深度解密｜基于 eBPF 的 Kubernetes 问题排查全景图发布
当 Kubernetes 成为云原生事实标准，可观测性挑战随之而来 当前，云原生技术以容器技术为基础，通过标准可扩展的调度、网络、存储、容器运行时接口来提供基础设施。同时，通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力，两层标准化推动了开发与运维关注点分离，各领域进一步提升规模化和专业化，达到成本、效率、稳定性的全面优化。 在这样的大技术背景下，越来越对的公司引入了云原生技术来开发、运维业务应用。正因为云原生技术带来了越发纷繁复杂的可能性，业务应用出现了微服务众多、多语言开发、多通信协议的鲜明特征。同时，云原生技术本身将复杂度下移，给可观测性带来了更多挑战： 1、混沌的微服务架构，多语言和多网络协议混杂 业务架构因为分工问题，容易出现服务数量多，调用协议和关系非常复杂的现象，导致的常见问题包括： • 无法准确清晰了解、掌控全局的系统运行架构； • 无法回答应用之间的连通性是否正确； • 多语言、多网络调用协议带来埋点成本呈线性增长，且重复埋点 ROI 低，开发一般将这类需求优先级降低，但可观测数据又不得不采集。 2、下沉的基础设施能力屏蔽实现细节，问题定界越发困难 基础设施能力继续下...
