AI工具集项目框架

DeepFlow

DeepFlow 是由云杉网络(Yunshan Networks)研发的 全栈可观测性平台,面向云原生、分布式系统以及 AI 应用,提供从底层网络到业务层的统一监控、追踪和性能剖析能力。

标签:
流量卡堆友豆包AI

DeepFlow是一款由云杉网络(DeepFlow IO)开源发布的全栈可观测性平台,专注于云原生、容器化以及 AI 应用的深度监控与分析。平台核心基于 eBPF 零插桩技术,实现对主机、容器、Kubernetes 集群以及微服务之间调用链的自动化、无侵入式数据采集,能够实时捕获指标、日志、追踪链路和性能剖析信息。

DeepFlow插图

平台的主要特性包括:

  • 零插桩采集:通过 eBPF 自动收集网络、系统调用、文件 I/O 等底层数据,无需在业务代码中植入 SDK。
    全栈关联:采用智能标签(Tag)技术,将基础设施层、容器层、服务层以及业务层的拓扑关系统一映射,实现“一键全链路”可视化。
  • 多协议支持:原生解析 HTTP、gRPC、MySQL、Redis、Kafka 等常见协议,并通过 Wasm 扩展支持私有协议。
  • 高性能存储:自研高效时序存储相较传统 ClickHouse 提升约 10 倍的写入与查询效率,满足大规模数据的实时分析需求。
  • 可观测性即服务:提供统一的仪表盘、告警规则编辑器以及自动化的异常检测模型,帮助运维团队快速定位故障根因。

在部署方式上,DeepFlow 支持 Helm Chart 一键安装,适配 Kubernetes、OpenShift 以及裸机环境;同时提供 Docker 镜像(deepflowce/deepflow‑agent、deepflowce/deepflow‑server)和二进制发行包,便于在不同的生产环境中快速落地。

DeepFlow 还面向联邦学习场景推出了专门的监控方案,利用 eBPF 捕获分布式 AI 训练过程中的资源使用、网络带宽和模型参数同步情况,为大规模分布式 AI 提供统一的可观测性视图,进一步降低了 AI 研发与运维的技术门槛。

DeepFlow 通过“零插桩 + 全栈关联 + 高性能存储”三大技术路线,为企业提供从底层硬件到业务层面的统一监控解决方案,帮助用户实现对云原生和 AI 工作负载的全方位可观测、快速定位和自动化运维。

相关导航

暂无评论

暂无评论...