云原生-可观测性-零侵扰采集-全栈可观测-分布式追踪-eBPF-Wasm-DeepFlow可观测性平台

向阳2023-05-30阅读:

DeepFlow 基于 eBPF 实现了零插桩（Zero Code）的云原生应用可观测性，这是一种全新的技术手段，因此不少用户在选型和落地 DeepFlow 的过程中会对它的性能开销存在疑问。到底 Agent 的运行会对业务造成什么样的影响？而 Agent 自身的资源开销又如何？最近我们将 DeepFlow Agent 的自动化测试结果放到了线上 Demo 页面中，本篇文章将结合 Daily Build 的测试数据，系统性的阐述我们的测试方法和测试结果，揭示 Agent 的业务影响和资源开销，帮助大家扫清落地 eBPF 可观测性的最后障碍。

Benchmark

向阳2023-04-22阅读:

本文为 DeepFlow 在首届云原生社区可观测性峰会上的演讲实录。

演讲实录

李倩2023-04-20阅读:

测试小姐姐正在对云原生的电商应用进行压测，但是如何对压测结果进行持续的观测呢？这一直是比较头痛的事情，本文将介绍如何利用 DeepFlow 的全景拓扑帮助小姐姐快速找到瓶颈点。DeepFlow 全景拓扑无需业务修改代码、配置或者重启服务，利用 BPF/eBPF 技术通过对业务零侵扰的方式构建而来，这是一种很便捷且低成本的方式来观测全链路压测的结果。

实践案例

林嘉炜2023-04-17阅读:

基于 DeepFlow 构建 Dubbo 的可观测 Dashboard，可实时监控 Dubbo 服务集群内的网络时延、应用服务时延、吞吐及调用日志，及时检查应用服务的健康水平并分析应用服务可用性。

GrafanaDubbo

向阳2023-03-30阅读:

本文由 InfoQ 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）2022 上的演讲分享，主题为“基于 eBPF 的云原生可观测性深度实践”。

AutoTracing演讲实录

李倩2023-03-20阅读:

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。

AutoTracingAPMSkyWalking

李倩2023-03-17阅读:

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。

NetworkCilium

李倩2023-02-28阅读:

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。

Network实践案例

李倩2023-02-08阅读:

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）。

实践案例

宋贞2023-01-13阅读:

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。

直播实录AutoTagging

林嘉炜2022-12-29阅读:

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。

AutoTracingGrafanaRedis

李倩2022-12-23阅读:

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。

实践案例

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