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1.阿里基于eBPF的应用可观测技术实践.pptx

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1.阿里基于eBPF的应用可观测技术实践.pptx

1、首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会基于eBPF的应用可观测方案阿里云-张城（元乙）自我介绍元乙（张城）元乙（张城）负责阿里巴巴集团、蚂蚁金服、阿里云等可观测基础设施，服务数万内外部客户，EB级规模、日流量近百PB 多次在QCon、KubeCon、云栖大会等做过相关议题分享，云原生操作系统Kubernetes作者之一目前主要关注AIOps、内核技术、云原生、大规模存储/分析引擎等方向阿里云-高级技术专家首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会告警监控可观测性A system is said to be observable if,for

2、 any possible evolution of state and control vectors,the current state can be estimated using only the information from outputs.监控 vs 可观测性聚焦在故障发现可观测性目标白盒化，多种观测手段确保找到根因，防患于未然注重Recall+Precision 贯穿Dev/Tester/Ops等环节Failed聚焦在故障发现监控聚焦在发现确保系统稳定性 PrecisionRecall Ops为主首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会云原生应用可观测首届中国首

3、届中国eBPFeBPF研讨会研讨会应用可观测技术如何还原应用的各类行为、特性首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会常见的应用观测技术手动每个接口、调用处埋点半自动只需修改部分框架代码全自动自动注入，无需修改代码NetworkHTTP FrameworkProcessorAProcessorBInterceptor.beforeInterceptor.afterProcessor X半自动全自动首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会eBPF&应用可观测无侵入高性能无需修改代码适应所有语言只需部署一个Agent 内核态处理/过滤 Zero Copy 采样机制一些优秀的eB

4、PF可观测项目Pixie：https:/ 问题问题：日志、监控统一收集，减轻运维监控负担特点：特点：日志/监控实时采集、采集配置Web管理、运行状态监控、异常自动上报状态：状态：日10TB+数据，3W+部署2017阿里集团阶段阿里集团阶段问题问题：多部门、百万规模自动化运维/部署、稳定性保证特点：特点：日志采集可靠性保证、自动化部署/升级/异常灰度/运维、采集管控、多租户管理状态：状态：日1PB+数据，百万部署云原生阶段云原生阶段问题问题：云上管理、容器化/K8s、对接开源标准协议、碎片化需求特点：特点：统一版本、容器数据采集、K8s Operator、插件化扩展机制、多种开源数

5、据接入状态：状态：日10PB+数据，千万部署开源共建阶段开源共建阶段期望期望可观测数据采集“共同富裕”支持更加丰富的上下游生态挖掘更多的应用场景与潜力性能、稳定性持续提升https:/ sendfile64readreadvrecvrecvmsgcloseHookPreFilterPreProcessSendToUserSpaceAPP1网络交互Kprobe HookRecvFromKernelCopyToBufferProcessConnectionManagementLocal MetaManagementParseProtocolPostFilterhttpgrpcmysqlk

6、afkaredisCorrelate MetaGarbage CollectionAggregateSendKProbe。DataPanelControlPanelPreParseProtocolNetStatCounterTraceRulePreTracehttpgrpcmysqlkafkaredis。ConfigManagementECS K8s APP1APP1APP1APP1APP2无侵入无侵入轻量级轻量级高稳定高稳定无需应用做任何代码级修改，无需重启或重新部署应用基于eBPF技术，内核态数据包预过滤，支持采样精细化采集资源控制，崩溃隔离，不影响业务应用Kernel SpaceUser

7、 Space内核态数据摄入（1/3）对网络相关调用进行拦截针对UDP、TCP 特性获取连接元信息数据预处理推断协议推断C/S过滤采样首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会协议判断有效性?数据完整性?数据处理（2/3）内核态与用户态交互的数据桥梁，Perf MapL4 数据特征固定，统一聚合，降低数据膨胀L7 数据特征提取与处理数据包乱序下的Req/Resp 推断匹配数据跨多个包的边界问题首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会L7 数据按提取特征聚合，明确L7调用REDL4&L7 用户态关联元数据，如容器信息乱序优化跨包Merge数据控制与优化（3/3）用户态补齐内核态长连接下的数据

8、缺失用户态补齐内核态无法判断的C/S如何多维过滤观测对象首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会合理GC降低观测系统内存资源的消耗Uprobe 下的反向控制多个维度匹配采集源用户态数据补齐数据控制下的GC策略优化首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会分级控制重用对象池无锁化延迟GCeBPF的数据如何关联MetaPID&FDPID/proc/$PIDcmdlinecgroupContainer MetasK8s MetasProcess MetasCmd¶msContainerImageNamespcaePodWorkload/proc/$PID/$FDINodeNetLink

9、Remote AddressAcceptConnectParse Params池化管理？Pod/ECS/MySQL监控在连接建立后优先级首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会eBPF的数据如何关联MetaPID&FDPID/proc/$PIDcmdlinecgroupContainer MetasK8s MetasProcess MetasCmd¶msContainerImageNamespcaePodWorkload/proc/$PID/$FDINodeNetLinkRemote AddressAcceptConnectParse Params池化管理？Pod/ECS/MySQ

10、L监控在连接建立后优先级首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会编译、部署与自身可观测ECS容器K8s其他云线下IDCeBPF基于lcc编译框架实现ECS 自动安装K8s Yaml/Helm手动下载安装方式http:/ 自动选择最优匹配版本失败上报Refine机制CPU、内存等资源占用指标重启、Overflow、错误率过高等事件处理、解析、过滤、GC等qps、latency指标首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会全局数据流程Meta InjectionServiceDaemonSetDeploymentMeta(K8s、主机、进程)原始数

11、据No IndexMetasN流Join-1大多小预聚合指标服务拓扑Scheduled SQL实时拓扑云资源自定义MetaEvents富化数据黄金指标巡检服务可观测方案整体架构LogsTracesMetrics配置变更文件监控用户点击OpenTelemetry移动端物联网容器数据源访问日志智能聚类智能预测根因分析异常关联基础算法算法GrafanaDataVTableauOpenAPI集成实时SQL存储算力查询分析数据ETL存储与管道流计算离线计算SQL分析ScheduledSQL编排自定义报表Terraform数据可视化交互式分析告警通知Webhook辅助决策首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会基于eBPF应用可观测的异常定位Logs聚类分析Pattern ComparePattern MiningMetrics异常判断ARMA、KSigmaTime2Graph等APP1APP2eBPF Based DependencyCMDBPod虚拟机交换机机房DAG中间件入口黄金指标的异常判断开始进入分析下游应用的递归流程下游调用是否出现异常依赖的中间件调用黄金指标中间件自身的监控指标应用Pod、虚拟机、机房等指标应用自身日志的聚类分析关联变更信息异常事件时间轴eBPF应用可观测价值首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会首届中国首届中国eBPFeBPF研讨会研讨会Q&A谢谢

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