DeepFlow

郑志聪2023-12-13Reads:

DeepFlow 对于云原生应用来说，完全具备零侵扰的形式提供应用可观测能力，这个能力得益于其基于 eBPF 以零侵扰的方式采集应用数据，并通过解析多种应用及业务协议来实现应用可观测能力，本文通过深入剖析代码流程，用实战的方法介绍 DeepFlow 中两种常见的协议扩展方法：如何从零开始增加支持一种全新的协议（MongoDB），以及如何利用 DeepFlow 的 Wasm Plugin 机制对已有协议（Kafka）的解析能力进行增强，此次分享的 MongoDB 协议及 Kafka 增加的字段都已经合 DeepFlow 6.4 版本，欢迎大家试用。

可观测性ObservabilityeBPFMeetup 实录

涂永春2023-12-04Reads:

微拍堂电商平台面临成本与性能优化瓶颈、问题定位困难以及业务流梳理困难等挑战，公司运维团队决定构建对业务零侵扰的可观测性平台。评估众多开源解决方案后，选择了基于 eBPF 的 DeepFlow 开源项目作为数据底座，在此基础上针对公司业务需求进行二次开发，实现了完整的用户界面。可观测性平台在试运行过程中得到了研发团队及 SRE 团队的充分认可，开始推进全面上线基于 DeepFlow 二开的零侵扰可观测性平台。

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卢城2023-11-27Reads:

作为中国移动智慧中台的统一技术底座，磐基 PaaS 平台提供了高效的集群管理和调度功能，满足多元化的业务场景需求。该平台携手 DeepFlow 借助 eBPF 技术，解决了 APM 落地困难和组件追踪断路中的挑战，实现了全栈且无侵扰的应用可观测性。磐基 PaaS 平台将 eBPF 数据与现有的可观测数据整合，提供了**开箱即用的应用可观测性，全栈无盲点的调用链追踪等能力**，大大提升了各业务系统云化的底气，并促进了平台本身的快速推广。未来，平台还针对运营商等特定行业场景，进一步深化可观测性数据的融合，并将创新性地拓展其 AI 能力，以增强市场竞争力。

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