基于eBPF的网络流量监控实践-方案选型
基于eBPF的网络流量监控实践-方案选型
本文讨论了基于eBPF的网络流量监控实践中的方案选型，介绍了eBPF的原理、优势、限制，对比了多种网络流量监控方案，并给出了eBPF相关选型的支持环境、性能分析等信息。关键要点包括：
1.
可观测性要素：涵盖数据收集、处理、存储以及用户体验层，旨在实现对应用和基础设施的全面观测。
2.
网络流量监控方案对比：对比SDK埋点、边车采集和eBPF采集三种方案，eBPF因无侵入性等优势成为较优选择。
3.
eBPF原理：可挂载到多个内核钩子，通过eBPF Maps实现内核和用户态数据共享，可拦截系统调用、监控文件操作。
4.
eBPF优势：具备安全的验证和沙盒机制，操作集受限；高性能，运行时转换为机器码，直接内核态运行且事件驱动；对应用无侵入。
5.
eBPF限制：有内核版本限制（一般至少4.14+，推荐5.8+），不支持Serverless、windows，部署和维护有门槛 。
6.
eBPF选型对比：从开源程度和社区支持度看，优先选Pixie（仅支持k8s）；vm场景下，内核满足5.8+可考虑Beyla。
7.
附录信息：包含Odigos、Pixie、Deepflow、Beyla等的相关信息，如支持环境、特性、安装方式及示例等 。
基于eBPF的网络流量监控实践系列将分为多个专题分享：
1.
eBPF是什么，以及方案选型
2.
Beyla和Pixie介绍
3.
集成部署
4.
使用说明
本文主要介绍eBPF，以及基于eBPF做网络流量监控的开源方案选型
可观测关心什么
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