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

振宇2022-12-08阅读:

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。

Grafana

李倩, 嘉炜2022-11-15阅读:

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

NetworkGrafanaDNS实践案例

向阳2022-11-12阅读:

本文为 DeepFlow 在首届中国 eBPF 大会上的在线演讲实录。

AutoTracing直播实录

毛一枫2022-11-04阅读:

当项目中存在一些大型编译项目时，由于机器性能不足，导致研发花费大量时间等待构建，浪费生命，本文带你了解 DeepFlow 如何使用阿里云 ECI Spot 弹性实例打造低成本高性能无限并发的 Gitlab Runner。

CI

宋建昌2022-11-01阅读:

Github Action 让托管在 Github 中的项目 CI 流程变得很方便，但 Github 默认提供的 2C7G 的 Runner 配置太低，跑一些大型项目编译任务会非常慢，本文是 DeepFlow 使用公有云高配廉价 Spot 实例加速 Action 的探索，经历了一系列踩坑之后，最终我们找到了解决性能、成本、ARM 等全部需求的理想方案，希望对你有用。

CI

陈晨2022-10-26阅读:

虚拟化和容器化让应用的部署环境和运行环境变得复杂起来，系统的复杂度呈指数级增长。在**垂直领域**下各个可观测性开源产品的**侧重点也是不同**，那打通这些产品之间的联系，来构建自己的可观测性平台是一件比较复杂的事情。

直播实录AutoTagging

林嘉炜2022-10-24阅读:

我们基于 DeepFlow 构建了一个高效的、无侵入的 MySQL 可观测 Dashboard，可实时监控网络时延、吞吐、异常状况，并快速定位有性能问题的 SQL，快速定位性能瓶颈和排查故障原因。

AutoTracingGrafanaMySQLSQL Database

李倩2022-10-14阅读:

意识到已有 K8s Ingress 监控数据的缺陷以后，我们动手基于 DeepFlow 生成了一个高效的 K8s Ingress 可观测性 Dashboard，粒度精细到域名、API Endpoint、后端服务，指标量覆盖请求、时延、异常、吞吐，以便快速找到性能瓶颈和故障原因。**得益于 DeepFlow 的 AutoTracing、AutoMetrics、AutoTagging、SmartEncoding 核心机制，我们可以从应用角度分析 K8s Ingress 的调用拓扑、性能指标、访问日志、调用链追踪，无需任何插码、配置修改、进程重启。**

AutoTracingGatewayGrafana

李倩2022-09-26阅读:

DeepFlow 作为一个可观测性协作平台，可作为 SkyWalking 的后端快速接入 SkyWalking Agent 及 Instrument SDK 的数据，并利用基于 eBPF 的 AutoTracing 能力补齐网络和系统 Span 来消除分布式链路追踪中的盲点，真正让业务开发团队、框架开发团队、服务网格运维团队、容器运维团队、DBA 团队、云运维团队多部门在一个平台协作起来。同时，结合 DeepFlow 自动生成的应用黄金指标数据（AutoMetrics）、调用日志和流日志（AutoLogging），以及集成并标准化的 Prometheus/Telegraf 指标数据（AutoTagging），可快速构建一个统一的可观测性平台。

AutoTracingAPMSkyWalking

宋建昌2022-09-22阅读:

Kubernetes 相关生态越来越完善，可选择的 CNI 越来越多，Kube-OVN 作为 CNCF 旗下的企业级云原生网络编排系统，将 SDN 的能力和云原生结合，提供丰富的功能，极致的性能以及良好的可运维性带给 Kubernetes 用户，同时也使得网络可观测变得更加困难，本次议题讲述 DeepFlow 在 Kube-OVN CNI 环境的全栈、全链路可观测性建设实践。

直播实录Kube-OVNNetwork

告别数据孤岛：DeepFlow AutoTagging 之 Prometheus 标签标准化

李倩2022-09-08阅读:

DeepFlow 是一个高度自动化的可观测性协作平台，其中的协作体现在对各类数据的标准化上。对于可观测性三大支柱之一的 Metrics，DeepFlow 不仅可利用 eBPF 自动采集应用程序的系统、网络、应用全栈黄金指标，也可集成目前主流的指标数据源，例如云原生环境下的 Prometheus，传统环境中的 Telegraf 等。DeepFlow 的 AutoTagging 和 SmartEncoding 机制为这些数据源自动注入丰富的标准化标签，使得可观测性从此告别数据孤岛。

PrometheusTelegrafAutoTagging

李倩2022-09-02阅读:

云原生环境下，一个应用调用会穿越业务代码、框架代码、系统函数调用、API Gateway、服务网格 Sidecar、iptables/ipvs/OvS/LinuxBridge 等容器网络组件，路径非常复杂。现有的分布式追踪方式仅能覆盖业务代码、框架代码，存在很多盲点，经常会碰到“客户端说慢、而服务端两手一摊~正常的呀”，或者是“开发说慢、而DBA说没\~有\~呀”的窘境。

APMSkyWalking

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