Kubernetes 為開發(fā)者們帶來了巨大的微服務(wù)部署便利，但同時也將可觀測性建設(shè)的重要性提升到了前所未有的程度：大量微服務(wù)之間錯綜復(fù)雜的調(diào)用關(guān)系難以梳理，應(yīng)用性能瓶頸鏈路難以排查，應(yīng)用異常難以定位。從現(xiàn)在開始，使用 KubeSphere 的所有用戶可以從 KubeSphere 的應(yīng)用商店中快速部署 DeepFlow，為微服務(wù)應(yīng)用輕松開啟 高度自動化 的 全棧、全鏈路 可觀測性。

什么是 KubeSphere

KubeSphere 是在 Kubernetes 之上構(gòu)建的面向云原生應(yīng)用的分布式操作系統(tǒng)，完全開源，支持多云與多集群管理，提供全棧的 IT 自動化運維能力，簡化企業(yè)的 DevOps 工作流。它的架構(gòu)可以非常方便地使第三方應(yīng)用與云原生生態(tài)組件進行即插即用 (plug-and-play) 的集成。

作為全棧的多租戶容器平臺，KubeSphere 提供了運維友好的向?qū)讲僮鹘缑?，幫助企業(yè)快速構(gòu)建一個強大和功能豐富的容器云平臺。KubeSphere 為用戶提供構(gòu)建企業(yè)級 Kubernetes 環(huán)境所需的多項功能，例如多云與多集群管理、Kubernetes 資源管理、DevOps、應(yīng)用生命周期管理、微服務(wù)治理（服務(wù)網(wǎng)格）、日志查詢與收集、服務(wù)與網(wǎng)絡(luò)、多租戶管理、監(jiān)控告警、事件與審計查詢、存儲管理、訪問權(quán)限控制、GPU 支持、網(wǎng)絡(luò)策略、鏡像倉庫管理以及安全管理等。

GitHub 地址：https://github.com/kubesphere。

什么是 DeepFlow

DeepFlow [1] 是一款開源的高度自動化的可觀測性平臺，是為云原生應(yīng)用開發(fā)者建設(shè)可觀測性能力而量身打造的全棧、全鏈路、高性能數(shù)據(jù)引擎。DeepFlow 使用 eBPF、WASM、OpenTelemetry 等新技術(shù)，創(chuàng)新的實現(xiàn)了 AutoTracing、AutoMetrics、AutoTagging、SmartEncoding 等核心機制，幫助開發(fā)者提升埋點插碼的自動化水平，降低可觀測性平臺的運維復(fù)雜度。利用 DeepFlow 的可編程能力和開放接口，開發(fā)者可以快速將其融入到自己的可觀測性技術(shù)棧中。

GitHub 地址：https://github.com/deepflowys/deepflow。

為什么選擇 DeepFlow

目前，社區(qū)已經(jīng)擁有了非常豐富的 Metrics、Tracing、Logging 解決方案，比如著名的 Prometheus、Telegraf、SkyWalking、OpenTelemetry、Fluentd、Loki 等。隨著 eBPF [2] 技術(shù)的發(fā)展和 Linux 內(nèi)核 4.X 版本的普及，可觀測性迎來了更加 自動化 、更加 零侵擾 的玩法。在經(jīng)過一番調(diào)研后，KubeSphere 選擇將 DeepFlow 作為利用 eBPF 能力建設(shè)可觀測性的開源解決方案，并將其集成到 App Store 中?，F(xiàn)在，KubeSphere 用戶可使用應(yīng)用模板，輕松將 DeepFlow 一鍵部署至 Kubernetes 環(huán)境中。

輕松部署 DeepFlow

你可以在 KubeSphere 應(yīng)用商店中找到 DeepFlow，選擇它并依次點擊 安裝? -> 下一步? -> 安裝 ，即可完成 DeepFlow 的部署。

點擊部署完成的應(yīng)用，獲取資源狀態(tài)中的 deepflow-grafana 服務(wù) NodePort，通過 http://${K8S_NODE_IP}:${NodePort} 即可訪問 DeepFlow 的 Grafana：

快速體驗 DeepFlow

Metrics

部署 DeepFlow 以后， 無需做任何操作 ，訪問 Grafana 即可查看所有微服務(wù)應(yīng)用的 RED（Request/Error/Delay） 黃金指標 ，以及所有微服務(wù)之間的 全景調(diào)用關(guān)系 ：

應(yīng)用 RED 指標

結(jié)合 DeepFlow 的 全棧 數(shù)據(jù)采集能力和 AutoTagging 統(tǒng)一標簽注入能力，也可快速判斷兩個微服務(wù)之間的瓶頸路徑和原因：

全棧性能指標

Tracing

DeepFlow 基于 eBPF 的 AutoTracing 能力（適用于 Linux Kernel 4.14+）可直接呈現(xiàn)微服務(wù)之間的分布式追蹤火焰圖，快速定位容器及 Service Mesh 場景下的應(yīng)用性能瓶頸。下圖是 Istio Bookinfo Demo 的零插碼分布式追蹤火焰圖：

eBPF Istio AutoTracing Demo

DeepFlow 也支持廣泛的數(shù)據(jù)集成能力，能夠自動集成 Prometheus、Telegraf 的指標數(shù)據(jù)和 OpenTelemetry、SkyWalking 的追蹤數(shù)據(jù)。其中對于 OpenTelemetry 和 SkyWalking 數(shù)據(jù)的集成可展現(xiàn) 無盲點 的分布式追蹤能力，將應(yīng)用、系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò) Span 展現(xiàn)在一個火焰圖中。下圖是一個 Spring Boot Demo 的無盲點分布式追蹤火焰圖：

Spring Boot Tracing Demo

Logging

依靠應(yīng)用協(xié)議解析能力，DeepFlow 支持自動采集 HTTP 1/2/S、Dubbo、MySQL、Redis、Kafka、MQTT、DNS 等應(yīng)用的調(diào)用日志，以及與之對應(yīng)的 TCP/UDP 網(wǎng)絡(luò)流日志：

應(yīng)用調(diào)用日志

以上均可訪問 DeepFlow Online Demo [3] ，體驗高度自動化的可觀測性新時代。