当前位置:首页 > 报告详情

7.DeepFlow基于eBPF的高度自动化可观测性实践.pdf

上传人: 张** 编号:161321 2024-05-05 19页 2.25MB

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文主要介绍了DeepFlow,一种基于eBPF和cBPF的开源可观测性解决方案。DeepFlow能够提供全栈性能指标,包括应用性能、应用协议、系统性能、网络时延和网络性能等。它通过零插码、全链路追踪和多语言支持等特点,实现了应用性能的零侵扰分布式追踪。DeepFlow还具备智能NAT追踪和自动标签功能,能够帮助用户快速定位网络路径和瓶颈问题。与其他方案相比,DeepFlow在资源消耗方面具有明显优势,能够大大降低标准Tag和自定义Tag的开销。此外,DeepFlow还支持自动Metrics、自动Tracing和自动Logging,为用户提供便捷的全栈可观测性服务。
"eBPF技术如何助力微服务全栈性能监控?" "DeepFlow如何实现零插码全栈性能追踪?" "如何利用DeepFlow智能NAT追踪解决网络瓶颈?"
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