肖圆2024-09-18阅读: 金山私有化项目在可观测性建设中,面临数据孤岛和缺乏全局视图的挑战,影响了问题排查效率。为此,引入 DeepFlow 和 eBPF 技术,打通了指标、追踪和日志数据的联动,提供了全局微服务调用关系。通过分阶段建设,已完成第一期目标,实现了从被动排障到主动观测的转变,提升了系统稳定性和运维效率。演讲实录实践案例
李飞2024-07-19阅读: 用 AI 实现 Ops 来解决运维困境一直是 IT 界的梦想,大模型的出现让 AIOps 看起来近在咫尺,但深入分析历史我们会发现运维中的数据盲区、数据孤岛、数据关联、获取成本等问题是运维诊断难以模型化、AIOps 难以实现的根本原因。本篇文章总结了云杉网络 DeepFlow 解决方案负责人李飞在“智能可观测运维技术 MeetUp”的演讲内容,向您介绍 DeepFlow 可观测性平台如何通过 eBPF 技术带来的零侵扰、全栈采集能力消除数据盲区,通过 AutoTagging 技术带来的高性能数据统一标注能力消除数据孤岛,通过高质量的可观测性数据体系构建基于数据的运维能力,消灭运维中的猜测、直觉和灵感,打造 AIOps 落地应用的稳定基石,以及通过大模型智能体对 DeepFlow 可观测性数据分析取得的进展和效果。演讲实录Stella
向阳2024-04-12阅读: 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」。演讲实录LLM
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
向阳2022-08-26阅读: 基于 DeepFlow 的高度自动化特性,结合丰富的开源生态,本文从 Metrics 和 Tracing 两个方面介绍怎样从自动化走向精细化,一步步构建全栈、全链路的可观测性协作平台。AutoTracing演讲实录