用部署也更加灵活,但在带来这些便利性的同时,也给应用排障增加了 K8s 平台层面的复杂度,本篇文章将以常见的服务异常入手,来详细拆解 K8s 服务访问方式,以及如何利用现有的可观测体系来对 k8s 平台和应用服务进行快速排障。
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DeepFlow Grafana 插件开发实践

DeepFlow Grafana 插件开发实践

Grafana 是目前最广泛使用的数据可视化软件之一,DeepFlow 中已有大量基于 Grafana Dashboard 解决的可观测性场景的实战分享。这些场景都是基于 DeepFlow Grafana 插件提供的查询能力来构建的。DeepFlow 社区致力于基于开源生态构建一个完整的可观测性平台,而终端呈现和数据的可视化呈现是其中的重要一环。本文对当前 DeepFlow 提供的 Grafana 插件做一个简单介绍,抛砖引玉,希望大家能了解并创造更多的 DeepFlow 可观测性生态应用,也希望能让大家掌握如何开发一套完整的 Grafana Plugin。
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使用 DeepFlow 开启 DNS 可观测性

使用 DeepFlow 开启 DNS 可观测性

我们基于 DeepFlow 构建了对一个高效、可配置、无侵入、面向应用的 DNS 监控面板,可监控 DNS 服务的网络异常、吞吐、时延,以及访问日志,以快速定位性能瓶颈和排查故障原因
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DeepFlow 基于 eBPF 的高度自动化可观测性实践

DeepFlow 基于 eBPF 的高度自动化可观测性实践

本文为 DeepFlow 在首届中国 eBPF 大会上的在线演讲实录。
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