利用 DeepFlow 为传统 APM 开启全栈追踪能力
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让观测更自动
传统 APM 聚焦在代码层面，不具备全栈多维度无盲点看问题的能力，同时由于插码的阻碍往往难以覆盖所有微服务，DeepFlow 依靠 eBPF 零代码修改采集全栈追踪数据并聚合生成了调用关系，可以增强传统 APM 的数据，大大缩短问题定界时间。对于已经使用传统 APM 工具的用户，可以考虑使用 DeepFlow 提供的 API 来增强应用依赖拓扑及调用追踪，以获得全栈数据追踪能力。 本文以 SkyWalking 为例从落地实现角度来描述，如何将在传统 APM 中集成 DeepFlow 的数据，增强传统 APM 数据能力， 主要从以下两个角度来： 依赖拓扑：增强查看某历史时间范围内服务（POD）到服务（POD）全栈路径拓扑以及全景上下游拓扑。 调用链追踪：增强查看某个应用 Span 对应系统 Span、网络 Span 时延消耗以及追踪未插码服务的能力。 开启下文的阅读之前，需要对 DeepFlow 目前已有的数据及术语有了解，下文默认读者都有一定的认知。
