DeepFlow

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简介

DeepFlow 是基于 eBPF 的零代码可观测性平台，覆盖指标、分布式追踪、日志与持续 profiling，结合 SmartEncoding 实现全栈关联。

核心特性

  • 零代码采集 — 基于 eBPF 自动捕获任意语言服务的指标、追踪与日志
  • 任意请求的分布式追踪 — 网关、服务网格、数据库、消息队列、DNS、NIC 全覆盖
  • 持续 profiling — 以低于 1% 性能开销采集 CPU/GPU/内存/网络函数调用栈
  • 全栈关联 — 自动关联应用、基础设施与 AI 模型服务的可观测信号
  • 多协议兼容 — 支持作为 Prometheus、OpenTelemetry、SkyWalking、Pyroscope 后端
  • SmartEncoding 高效存储 — 标签与数据分离存储，存储开销较 ClickHouse 低 10 倍

适用场景

💡 排查 Kubernetes 上 AI 服务跨语言调用的性能瓶颈
💡 自动追踪大模型推理链路，定位慢响应根因
💡 在生产环境以低开销持续采集函数级 profile
💡 把 eBPF 追踪数据接入现有 Prometheus 与 OpenTelemetry 栈
💡 为云原生与 GPU 工作负载构建统一可观测性平台

标签

observability ebpf distributed-tracing profiling kubernetes

分类

📊 可观测性

快速开始

# 通过 Helm 在已有 Kubernetes 集群中安装 DeepFlow Community
helm repo add deepflow https://deepflowio.github.io/deepflow
helm install deepflow deepflow/deepflow -n deepflow --create-namespace

# 等待所有 Pod 就绪后，通过 deepflow-server Web 控制台访问
kubectl -n deepflow port-forward svc/deepflow-server 20417:20417

# 在你的应用节点部署 deepflow-agent 后即可自动采集数据
访问 GitHub 访问官网 查看文档

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