DeepFlow 6.5升级揭秘:新特性解读(速览版)

AutoTracing

支持 bRPC 协议,增强 gRPC、Dubbo、HTTP 协议

消息队列++,Pulsar、NATS、ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ

WebAssembly 插件支持增强更多协议

支持采集 SQL 预编译参数值、登录用户名等信息

AutoProfiling

新增 Off-CPU 持续剖析并支持 AI 智能体分析

AutoTagging

更强大、更实时的标签自动注入能力

Exporter

新增 Kafka,增强 Prometheus 和 OpenTelemetry

Reliability

增强熔断等防护机制,增加告警分析 Dashboard

]]>

Related Posts

DeepFlow:利用 eBPF 实现 AI 大模型训练与推理的全栈零侵扰可观测性

在大模型训练与推理全面进入“重算力、强分布式、异构硬件”时代,DeepFlow 基于 eBPF 提供零侵扰、全栈、可持续的可观测性能力,覆盖从 Python 代码到 GPU/RDMA 网络,解决训练低效、推理体验不可控与异构智算黑盒三大核心问题。

Read More

云杉网络 DeepFlow 连获中国信通院认证,智能运维落地金融、电力行业

云杉网络的DeepFlow可观测性平台近期连续获得中国信通院多项认证,其与东吴证券合作的金融全链路可观测方案和与国网四川电力合作的电力智能运维方案均入选优秀案例。该平台的核心创新在于深度融合“可观测性”与“AI智能体”技术,通过全域数据采集和智能分析,实现从被动响应到主动预防的运维模式转变。目前,DeepFlow已在金融、电力等行业成功落地,有效提升了系统稳定性与运维效率,展现了其技术先进性和跨行业普适价值,未来将继续深化生态合作,助力更多行业数字化转型。

Read More