本文介绍了DeepFlow推出的eBPF MCP Server，旨在将基于eBPF技术、零侵入获取的全栈可观测性数据（特别是持续性能剖析数据）与AI智能体生态连接。通过遵循Model Context Protocol (MCP) 这一标准化协议，DeepFlow使得各类AI开发工具（如Cursor）和垂直智能体能够直接、无缝地获取深度性能数据。并通过实战演示展示了该方案如何在AI辅助编程、智能巡检

中国移动构建客服大模型"混合云"生产环境，采用eBPF和Wasm技术实现可观测能力。通过eBPF技术获得开箱即用的全景拓扑、性能指标和调用链追踪，同时利用Wasm插件解析流式请求，采集TTFT、TPOT等关键业务指标。该方案实现对大模型服务的零侵扰监控，有效提升性能分析和优化能力，为2024年客服大模型商用提供有力支撑。未来计划扩展更多观测功能，包括训练场景的GPU性能剖析等。

本文介绍了某金融机构在信创改造与云原生演进过程中，面临全栈可观测性数据复杂、性能瓶颈定位困难、系统扩展性不足等挑战，通过引入 DeepFlow 可观测性分析平台，构建统一采集、全栈国产化适配、函数级性能剖析与智能分析于一体的可观测体系。该平台基于 eBPF 技术实现零侵扰数据采集，支持从应用层到底层硬件的全链路追踪与诊断，并通过智能体实现自动化根因定位与运维决策，显著提升了系统运维效率与故障恢复速

本文探讨了在云原生环境中，传统 APM（应用性能管理）分布式追踪方案因依赖代码插桩而面临的观测盲点和实施难题，如基础设施组件插桩困难、客户端与服务端响应时间差异大等。针对这些痛点，文章介绍了基于 eBPF 技术的零侵扰分布式追踪解决方案 DeepFlow。该方案通过 eBPF Agent 自动采集全栈调用链数据，无需修改或重启应用，有效解决了 NIO 机制、跨线程处理等复杂场景下的追踪挑战，并借助

本文通过六个精心设计的测试场景，系统评估了基于eBPF的DeepFlow Agent在实现零插桩可观测性时的性能表现。测试结果表明，该方案对高负载业务的影响极小：典型微服务的TPS无影响，平均调用响应时间仅增加不到1毫秒，CPU增长可忽略不计。同时，Agent自身在1核1GB资源限制下，可高效处理高达90K RPS的HTTP请求或20+Gbps的网络流量。结论清晰指出，eBPF技术能以近乎零侵扰的

本文深入探讨了 DeepFlow全栈可观测性平台 在企业核心OA系统中的实战应用。针对某大型客户OA系统长期存在的响应迟缓、偶发故障等顽疾，DeepFlow通过零侵扰数据采集技术，构建了从网关到应用、数据库的全景拓扑与实时告警体系。在一次典型的接口响应变慢事件中，运维团队利用“全景拓扑——应用调用回溯——代码剖析——大模型诊断”的闭环能力，在3分钟内精准锁定了Java程序GC异常的根因。

本文介绍了某金融机构在信创改造与云原生演进过程中，面临全栈可观测性数据复杂、性能瓶颈定位困难、系统扩展性不足等挑战，通过引入 DeepFlow 可观测性分析平台，构建统一采集、全栈国产化适配、函数级性能剖析与智能分析于一体的可观测体系。该平台基于 eBPF 技术实现零侵扰数据采集，支持从应用层到底层硬件的全链路追踪与诊断，并通过智能体实现自动化根因定位与运维决策，显著提升了系统运维效率与故障恢复速

本文系统阐述了信息技术（IT）领域中可观测性与人工智能（AI） 的核心定义及其内在的共生关系。可观测性指通过系统外部输出推断其内部状态的能力，是保障复杂系统稳定性的内在属性；AI则指系统执行类人智能任务的外在能力。文章论证了二者相互依赖的必然性：AI系统（尤其是训练与推理平台）依赖可观测性保障其性能与稳定；而处理海量可观测数据并实现自动化运维则必须借助AI。通过分析市场趋势，并结合DeepFlow

中国移动构建客服大模型"混合云"生产环境，采用eBPF和Wasm技术实现可观测能力。通过eBPF技术获得开箱即用的全景拓扑、性能指标和调用链追踪，同时利用Wasm插件解析流式请求，采集TTFT、TPOT等关键业务指标。该方案实现对大模型服务的零侵扰监控，有效提升性能分析和优化能力，为2024年客服大模型商用提供有力支撑。未来计划扩展更多观测功能，包括训练场景的GPU性能剖析等。

金山办公私有化项目通过引入DeepFlow和eBPF技术，构建了统一的可观测性平台，解决了指标、追踪、日志数据孤岛问题。项目采用分阶段实施策略，已实现eBPF数据与业务日志的智能联动，并优化了MySQL、Grafana等第三方组件的集成方案。实际应用中，该平台成功定位了包括无效订阅事件、配置错误等系统问题，显著提升了运维效率。未来规划包括完善数据全景联动、构建服务拓扑视图、优化调用链追踪等功能，并