**摘要：**金融信创进入核心系统替换深水区，分布式架构与云原生转型带来可观测性新挑战。本文以 eBPF 技术为基础，阐述如何在金融场景下实现零侵入、全栈的数据采集与关联分析。通过统一采集网络、应用、资源等多维数据，并结合智能标签与存储优化，可观测性平台能够支撑从故障分钟级定界、信创性能评估到智能运维等多个关键场景，为金融机构在云原生与信创转型中提供持续的数据驱动运维能力。
关键词： 金融信创，可观测性，eBPF，全栈追踪，云原生，分布式系统
金融信创是金融机构重点投入与技术迭代的关键方向。经过多阶段的演进，当前已进入对核心系统及关键业务系统进行替换的深水区。在这一过程中，分布式交易系统保障难、平台双轨多芯调优难、云上资源把控难、分布式数据库追踪难等问题，成为行业普遍面临的挑战。本文将结合 DeepFlow 的实践经验，探讨如何通过可观测性技术应对这些挑战。
一、金融银行业中面临的可观测性挑战
1.1 关键业务系统升级上云后保障业务连续性
随着云平台建设与试运行的推进，金融机构通常以分阶段、并发运行的方式将应用迁移上云。办公及一般业务系统已逐步在云上运行，企业对云及云原生技术的理解也日益深入。当前，核心系统与关键业务系统上云已进入实质性落地阶段。这类系统通常采用微服务架构，提供公共内核服务与业务单元服务，各微服务可独立部署、扩展，为银行业务带来了更高的灵活性与开放能力。
保障业务连续性始终是金融行业技术运营的核心任务，而有效的监控与告警则是关键手段。多数金融机构的科技运营部门按技术栈划分职责（如网络、系统、应用等），在边界清晰的情况下能够深入发挥专业技术能力。然而，在资源池化、分布式与微服务化架构下，技术边界趋于融合，单一技术栈视角往往难以全面洞察业务运行状态。监控需依赖多维、多层数据的关联，从故障定界到根因定位，从热点预警到容量预测，各部门常因工具在新环境下失效、数据收集单一、判断依据不足而面临协作与诊断效率低下的问题。因此，亟需一套系统化且贴合云原生环境的可观测手段来支撑新型业务的监控与协同运维需求。
1.2 信创替换后的系统性能保障
以数据库为例，作为金融信创的关键软件组成部分，其性能直接影响业务系统的整体表现。分布式数据库通过将各组件分布式部署、网络协同工作，避免了集中式系统的某些短板，提升了整体吞吐能力。然而，组件间网络通信可能增加单笔交易的处理时延（ART），且节点数量的增长也带来了更高的运维复杂度。
1.3 提升操作系统与芯片架构的选型评估效率
金融行业已进入信创关键业务替换期。在早期办公与一般业务系统替换中积累的经验，对核心系统替换时的稳定性与性能提出了更高要求。技术路线的选型将长期影响后续 IT 规划与建设，因此在评估过程中需格外谨慎。除了行业交流外，银行通常投入大量资源进行自研测试，需要获取不同组合（CPU/OS/数据库/中间件/应用）下的性能数据与压力表现，以明确调优方向。统一的观测数据收集能力，能够显著提升评估的准确性与效率，帮助回答诸如"哪个平台表现更优？""资源消耗的热点在哪里？"等关键问题。
1.4 提升核心系统测试与调优效率
分布式系统进入非功能测试与上线试运行阶段后，往往涉及跨部门的紧密协作。核心系统上线是一项体系化工程，涵盖研发、数据运营、供应商等多方参与，且有严格的流程管控。若缺乏对环境、系统、平台及交易应用的整体数据收集与关联分析能力，工程师在优化数据库查询、调整网络配置或修改应用代码时，往往难以快速界定故障边界与性能瓶颈。跨部门会商、工单流转、问题复现、临时数据获取等环节均可能导致效率损耗。因此，在非功能测试中构建可观测能力，快速定位性能瓶颈，对提升上线效率具有重要意义。
**二、**技术基础：eBPF 与可观测性
eBPF 是可观测性领域的一项关键技术，为多技术栈融合、分布式核心系统在云原生环境中的运行提供了前所未有的观测窗口。
2.1 eBPF 简介
eBPF 是一项革新性技术，它允许在不修改内核源码或加载内核模块的前提下，安全地在内核中运行用户编写的沙箱程序。相比传统内核编程方式，eBPF 更为便捷，能够基于现有系统抽象构建功能强大的基础设施软件，且不增加系统复杂度或牺牲执行效率与安全性。
从实现角度看，eBPF 是一个基于寄存器的虚拟机，使用自定义的 64 位指令集，能够在 Linux 内核中即时编译并运行程序，访问内核函数与内存。它可附着于多种内核事件（如网络、安全、性能跟踪等），在执行相应内核逻辑时触发，拓展了内核的可编程能力。
eBPF 通过严格的验证机制解决了内核编程中的安全与稳定性难题。传统的内核模块开发常伴随版本兼容与系统崩溃风险，而 eBPF 程序在加载前必须通过验证器的安全检查，确保其不会导致内核异常，从而为生产环境提供了可靠的内核级可编程支持。
2.2 eBPF的演进
