「直播回看」DeepFlow——开启高度自动化的可观测性新时代
我们相信DeepFlow 是送给新时代开发人员、运维人员的一份礼物。我们希望开发人员能有更多的时间聚焦在业务上，将可观测性更多的交给自动化的 DeepFlow，让自己的代码更清晰整洁。
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「直播回看」高清云网可观测之全链路追踪实战
“云原生可观测性分享会”第七期《高清云网可观测之全链路追踪实战》由云杉网络 高级产品经理 李倩分享，针对云网络的全链路追踪问题，用「实战」带领大家一步一步破解“网络谜案”。
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「直播回看」MetaFlow：开源的高度自动化可观测性平台
今天非常高兴能给大家带来一个好消息，云杉网络正式宣布开源MetaFlow，一个高度自动化的可观测性平台。这是云杉网络从2016年以来，商业化产品DeepFlow从云网络发展到云原生应用持续积累的结果。MetaFlow包含了我们在可观测性建设中核心的关键技术，今天正式开源并共享给社区，为可观测性发展共同建设出一份力，同时也向世界领先的目标往前迈进一步。
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DeepFlow问答合集｜“原力释放 云原生可观测性分享会”
云原生应用可观测性实践——云杉网络 研发VP 向阳｜预热期 问答整理 Q：1．中小企业没有那么大的开发能力，应该如何将这些数据打通？ A：开源可考虑比如 Grafana 和 Tempo、Loki，比如 OpenTelemetry，这些能力社区已经在做了。推荐 DeepFlow，无论是公有云还是私有云，不用再去构建一套观测基础设施，不用耗费时间维护。 Q：2．请问这个 ClickHouse 性能（300x）是怎么做到的？ A：最早我们用 ES，后来改到 InfluxDB 发现指标数据性能 3x，主要得益于它在时间维度（TSM）的优化。后来遇到读写瓶颈和高基问题后我们在 InfluxDB 上做了二次开发，相比开源 InfluxDB 有 10x 提升，主要得益于我们深入到 Golang 语言级别的各种苛刻优化，比如对 Golang 原生的 map 性能优化 10x、原生的 pool 性能优化 10x。再到后来我们发现基于 InfluxDB 做 “优化” 不能根本上解决高基问题，切换到 ClickHouse 后我们发现性能有有了至少 10x 提升（总共 3x10x10x=300x）。稍微总结下主要得益于 CK 的稀疏索引和数据压缩。俄罗斯人优化能力强。 Q：3．eBPF 对 cpu 的开销如何？ A：BPF 生产数据较多，5% 上下的影响。eBPF 目前没有较多的生产数据，但实验数据表明也是 5% […]
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云杉网络发布DeepFlow容器化微服务可观测性方案
DeepFlow®提供适用于容器化微服务的可观测性，解决云原生应用诊断难的核心痛点。通过对全局微服务间的通信访问、系统调用、平台环境等数据进行深度分析，提供监控告警、故障定位及风险排查，保障业务在云原生环境中的稳定、高效运行。
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云杉网络DeepFlow基于Free5GC的方案示例
在运营商现网中的环境往往更为复杂，监控保障侧既要做到全面、实时、精准的数据处理和展示，又要在监控覆盖规模上具备灵活性和弹性，需要各方在推进方案落地过程中不断探索。
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DeepFlow全栈混合云网络监控最佳实践【阿里云篇】
用户可通过DeepFlow对物理链路、虚拟链路统一进行链路逐跳的排查，快速定位丢包和时延的位置。针对需要钻取或详细查看的环节，用户通过通过点击拓扑中的资源、路径，以及分布图中的分组等选项，可在多个维度的展示界面之间进行随意切换，从不同的视角对目标段的数据进行细致的展现。
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提高混合云监控诊断能力 企业离不开网络知识图谱
云杉网络DeepFlow®通过“点”、“线”、“面”的操作划分，形成独有的网络知识图谱理念，为混合云所涉及到的庞大网络提供完整的、丰满的监控保障。
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DeepFlow®为企业混合云建立统一高效的网络流量采集与分发平台
为企业在混合云、云原生等新型IT基础设施环境演进过程中，提供完整地、可持续的平台级监控流量管理，避免重复投入，重复安装，解决实际网络监管难题，也为企业规划整体运维、安全平台补齐现网流量、流日志这一板块。
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K8S的SDN容器网络解决方案及其价值
关于容器网络的解决方案业界已经有较多的讨论，笔者无意继续赘述。本文从K8S的网络实现入手，重点阐述SDN再容器网络中的应用价值。K8S及其网络模型体现了鲜明的解耦设计思想，采用SDN技术实现K8S容器网络，并与相应的生态组件形成SDN监管控一体化解决方案，可以更好地提高整个系统的运营水平，更有效地提升企业的核心竞争力。
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SDN in China
2022年8月1日
核心技术, 线上活动