#网络可观测性

#关于 DeepFlow

#什么是 DeepFlow

DeepFlow 开源项目旨在为复杂的云原生和 AI 应用提供深度可观测性。
DeepFlow 通过 eBPF 实现了零代码数据采集，涵盖指标、分布式追踪、请求日志和函数性能分析，并进一步集成了 SmartEncoding，实现全栈关联和高效访问所有可观测数据。借助 DeepFlow，云原生和 AI 应用自动获得深度可观测性，免去了开发者持续在代码中埋点的繁重负担，为 DevOps/SRE 团队提供从代码到基础设施的全面监控和诊断能力。

#使用 eBPF 技术

假设您对 eBPF 有基本了解，eBPF 是一种安全高效的内核功能扩展技术，通过在沙箱中运行程序实现，相较于传统修改内核源码和编写内核模块的方法是一项革命性创新。eBPF 程序是事件驱动的，当内核或用户程序经过 eBPF Hook 时，会执行加载在该 Hook 点的对应 eBPF 程序。
Linux 内核预定义了一系列常用的 Hook 点，也可以通过 kprobe 和 uprobe 技术动态添加内核和应用的自定义 Hook 点。
得益于即时编译（JIT）技术，eBPF 代码的执行效率可媲美原生内核代码和内核模块。
得益于验证机制，eBPF 代码运行安全，不会导致内核崩溃或进入死循环。

#软件架构

DeepFlow 由两个组件组成，Agent 和 Server。Agent 运行在每个 K8s 节点、传统主机和云主机上，负责采集主机上所有应用进程的 AutoMetrics 和 AutoTracing 数据。Server 运行在 K8s 集群中，提供 Agent 管理、标签注入、数据摄取和查询服务。

#安装 DeepFlow

#介绍

#内核要求

DeepFlow 中的 eBPF 功能（AutoTracing、AutoProfiling）对内核版本有如下要求：

关于内核版本的补充说明：

#部署拓扑

#准备工作

#存储类

DeepFlow 中的 MySQL 和 ClickHouse 需要通过 Storage Class 预配置的持久卷存储。

有关存储配置的更多信息，请参阅存储文档。

#软件包

#下载 DeepFlow 软件包

访问 Customer Portal 下载 DeepFlow 软件包。

如果您无法访问 Customer Portal，请联系技术支持。

#上传软件包至平台

使用 violet 工具将软件包发布到平台。

有关该工具的详细使用说明，请参阅CLI。

#安装

1. 进入 管理员 > Marketplace > 集群插件。

2. 在插件列表中搜索“Alauda Container Platform Observability with DeepFlow”。

3. 点击 安装，打开安装配置页面。

4. 根据需要填写配置参数。各参数详细说明请参见下表。

5. 等待插件状态变为 已安装。

表格：配置参数

#访问 Grafana Web UI

您可以通过 Ingress 配置中指定的主机和服务路径访问 Grafana Web UI，使用用户名和密码登录。

#其他资源

• DeepFlow - 云与 AI 应用的即时可观测性
• DeepFlow Agent 配置
• eBPF - 介绍、教程与社区资源