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AI工具集項目框架

DeepFlow

DeepFlow 是由云杉網絡(Yunshan Networks)研發的 全??捎^測性平臺,面向云原生、分布式系統以及 AI 應用,提供從底層網絡到業務層的統一監控、追蹤和性能剖析能力。

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DeepFlow是一款由云杉網絡(DeepFlow?IO)開源發布的全??捎^測性平臺,專注于云原生、容器化以及 AI 應用的深度監控與分析。平臺核心基于 eBPF 零插樁技術,實現對主機、容器、Kubernetes 集群以及微服務之間調用鏈的自動化、無侵入式數據采集,能夠實時捕獲指標、日志、追蹤鏈路和性能剖析信息。

DeepFlow插圖

平臺的主要特性包括:

  • 零插樁采集:通過 eBPF 自動收集網絡、系統調用、文件 I/O 等底層數據,無需在業務代碼中植入 SDK。
    全棧關聯:采用智能標簽(Tag)技術,將基礎設施層、容器層、服務層以及業務層的拓撲關系統一映射,實現“一鍵全鏈路”可視化。
  • 多協議支持:原生解析 HTTP、gRPC、MySQL、Redis、Kafka 等常見協議,并通過 Wasm 擴展支持私有協議。
  • 高性能存儲:自研高效時序存儲相較傳統 ClickHouse 提升約 10 倍的寫入與查詢效率,滿足大規模數據的實時分析需求。
  • 可觀測性即服務:提供統一的儀表盤、告警規則編輯器以及自動化的異常檢測模型,幫助運維團隊快速定位故障根因。

在部署方式上,DeepFlow 支持 Helm Chart 一鍵安裝,適配 Kubernetes、OpenShift 以及裸機環境;同時提供 Docker 鏡像(deepflowce/deepflow?agent、deepflowce/deepflow?server)和二進制發行包,便于在不同的生產環境中快速落地。

DeepFlow 還面向聯邦學習場景推出了專門的監控方案,利用 eBPF 捕獲分布式 AI 訓練過程中的資源使用、網絡帶寬和模型參數同步情況,為大規模分布式 AI 提供統一的可觀測性視圖,進一步降低了 AI 研發與運維的技術門檻。

DeepFlow 通過“零插樁 + 全棧關聯 + 高性能存儲”三大技術路線,為企業提供從底層硬件到業務層面的統一監控解決方案,幫助用戶實現對云原生和 AI 工作負載的全方位可觀測、快速定位和自動化運維。

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