「直播回看」星火燎原-DeepFlow漫谈之技术、场景、方案
“云原生可观测性分享会”第四期《星火燎原-DeepFlow漫谈之技术、场景、方案》由云杉网络 售前经理 冀佳鹏演讲，分享了可观测性系统建设技术发展的探讨，畅聊在运营商、边缘网络、车联网、金融云数据中心等场景下的端到端运维体系的构建。
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点亮技能树｜DeepFlow零侵扰的微服务性能监控-微服务异常问题定位
DeepFlow采集器部署后只需1分钟，即可呈现微服务调用关系。今天给大家介绍下业务零侵扰模式下，如何使用DeepFlow产品进行微服务异常问题定位。业务零侵扰模式即DeepFlow无需应用代码插码，仅部署一个标准采集器即可完成秒级粒度的微服务数据采集，再通过DeepFlow界面来进行数据可视化。微服务问题定位过程在DeepFlow的平台上，可分为三步：服务黄金指标概览、服务调用关系追踪、服务接口定位。
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【直播回看】构建统一的云原生应用可观测性数据平台
“云原生可观测性分享会”第三期《构建统一的云原生应用可观测性数据平台》由云杉网络 研发VP向阳演讲，分享了在构建统一的云原生应用可观测性数据平台中的一些思考和经验。以此帮助大家进一步的了解可观测性可以解决的实际问题。DBAPlus社群的朋友们，还有云杉直播间的朋友们大家好。我是云杉网络向阳，在公司负责DeepFlow的产品研发。伴随着我们客户的业务逐步云化，DeepFlow从最初的云网监控逐步走向了今天的云原生应用可观测性平台，基于我们在混合云场景下的一些实践，今天给大家分享一下在构建统一的云原生应用可观测性数据平台中的一些思考和经验。
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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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SDN in China
2022年5月9日
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