DeepFlow

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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。

DeepFlow：云原生与AI应用的深度观测利器

DeepFlow，一款由DeepFlow IO倾力打造的开源全栈可观测性平台，专为云原生、容器化以及AI应用量身定制，致力于提供深度监控与分析能力。它基于eBPF零插桩技术，实现了对主机、容器、Kubernetes集群以及微服务调用链的自动化、无侵入式数据采集，并结合智能标签技术，实现了全栈关联与高效存取。拿DeepFlow来说，它能够实时捕获指标、日志、追踪链路以及性能剖析信息，为用户提供全方位的可观测性解决方案。

DeepFlow 的核心特性

其一，DeepFlow 采用eBPF技术实现零插桩采集，自动收集网络、系统调用、文件I/O等底层数据，用户无需在业务代码中植入任何SDK，即可轻松实现数据的采集工作。其二，通过智能标签技术，DeepFlow能够将基础设施层、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，让用户能够更直观地了解系统运行状态。其三，DeepFlow支持多协议，原生解析HTTP、gRPC、MySQL、Redis、Kafka等常见协议，而且还可以通过Wasm扩展来支持私有协议，满足不同场景下的需求。其四，DeepFlow拥有高性能存储，自研高效时序存储相较于传统的ClickHouse而言，能够提升约10倍的写入与查询效率，从而满足大规模数据的实时分析需求。DeepFlow还提供了可观测性即服务，包括统一的仪表盘、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，提升运维效率。

DeepFlow 的部署与应用

DeepFlow支持多种部署方式，方便用户在不同环境中快速落地。用户可以通过Helm Chart一键安装，轻松适配Kubernetes、OpenShift以及机环境。同时，DeepFlow也提供了Docker镜像（deepflowce/deepflow‑agent、deepflowce/deepflow‑server）以及二进制发行包，方便用户根据自身需求进行选择。值得一提的是，DeepFlow还针对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、网络带宽以及模型参数同步情况，为大规模分布式AI提供统一的可观测性视图，降低了AI研发与运维的技术门槛。

DeepFlow官方网站入口网址：

DeepFlow官网：http://deepflow.io/zh/

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