logo
logo
AutoTracing - 支持 bRPC 协议,增强 gRPC、Dubbo、HTTP 协议
v6.5 新特性解读:AutoTracing 对 RPC/HTTP 类型的协议进行了增强。
基于 DeepFlow 构建 Kong 的统一可观测性能力
本文将介绍如何使用 DeepFlow 基于 eBPF 的零侵扰特性构建 Kong 网关的可观测性解决方案,在此基础上统一集成 Kong 插件已有的丰富数据源,消除孤岛、构建统一的可观测性平台,以全面监控和分析 Kong 网关。通过 DeepFlow,Kong 网关可以实现从流量监控、追踪分析、到性能优化的全面可观测性,消除数据分散并提供中心化的监控视图,加速故障排查和性能调优,让 DevOps 和 SRE 团队的工作更加高效。
使用 DeepFlow 消除 APISIX 故障诊断中的“南辕北辙”
APISIX 被越来越多的用户选择作为 IT 应用系统的入口,由于故障定界能力的缺失,在 IT 业务故障诊断过程中,APISIX 经常成为重点“怀疑对象”,一方面“劳师动众”投入大量运维人力定位,另一方面诊断方向“南辕北辙”,因而业务故障“久拖不决”。通过本篇文章复盘重现某全球领先的智能终端提供商近期对核心业务响应时延劣化故障的处理过程,您将直观了解到“南辕北辙”现象对诊断效率的决定性影响,以及 DeepFlow 可观测性平台如何用数分钟时间、几步简单操作,消除 APISIX 故障诊断中的“南辕北辙”,解决长达两个月悬而未决的问题,为故障处置效率带来飞跃提升。
腾讯云某业务基于 DeepFlow 的可观测性实践
本文分享了腾讯云某业务基于 DeepFlow 的可观测性实践。面对复杂的业务服务(800+)和多样的编程语言,腾讯云某业务团队选择了 DeepFlow 作为跨语言、无侵入的可观测技术。与其他技术(如 Hubble 和 Pixie)相比,DeepFlow 在数据指标、协议支持和扩展能力等方面表现优异,成为最佳选择。引入 DeepFlow 后,腾讯云通过与现有系统的集成,实现了统一的服务性能监控和高效的故障排查能力,显著提升了运维效率,甚至能主动发现业务隐藏的 Bug,防范于未然。
基于 DeepFlow 的 TiDB 全栈全链路可观测性最佳实践
作为一款优秀的开源分布式数据库软件,TiDB 得到越来越多的用户关注和应用,但在运维保障过程中同样面临着运维孤岛、定界定位难、获取可观测性数据开销大等挑战,本文总结了 TiDB 用户如何基于 DeepFlow 构建全栈可观测性的最佳实践,包括如何用 DeepFlow 高性能、零侵扰的可观测技术消除全链路追踪在 TiDB 侧的盲区,如何在 DeepFlow 中统一观测业务全景、SQL 事务全过程、网络性能、系统资源性能、文件读写性能、应用函数性能,从而为 TiDB 及其上应用构建出统一、立体、全方位的可观测性能力。
eBPF + LLM:实现可观测性智能体的基础设施
本文整理自云杉网络 DeepFlow 产品负责人向阳在 QCon 全球软件开发大会(北京站)2024 上的演讲分享,主题为「eBPF + LLM:实现可观测性智能体的基础设施」。
腾讯游戏基于 DeepFlow 的零侵扰可观测性进阶实战
腾讯不仅致力于开发广受欢迎的自研游戏,还与世界各地的知名游戏开发商合作,负责将这些游戏推向市场,让更多玩家享受游戏的乐趣。这些合作伙伴来自全球各地,使用多种多样的技术栈,这为游戏的稳定性维护提出了复杂的挑战。本文旨在探讨腾讯互娱如何利用 DeepFlow 的 eBPF 技术实现无侵入式的可观测性,这一策略不仅确保了游戏渐进式发布过程中的流畅用户体验,还加快了问题的诊断与解决,有效预防了潜在的性能问题。
开箱即用的 eBPF 可观测性:中国移动磐基 PaaS 平台案例
在上一篇文章【中国移动磐基PaaS平台基于eBPF的应用可观测性建设实践】中分享了中国移动磐基 PaaS 平台如何将 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。本篇文章将主要介绍开箱即用的可观测性能力如何快速实现故障定界、高效发现性能隐患。
eBPF 零侵扰分布式追踪的进展和探索
本文为 DeepFlow 在第 23 期得物技术沙龙上的演讲实录。
开箱即用!随时就绪的应用可观测性 Dashboard
收到一批社区用户的使用建议后,我们在 DeepFlow 6.4 社区版中新增了一个简洁易用的「开箱即用」 Dashboard。当用户初次安装 DeepFlow、业务变更、扩容缩容时,随时都可以查看这个 Dashboard,及时发现应用的性能和稳定性隐患,深刻感受基于 eBPF 的零侵扰可观测性带来的便捷。
开放!云原生的数据库审计解决方案
开放,是 DeepFlow 产品的灵魂。基于 DeepFlow 零侵扰、全栈的数据能力,我们在企业客户处已经落地了一系列安全分析、网络分析、业务分析的解决方案。本文主要介绍基于 DeepFlow 企业版构建的数据库审计云原生解决方案,以及在 6.4 版本中的 3X 性能提升。
硬核!使用 eBPF kprobe 高性能解码 HTTP2 压缩头
HTTP2/gRPC 的协议头部使用 HPACK 算法压缩,使得难以从内核系统调用(eBPF kprobe)中获取真实头部字段,因此现有的解决方案通常依赖 eBPF uprobe。本文介绍 DeepFlow 6.4 中基于 eBPF kprobe 的 HTTP2 压缩头高性能解码能力。
38