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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。

“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”。

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。

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 […]

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。

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。

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。

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。

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。

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。

SDN云网分析基于服务拓扑和业务网络两个视角对数据中心的业务应用进行相应的用量、性能、回溯、安全等分析，是实现SDN白名单模式的细粒度网络与安全整体解决方案部署与运维自动化的基础和保证。

如果不采集虚拟网络流量，用户80%的网络流量将呈现“黑盒”状态。

Ceph是一个开源的分布式存储平台，分布式块存储RBD（RADOS Block Device）在云计算中广泛使用。基于Ceph RBD的快照技术，通过差量文件的方式定期将数据备份到灾备中心，当主数据中心发生故障时，从灾备中心恢复最近的备份数据并重启相应的虚拟机，最大程度降低灾难时的数据恢复时间。

【编者的话】本文系SDNLAB的SDN实战团栏目微信群组织的线上技术分享整理而成，本次由云杉网络首席架构师向阳带来“2Cloud Aladdin：谈谈云中网络运维”的分享。

分享人：亓亚烜博士，毕业于清华大学自动化系，国内最早从事SDN技术研究的学者。曾在国际会议上发表论文20余篇，拥有中国发明专利3项和美国发明专利1项，深耕网络安全及SDN领域近十年，于2011年创立云杉网络并担任CEO。