**摘要：**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度，为金融级 AI 推理与训练场景提供了可靠的可观测性支撑。
**关键词：**DeepFlow；可观测性；信创改造；eBPF；全栈性能剖析；智能运维；GPU 性能分析；云原生
1. 背景介绍
在云环境中，如何实现高效、准确的可观测性以保障系统的稳定性和性能成为一个重要问题，尤其在金融行业信创改造进入深水区，核心系统的全生命周期管理面临分布式架构演进、全栈国产化替代、安全合规强监管的三重攻坚挑战，传统的监控工具和方法已经难以满足当前复杂系统的需求。
2. 挑战
2.1 数据复杂与统一困难
某金融企业在信创改造过程中，首先就面临着数据格式不统一、数据源太复杂等难题，全栈可观测性涉及到从应用调用到底层基础设施的各个环节，包括应用性能指标、分布式追踪、网络性能指标、资源变更事件、函数性能剖析等，这些数据量庞大且复杂，需要综合多个维度进行分析和关联。这时传统的人工解读方法往往需要耗费大量的时间和精力，并且由于全栈可观测性的数据来源广泛，涉及到多个技术栈和领域的知识，非常容易出现遗漏或误解。
2.2 性能剖析工具不足
目前大语言模型的训练和推理过程 GPU 利用率较低，现有工具例如 NVIDIA Nsight 无法提供 CPU 函数调用栈导致难以定位具体性能瓶颈函数，而 PyTorch Profiler 虽然能解决此问题但需要精心设计的插桩，性能影响很大。
2.3 系统扩展性要求高
由于云环境的规模和复杂性不断增加，系统需要具有良好的可扩展性，才能确保系统能够随着需求的变化进行平滑扩展和调整。
3. 解决方案：DeepFlow 可观测性平台
综合以上因素，金融企业开始考虑借助自动化的工具和技术来实现智能分析 Agent 及 LLM 持续剖析。经过多方调研之后，决定采用 DeepFlow 可观测性分析平台。
3.1 统一多源异构数据采集
DeepFlow 依托 eBPF 内核级探针技术，实现从业务应用层（Python/Golang 推理引擎、vLLM 框架）、云原生基础设施（K8s 容器、Nginx 网关）到硬件底层（CPU/GPU/HBM）的全链路零侵扰数据采集，无需修改代码或重启进程即可捕获网络时延、服务异常比例、显存拷贝等关键指标。
通过内置数据模型自动标准化处理日志、指标、追踪数据，支持 Prometheus、OpenTelemetry 等协议接入，并兼容 NVIDIA DCGM、华为昇腾等异构硬件监控数据，解决多源数据格式不统一问题。
使用 eBPF 采集 LLM 推理服务的全栈性能指标
3.2 全栈国产化可观测性架构
DeepFlow 深度兼容华为昇腾 910B（正在适配昆仑芯、寒武纪）等国产 AI 芯片，通过 eBPF 实时采集 GPU 内核计算效率、显存分配策略、数据传输耗时等底层指标，为异构硬件选型、配比提供数据支撑。
已实现对麒麟操作系统、统信 UOS 及国产化容器引擎的全栈适配，基于 Kubernetes 架构构建数千节点集群的可观测性管理体系，支持训练 / 推理任务的国产化硬件资源监控与性能优化。
大模型训推平台的可观测性建设
3.3 全栈函数级性能剖析
DeepFlow 基于 eBPF 技术实现零侵扰的 Python/C++ 函数性能剖析，无需修改代码或重启进程即可实时捕获训练 / 推理业务函数、PyTorch 框架接口、vLLM 推理引擎的底层调用链。通过 eBPF perf sampling 与 uprobe hooks 技术，自动采集 CPU/GPU 运算耗时（On-CPU/Off-GPU）、显存操作（HBM-Malloc/Inuse）、CUDA 内核调用（如 cudaLaunchKernel）等关键指标，生成火焰图与函数调用栈可视化视图。
例如在 vLLM 推理场景中，可精准定位 Python 运行时函数与 CUDA RT 函数的耗时占比，或通过 DWARF 符号恢复技术解析 C++ 库函数的资源消耗路径，为硬件的算力调优提供细粒度数据支撑。
Tracing：使用 eBPF 零侵扰实现 Disk/OSS KV Cache IO 的追踪
3.4 云原生分布式追踪
基于 eBPF 无插桩技术，DeepFlow 实现对 Python/Golang 推理引擎、分布式服务网格（如 Envoy）、KV 缓存 IO 的全链路调用追踪，自动关联客户端请求到服务端推理的全路径时延（TTFT/TPOT）、Pod 间网络通信损耗及文件读写耗时。
在 DeepSeek API 场景中，通过追踪硬盘缓存读写链路，精准定位重复输入场景下的缓存命中率，助力降低推理时延 50% 以上。
3.5 智能排障与自动化分析
DeepFlow 智能体集成大语言模型与自动化运维能力，实现"分钟级巡检-秒级诊断-自动化决策"闭环：通过持续剖析 vLLM+Ray 推理服务的函数调用栈，预测 GPU 算力瓶颈与显存 OOM 风险；自动关联网络层 TCP 重传、硬件层 HBM 带宽占用、应用层推理错误率，生成根因分析报告，实现故障定位时间从小时级缩短至 5 分钟内。
使用 Profiling 剖析 vLLM+Ray 推理服务 快速定位推理服务 GPU 算力使用瓶颈点
4. 实践效果
以往，云内出现性能故障时，不仅需要排查应用调用环节，还需要排查关联的底层基础设施，且排查问题涉及到多个技术栈和领域的知识来判断诊断方向，人工解读往往需要具备广泛的专业知识和经验，导致过分依赖于专家，耗时耗力。以下是 DeepFlow 智能体的实践用例，为IT团队提供从日常巡检到快速诊断的全方位支持。
4.1 业务拓扑智能分析
利用 DeepFlow 业务全景图可以轻松观测到每个服务的性能，这是一个有异常的业务系统，获取到这个业务系统的拓扑，点击智能分析选项后得到排查结果，包括瓶颈分析、根因分析和优化建议。根据给出的提示，访问数据库服务时，建联指标异常，建议先检查数据库服务。在检查数据库服务后，发现确实是服务端服务异常，和 DeepFlow 智能分析结果一致。靠谱的分析能力，帮助用户节省了80%的分析诊断等待时间。
故障诊断/隐患挖掘------3步1分钟，诊断数据库偶发性异常
4.2 持续剖析诊断
利用 DeepFlow 调用链追踪可以获取到系统的火焰图，选择需要分析的系统进行智能分析，只需几分钟，同样能获取到这个应用的性能分析、根因分析和优化建议。可以看出，智能分析降低了运维门槛，非专业人员也能快速获取信息，减少对专家的过分依赖和由人工操作引入的错误，快速提升系统管理员的运维诊断能力。
5. 总结
通过部署 DeepFlow 智能体提升了云环境中的智能可观测能力，实现了对业务拓扑的智能分析和持续诊断，快速找到问题根因并提供优化方案，显著提升系统管理员的运维效率和诊断能力。
同时在不修改大模型应用代码、不重启大模型应用进程的情况下，使公司自有通义等大模型，对异构数据进行统一关联分析，实现故障场景的拓扑、追踪、剖析及智能分析，大幅提升数据分析及排障的效率，保障GPU相关业务连续性。