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Deepflow Agent代码阅读杂记

本文章是前端时间读代码时的随手记录，没有做系统整理，估计也不会填坑了，大家随便看看就好。

2024-06-28

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DeepFlow本地构建1——Agent

启动构建环境本地先准备先下载好代码（请注意一定用git clone下载，构建过程中会检查.git文件）git clone -b v6.2.6 https://github.com/deepflowio/deepflow.git e:/deeflow基于构建镜像启动容器docker run --name=dfbuild --network=host -v e:/deeflow:/deepflow -itd ghcr.io/deepflowio usr/local/cargo/configRUSTFLAGS="-D warnings" && cargo build --release && cargo build --release --bin deepflow-agent-ctl 由于DeepFlow的Agent是采用Rust编写的，所以最终生成的文件中不会包含eBPF内核态的elf文件，因为字节码已经编译链接到Agent的二进制文件中，这也是Rust的优势。

2023-04-21

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DeepFlow®与云网络监控的发展

那么，云杉DeepFlow®赋予自身的使命是什么呢？就是要“为客户补齐云架构中保障侧的那块拼图”。简单回顾一下DeepFlow®的实践发展。 DeepFlow®流量采集分发：解决东西向流量采集难题以及流量引出 ? 2016年起我们就开始了客户落地。 DeepFlow®清晰地将每一步的指标呈现出来，快速高效地定位问题点。这就是云杉为客户提供的全栈跟踪能力。 DeepFlow全栈混合云监控 ? 经过这些年的积累演进，云杉DeepFlow®产品实现了随云扩展的网络监控架构。对于以上方案的实践，涉及到各个行业的领先客户群，DeepFlow®的演进离不开客户的信任、帮助以及支持。

2021-01-12

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腾讯云可观测平台

混合云解决方案

腾讯云开发者社区

DeepFlow高效的光流匹配算法（上）

第二篇将介绍改进的稠密光流算法匹配算法DeepFlow，并展示windows下OpenCV中集成代码和在linux下源码的运行效果。光流分为稠密光流法和稀疏光流法,稀疏光流主要是跟踪特征点，稠密光流是跟踪图像中的每个像素，由这篇文章延伸出来的下篇文章DeepFlow就是稠密光流中目前为止最为高效的稠密光流算法。

点云PCL博主

2019-09-09

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DeepFlow高效的光流匹配算法（下）

第一篇DeepFlow高效的光流匹配算法（上）主要介绍光流算法的基础知识,以及理论推导。第二篇将介绍改进的稠密光流算法匹配算法DeepFlow，并展示Demo效果。 DeepFlow可以说是DeepMatching算法的改进算法，将匹配算法与变分方法相结合，应用于光流的计算，是一种适应光流问题的描述子匹配算法，可以提高光流法在快速运动的表现。这部分内容可以细细阅读上一篇文章DeepFlow高效的光流匹配算法（上）。 ? 结论 deepflow使用ldof方法将深度匹配集成到变分方法中。在经典的数据项和平滑项的基础上，增加了一个匹配项，对输入匹配项和光流估计项之间的差异进行了计算。 DeepFlow拓展算法以上主要是介绍匹配的方法，能够处理大位移以及块区域中像素不满足光流一致性的前提条件。

点云PCL博主

2019-09-24

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腾讯云某业务基于 DeepFlow 的可观测性实践

本文分享了腾讯云某业务基于 DeepFlow 的可观测性实践。面对复杂的业务服务（800+）和多样的编程语言，腾讯云某业务团队选择了 DeepFlow 作为跨语言、无侵入的可观测技术。 02技术选型在最初的技术选型阶段，我们考虑了以下几种方案：Hubble、Pixie 以及 DeepFlow。我们分别从软件架构及产品能力两个维度对比了组件，我们最终选择了 DeepFlow。然而，DeepFlow 默认不提供 /metrics API。为了解决这一问题，我们对 DeepFlow 进行了改造，使其能够通过 /metrics 接口保留和暴露数据。为了适配这种拉取模型，我们需要在 DeepFlow 中进行一些调整。 GitHub 地址：https://github.com/deepflowio/deepflow访问 DeepFlow Demo，体验零插桩、全覆盖、全关联的可观测性。

