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deepflowio/deepflow

Observabilidade sem alterações no código para aplicações cloud-native e de IA, com coleta de métricas, traces, logs de requisições e perfis via eBPF e Wasm.

Alternativa open source a:DatadogDynatrace

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há 21 horas

O que é?

DeepFlow é uma plataforma de observabilidade para aplicações complexas cloud-native e de IA. Usa eBPF para coletar métricas, tracing distribuído, logs de requisições e perfis de funções sem exigir que os desenvolvedores alterem o código das aplicações.

Os dados coletados são correlacionados em toda a stack, dos serviços de aplicação e workloads de IA até a infraestrutura, como gateways, bancos de dados, filas de mensagens, DNS e interfaces de rede. Tags como containers e labels do Kubernetes e recursos de cloud são injetadas em todos os sinais para reduzir silos de dados. Plugins Wasm podem ser usados para analisar protocolos proprietários além dos mais comuns.

O projeto oferece interfaces de consulta compatíveis com SQL, PromQL e OTLP e pode atuar como backend de armazenamento para Prometheus, OpenTelemetry, SkyWalking e Pyroscope. Ele é composto por um Agent executado em cada nó e um Server que gerencia a plataforma, injeta tags, recebe dados e executa consultas.

Recursos principais

  • 01Métricas e tracing distribuído sem alterações no código, via eBPF, para serviços em qualquer linguagem.
  • 02Profiling contínuo com flame graphs para CPU, off-CPU, GPU, memória e rede.
  • 03Plugins Wasm para analisar protocolos proprietários.
  • 04Injeção automática de tags do Kubernetes e de recursos de cloud em todos os dados de telemetria.
  • 05Interfaces de consulta SQL, PromQL e OTLP para stacks populares de observabilidade.

Casos de uso

  • Diagnosticar latência entre microsserviços sem adicionar instrumentação ao código.
  • Monitorar workloads de GPU e CUDA em serviços de inferência ou treinamento de IA.
  • Atuar como backend de armazenamento de longo prazo para dados do Prometheus ou OpenTelemetry.

Início rápido

  1. 1

    Leia a documentação de implantação do DeepFlow Community e instale a configuração all-in-one

  2. 2

    Se necessário, compile o deepflow-agent a partir do código-fonte seguindo o guia de build

Antes de usar

  • A hospedagem própria exige a implantação de um Server em um cluster Kubernetes e de um Agent em cada nó ou host.
  • A documentação e a demonstração da edição Enterprise estão disponíveis apenas em chinês no momento.
  • A edição Cloud SaaS ainda está em beta.

Em coleções

Treine e execute IA em GPUsPlataformas de OpenTelemetry e observabilidade

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é deepflow?
Observabilidade sem alterações no código para aplicações cloud-native e de IA, com coleta de métricas, traces, logs de requisições e perfis via eBPF e Wasm. DeepFlow é uma plataforma de observabilidade para aplicações complexas cloud-native e de IA. Usa eBPF para coletar métricas, tracing distribuído, logs de requisições e perfis de funções sem exigir que os desenvolvedores alterem o código das aplicações.
deepflow é gratuito? Qual é a licença?
deepflow é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
deepflow ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de deepflow foi em 6 de nov. de 2026.
Para que posso usar deepflow?
Diagnosticar latência entre microsserviços sem adicionar instrumentação ao código. Monitorar workloads de GPU e CUDA em serviços de inferência ou treinamento de IA. Atuar como backend de armazenamento de longo prazo para dados do Prometheus ou OpenTelemetry.
Como instalar deepflow?
Leia a documentação de implantação do DeepFlow Community e instale a configuração all-in-one Se necessário, compile o deepflow-agent a partir do código-fonte seguindo o guia de build
Onde consigo deepflow?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/deepflowio/deepflow

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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