# deepflow **Repository Path**: deepflowio/deepflow ## Basic Information - **Project Name**: deepflow - **Description**: DeepFlow 开源项目旨在为复杂的云原生及 AI 应用提供深度可观测性。 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 49 - **Forks**: 6 - **Created**: 2024-05-29 - **Last Updated**: 2025-06-19 ## Categories & Tags **Categories**: cloud-native **Tags**: None ## README
Instant Observability for Cloud & AI Applications
Zero Code, Full Stack, eBPF & Wasm
------------- 简体中文 | [English](./README.md) | [日本語](./README-JP.md) # 什么是 DeepFlow DeepFlow 开源项目旨在为复杂的云原生及 AI 应用提供深度可观测性。DeepFlow 基于 eBPF 实现了**零侵扰**(**Zero Code**)的指标、分布式追踪、调用日志、函数剖析数据采集,并结合智能标签(**SmartEncoding**)技术实现了所有观测数据的**全栈**(**Full Stack**)关联和高效存取。使用 DeepFlow,可以让云原生及 AI 应用自动具有深度可观测性,从而消除开发者不断插桩的沉重负担,并为 DevOps/SRE 团队提供从代码到基础设施的监控及诊断能力。 # 核心特性 - **任意** Service 的**全景图**:利用 eBPF **零侵扰**绘制生产环境的全景图,包括任意语言开发的应用服务、AI 服务、基础设施服务。内置标准协议解析能力,并提供 Wasm 插件机制扩展解析任意私有协议。零侵扰计算每一次调用在应用程序和基础设施中的**全栈**黄金指标,快速定界性能瓶颈。 - **任意** Request 的**分布式追踪**:基于 eBPF 的**零侵扰**分布式追踪能力,支持任意语言的应用程序,并完整覆盖网关、服务网格、数据库、消息队列、DNS、网卡等各类基础设施,不留下任何追踪盲点。**全栈**,自动采集每个 Span 关联的网络性能指标和文件读写事件。从此,分布式追踪进入零插桩的新时代。 - **任意** Function 的**持续性能剖析**:以低于 1% 的开销**零侵扰**采集生产环境进程的性能剖析数据,绘制函数粒度的 OnCPU、OffCPU、GPU、Memory、Network 火焰图,快速定位业务函数、框架函数、运行时函数、动态链接库函数、内核函数、CUDA 函数的**全栈**性能瓶颈,并自动关联至分布式追踪数据。 - **无缝集成**流行的可观测性技术栈:可作为 Prometheus、OpenTelemetry、SkyWalking、Pyroscope 的存储后端,亦可提供 **SQL、PromQL、OTLP** 等数据接口作为流行技术栈的数据源。自动为所有观测信号注入统一标签,包括云资源、K8s 容器资源、K8s Label/Annotation、CMDB 中的业务属性等,消除数据孤岛。 - 存储性能 **10x ClickHouse**:基于 **SmartEncoding** 机制,向所有观测信号注入标准化的、预编码的元标签,相比 ClickHouse 的 String 或 LowCard 方案均可将存储开销降低 10x。自定义标签与观测数据分离存储,从此你可安心注入近乎无限维度和基数的标签,且可获得像 **BigTable** 一样的轻松查询体验。 # 文档 详细信息请访问[文档站点](https://deepflow.io/docs/zh/?from=github)。 # 快速上手 DeepFlow 共有三种版本: - DeepFlow Community:DeepFlow 社区版,面向开发人员 - DeepFlow Enterprise:DeepFlow 企业版,面向组织、解决团队协作的问题 - DeepFlow Cloud:DeepFlow SaaS 服务,目前处于测试阶段 DeepFlow 社区版由企业版的核心组件构成。通过开源,我们希望让观测更自动,让全世界的开发者更自由。 ## 部署 DeepFlow Community 请参考[文档](https://deepflow.io/docs/zh/ce-install/all-in-one/?from=github)部署 DeepFlow Community。 同时我们也搭建了一个完整的 [DeepFlow Community Demo](https://ce-demo.deepflow.yunshan.net/?from=github),欢迎体验。登录账号 / 密码:deepflow / deepflow。 ## 体验 DeepFlow Enterprise 你可以访问 [DeepFlow Enterprise Demo](https://deepflow.io/),目前仅支持中文。 # 从源码编译 DeepFlow - [编译 deepflow-agent](./agent/build_cn.md) # 软件架构 DeepFlow Community 版本主要由 Agent 和 Server 两个进程组成。每个 K8s 容器节点、传统服务器或云主机中运行一个 Agent ,负责该服务器上所有应用进程的数据采集。Server 运行在一个 K8s 集群中,提供 Agent 管理、标签注入、数据写入、数据查询服务。  # 里程碑 这里有我们[未来的 Feature 规划](https://deepflow.io/docs/zh/about/milestone/?from=github)。欢迎 Issue 和 Pull Request。 # 联系我们 - Discord:点击 [此链接](https://discord.gg/QJ7Dyj4wWM) 加入 Discord 频道. - Twitter:[DeepFlow](https://twitter.com/deepflowio) - 微信群: