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deepflowio/deepflow

Observabilidad sin instrumentación de código para aplicaciones cloud-native y de IA, con eBPF y Wasm para recopilar métricas, trazas, logs de solicitudes y perfiles.

Alternativa open source a:DatadogDynatrace

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hace 17 horas

¿Qué es?

DeepFlow es una plataforma de observabilidad para aplicaciones cloud-native y de IA complejas. Usa eBPF para recopilar métricas, trazas distribuidas, logs de solicitudes y perfiles de funciones, sin que los desarrolladores tengan que modificar el código de la aplicación.

Los datos recopilados se correlacionan en toda la pila, desde los servicios de aplicaciones y las cargas de trabajo de IA hasta la infraestructura, como gateways, bases de datos, colas de mensajes, DNS e interfaces de red. Se inyectan etiquetas como contenedores y labels de Kubernetes, y recursos de la nube, en todas las señales para reducir los silos de datos. Se pueden usar plugins de Wasm para analizar protocolos privados, además de los más comunes.

El proyecto ofrece interfaces de consulta compatibles con SQL, PromQL y OTLP, y puede funcionar como backend de almacenamiento para Prometheus, OpenTelemetry, SkyWalking y Pyroscope. Consta de un Agent que se ejecuta en cada nodo y un Server que se encarga de la gestión, la inyección de etiquetas, la ingesta y las consultas.

Funciones clave

  • 01Métricas y trazas distribuidas sin instrumentación de código mediante eBPF para servicios escritos en cualquier lenguaje.
  • 02Perfiles continuos con gráficos de llamas para CPU, off-CPU, GPU, memoria y red.
  • 03Plugins de Wasm para analizar protocolos privados.
  • 04Inyección automática de etiquetas de Kubernetes y recursos de la nube en toda la telemetría.
  • 05Interfaces de consulta SQL, PromQL y OTLP para las principales plataformas de observabilidad.

Casos de uso

  • Diagnosticar la latencia entre microservicios sin añadir instrumentación al código.
  • Supervisar cargas de trabajo de GPU y CUDA para servicios de inferencia o entrenamiento de IA.
  • Usarlo como backend de almacenamiento a largo plazo para datos de Prometheus u OpenTelemetry.

Inicio rápido

  1. 1

    Lee la documentación de despliegue de DeepFlow Community e instala la configuración todo en uno

  2. 2

    Si es necesario, compila deepflow-agent desde el código fuente siguiendo la guía de compilación

Antes de usarlo

  • El alojamiento propio requiere desplegar un Server en un clúster de Kubernetes y un Agent en cada nodo o host.
  • La documentación y la demo de la edición Enterprise solo están disponibles en chino por el momento.
  • La edición Cloud SaaS todavía está en fase beta.

En colecciones

Entrena y ejecuta IA en GPUPlataformas de OpenTelemetry y observabilidad

Temas

#observability#ebpf#distributed-tracing#profiling#kubernetes#opentelemetry#apm#gpu#llm#wasm

Preguntas frecuentes

¿Qué es deepflow?
Observabilidad sin instrumentación de código para aplicaciones cloud-native y de IA, con eBPF y Wasm para recopilar métricas, trazas, logs de solicitudes y perfiles. DeepFlow es una plataforma de observabilidad para aplicaciones cloud-native y de IA complejas. Usa eBPF para recopilar métricas, trazas distribuidas, logs de solicitudes y perfiles de funciones, sin que los desarrolladores tengan que modificar el código de la aplicación.
¿deepflow es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
deepflow es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿deepflow sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de deepflow fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar deepflow?
Diagnosticar la latencia entre microservicios sin añadir instrumentación al código. Supervisar cargas de trabajo de GPU y CUDA para servicios de inferencia o entrenamiento de IA. Usarlo como backend de almacenamiento a largo plazo para datos de Prometheus u OpenTelemetry.
¿Cómo se instala deepflow?
Lee la documentación de despliegue de DeepFlow Community e instala la configuración todo en uno Si es necesario, compila deepflow-agent desde el código fuente siguiendo la guía de compilación
¿Dónde consigo deepflow?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/deepflowio/deepflow

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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