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基于 eBPF 与 Wasm 的零代码可观测性平台，为云原生和 AI 应用采集指标、链路追踪、请求日志与性能剖析数据。

可替代:DatadogDynatrace

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这是什么？

DeepFlow 是面向复杂云原生与 AI 应用的可观测性平台。它基于 eBPF 采集指标、分布式追踪、请求日志和函数级性能剖析数据，开发者无需修改应用代码。

采集的数据可以贯穿整个技术栈关联分析，覆盖应用服务、AI 工作负载，以及网关、数据库、消息队列、DNS 和网卡等基础设施。Kubernetes 容器、标签、云资源等标签会注入到各类观测信号中，减少数据孤岛。对于常见协议之外的私有协议，可以通过 Wasm 插件解析。

项目提供 SQL、PromQL 和 OTLP 等查询接口，也可以作为 Prometheus、OpenTelemetry、SkyWalking 和 Pyroscope 的存储后端。部署上由运行在每个节点上的 Agent 和负责管理、标签注入、数据接入与查询的 Server 组成。

核心功能

  • 01基于 eBPF 对任意语言的服务实现零代码指标采集与分布式追踪。
  • 02支持 CPU、OffCPU、GPU、内存和网络维度的持续性能剖析与火焰图。
  • 03通过 Wasm 插件解析私有协议。
  • 04将 Kubernetes 与云资源标签自动注入所有观测数据。
  • 05提供 SQL、PromQL 和 OTLP 接口，便于接入常见可观测性生态。

适用场景

  • 在不修改代码的前提下排查微服务之间的延迟问题。
  • 监控 AI 推理或训练服务中的 GPU 与 CUDA 负载。
  • 作为 Prometheus 或 OpenTelemetry 数据的长期存储后端。

快速上手

  1. 1

    阅读 DeepFlow 社区版部署文档并安装一体化部署

  2. 2

    如有需要，按照编译指南从源码编译 deepflow-agent

使用前须知

  • 自托管需要在 Kubernetes 集群中部署 Server，并在每个节点或主机上部署 Agent。
  • 企业版的文档和演示目前仅提供中文版本。
  • 云 SaaS 版目前仍处于测试阶段。

收录于专题

GPU 加速的 AI 训练与推理工具OpenTelemetry 与可观测性平台

标签

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

常见问题

deepflow 是什么？
基于 eBPF 与 Wasm 的零代码可观测性平台，为云原生和 AI 应用采集指标、链路追踪、请求日志与性能剖析数据。 DeepFlow 是面向复杂云原生与 AI 应用的可观测性平台。它基于 eBPF 采集指标、分布式追踪、请求日志和函数级性能剖析数据，开发者无需修改应用代码。
deepflow 可以免费使用吗？用的什么许可证？
deepflow 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
deepflow 还在维护吗？
活跃维护中。deepflow 最近一次提交是在 2026年11月6日。
deepflow 适合用来做什么？
在不修改代码的前提下排查微服务之间的延迟问题。 监控 AI 推理或训练服务中的 GPU 与 CUDA 负载。 作为 Prometheus 或 OpenTelemetry 数据的长期存储后端。
deepflow 怎么安装和运行？
阅读 DeepFlow 社区版部署文档并安装一体化部署 如有需要，按照编译指南从源码编译 deepflow-agent
在哪里获取 deepflow？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/deepflowio/deepflow

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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