2024-06-05

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运维自动化

服务性能测试

腾讯游戏基于 DeepFlow 的零侵扰可观测性进阶实战

本文旨在探讨腾讯互娱如何利用 DeepFlow 的 eBPF 技术实现无侵入式的可观测性，这一策略不仅确保了游戏渐进式发布过程中的流畅用户体验，还加快了问题的诊断与解决，有效预防了潜在的性能问题。除此之外，蓝鲸团队与 DeepFlow 社区联合在新版支持了自定义获取 gRPC Header 字段，我们已经将表示客户端版本号的 metadata 提取至调用日志中，进一步避免未来再发生类似问题。通过引入 DeepFlow 基于 eBPF 的零侵扰可观测性能力，我们不仅加速了问题的排查和解决过程，还显著提升了游戏的稳定性和用户体验。

2024-03-27

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腾讯蓝鲸 x DeepFlow 基于 eBPF 的可观测性实践

最后就是 DeepFlow，这是一个高度自动化的可观测性平台。首先是 DeepFlow 数据跟我们观测平台的数据怎么去打通的一个问题。首先，我们需要解决的是如何将 DeepFlow 的数据和我们的观测平台的数据打通。首先，我们要打通数据，有两个选择：或是观测平台将 OTel 数据提供给 DeepFlow，或是 DeepFlow 将数据导出到我们的接收端。我们提出了此需求，希望 DeepFlow 能将数据导入我们的平台，DeepFlow 社区非常给力，很快就在 Server 上支持了数据导出的方式，且导出的数据仍为 OTel 格式。在与 DeepFlow 一起探讨了这个需求之后，DeepFlow 很快就支持了这一部分数据的抓取，并将这些信息导出到我们接收端的数据中。

深度学习与Python

2023-08-09

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DeepFlow 是如何通过 Wasm Plugin 实现业务可观测性？

— 01 — 如何定义 DeepFlow Wasm Plugin ？ DeepFlow 的 Wasm Plugin 机制是整个 DeepFlow Pipeline 机制中的重要组成部分，它为用户提供了一个可编程的、安全的和资源消耗可控的运行沙箱环境。 Wasm Plugin 开发完后，我们需要将其部署至 DeepFlow 中，针对 Wasm Plugin 的部署主要涉及如下步骤： 1、将编译好的插件上传至 Deepflow-Server deepflow-ctl 上述 API 行为描述的实际上是 DeepFlow 企业版中的 statistics 服务，下面演示将此 Wasm 插件注入到 DeepFlow Agent 以后，对 DeepFlow 企业版服务的自我观测效果我们能在 DeepFlow 页面正确的看到客户端异常指标（本例中插件注入在 cloud.deepflow K8s 集群的 deepflow-agent 中）：在 DeepFlow 调用日志页面

2023-11-08

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ACM SIGCOMM 2023 | 使用 DeepFlow 以网络为中心的分布式跟踪：以零代码排除微服务故障

DeepFlow 通过以下设计促进即时的跟踪和快速性能问题定位： 1：基于微服务是由网络通信触发的洞察，DeepFlow 设计了一个以网络为中心的跟踪平面。 DeepFlow 的检测、传输和处理开销必须可以忽略不计，以便在不降低应用程序性能的情况下提供实时分布式跟踪。 DeepFlow 的架构概述图2 DeepFlow 由两个高级组件组成：代理和服务器。在第二阶段，DeepFlow执行消息协议推理，并使用相关网络信息解析消息及其原始语义。最后DeepFlow 将尝试将同一流中的一个请求和一个响应聚合到会话中。 DeepFlow 通过利用检测过程中保存的不同网络层的信息来确定跨度span之间的关系。DeepFlow以用户查询的span为起点，合并关联的span。图12 启发 DeepFlow，一个面向微服务场景的以网络为中心的分布式追踪架,DeepFlow在内核中使用eBPF建立了一个以网络为中心的跟踪平面。 1.

2023-12-12

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