DeepFlow基于开源 构建高度自动化的可观测性平台

建设可观测性已经成为云原生应用开发者的必要工作，然而现有的解决方案正悄无声息的消耗着开发者越来越多的时间。由于云网络可观测性的缺乏，大量问题遗留下来成为悬案并又频频重现。基于多年可观测性建设的实践积累，向大家推荐一款开源的 🔗 DeepFlow 可观测性平台。

云原生环境下的可观测性建设涉及到运维、开发、运营等多个团队，所以一个合格的可观测性平台需要能够赋能并促进团队协作。DeepFlow利用BPF技术自动采集每个调用关系及其全栈性能指标，连接运维和开发团队；通过自动集成Prometheus、Telegraf等业务指标数据，连接开发和运营团队；通过eBPF及自动集成的OpenTelemetry、SkyWalking等追踪数据，实现从代码函数、系统调用到网络路径的全链路分布式追踪，有效避免上下游团队摩擦。

并且DeepFlow 能够显著降低开发者的埋点、插码、维护负担。通过 AutoTagging 机制打破数据孤岛，解锁数据下钻能力；基于创新的高性能 SmartEncoding 机制告别高基烦恼和资源焦虑，让可观测性更自动，让开发者更自由。

目前DeepFlow已支持集成并无缝关联OpenTelemetry、SkyWalking、Prometheus、Telegraf数据，帮助用户构建高度自动化的可观测性平台。

如今越来越多的应用采用云原生架构，可观测性的受关注程度也急剧上升，然而企业在实际践行可观测性能力的过程中，往往会遇到应用代码改造多、可观测数据割裂、数据引擎性能瓶颈等挑战，阻碍可观测性建设乃至云原生建设的快速落地。因此 🔗 DeepFlow 可观测性平台是给这个世界精心准备的一份礼物，帮助大家有效应对可观测性建设难题，期待您的加入。