eBPF 由早期的 BPF（BSD Packet Filter）技术演进而来。BPF 最初设计用于网络包过滤（如 tcpdump），而 Alexei Starovoitov 在 2014 年提出的扩展 BPF 设计将其开放至用户空间，使得 eBPF 不仅适用于网络编程，还能用于跟踪、安全、性能分析等多种场景，实现在几乎任何内核事件上执行自定义逻辑的能力。
2.3 eBPF的优势
除了安全与稳定性，eBPF 还具有高性能特性：通过验证的程序会被 JIT 编译器转换为本地字节码，获得接近原生代码的执行速度，并支持跨 CPU 架构移植。
eBPF 之所以成为可观测性的关键技术，在于它能够在系统层面获取全栈运行数据，包括应用调用链、网络拓扑、平台事件等，为云、容器及系统部门提供了天然的全栈数据采集能力，这也印证了可观测性应作为云平台的一项基础能力。
三、DeepFlow组件架构
DeepFlow 可观测性平台采用典型的数据平台架构，包括采集端与处理端，由 Agent 与 Server 两部分组成，面向云原生环境设计，支持各类云平台、容器平台及多语言应用体系。
图1：DeepFlow组件架构
DeepFlow Agent 运行于数据采集端，以零侵入方式从各类资源（容器 Pod、虚拟机、裸金属等）中采集网络流量、应用调用追踪、CPU 性能剖析、平台事件及日志等多维数据，并进行分布式预处理后发送至 Server 端。
在大规模金融环境中（节点规模常达上万），采集组件的可用性、安全性、稳定性与性能至关重要。Agent 采用分布式设计，避免单点瓶颈；零侵入实现无需改造应用；以进程形态运行，降低对业务的影响。
3.1 DeepFlow Agent 提供三层核心抽象能力：
数据采集抽象
支持在信创与非信创环境中，统一采集容器 Pod、Serverless、虚拟机、裸金属等多种资源池内的网络流量、调用追踪、性能剖析等数据。其零侵入的多语言应用调用追踪采集能力，尤其适用于大规模复杂环境。
数据接入抽象
除自身采集外，DeepFlow 支持通过标准接口接入外部数据源（如 Prometheus），实现多源数据的统一关联与存储。这有助于提升数据消费效率，降低总体存储与维护成本。
私有解析抽象层
针对核心业务中的私有协议、交易标识、流水号提取等场景，可通过 Wasm（WebAssembly）组件进行可编程扩展。用户可编写解析逻辑并热加载至 Agent，实现定制化数据抽取与上报，提升私有协议追踪的灵活性。
DeepFlow Server 基于 ClickHouse 构建，负责观测数据的存储与分析。通过 Autotagging 技术自动为数据注入统一标签，SmartEncoding 技术实现标签与数据分离，平衡存储开销与查询体验。Server 可部署于物理服务器或云上资源池，支持与现有云服务集成。
**四、**部署与实践方案
DeepFlow 支持根据实际场景需求与演进阶段，灵活配置观测功能与覆盖范围。企业版提供应用、网络、数据库、CPU 性能、日志等可选模块。
以业务连续性保障与故障定界为例，Agent 可覆盖网关、计算区、数据库区等完整调用路径。用户也可逐步推进，例如先从计算区开始，聚焦虚拟机与容器间的调用追踪。
图2：DeepFlow 覆盖完整的交易调用请求路径
从业务视角出发，通过关联与整合多维度观测数据，可初步构建起观测能力。对于分布式环境下的故障定界，数据驱动的分析能够显著提升运维确定性。
图3：DeepFlow 覆盖完整的交易调用请求路径
在信创分布式数据库观测场景中，面对数百个数据库节点，DBA 专家可借助 DeepFlow 快速界定应用查询、网络传输等边界，并基于交易标识追踪事务与 SQL 在 CN/DN 节点间的执行路径，从而提升调优与排障效率。
4.1 运维与服务模式
可观测性建设是伴随云原生与信创改造的长期过程。DeepFlow 不仅提供工具层支持，也通过数据与服务推动观测场景持续深化。其服务可归纳为以下四类：
图4：DeepFlow 四大类观测服务
观测工具服务
聚焦于帮助客户使用 DeepFlow 解决监控中的"黑盒""盲点""断链"问题，支撑故障分钟级定界与系统状态洞察。
观测数据服务
旨在通过数据提升跨部门协作效率，将观测数据对接到现有工作流程与工具中，建立数据可信度与协作基础。
数据底座服务
通过接入多源数据并实现关联存储，帮助客户沉淀结构化、语义化的运行数据，为智能应用奠定基础。
观测智能体服务
结合大模型与观测数据，在运维场景中提供智能分析能力，替代部分人工数据分析工作，如根因定位、报表生成等。
**五、**应用价值场景
5.1 云建设及试运行阶段
提供独立于云服务商的全栈运行数据，支持客户客观验证与优化平台性能，在网络拓扑、链路追踪、资源汇总等方面提供比对依据。
5.2 核心系统开发及调试阶段
助力非功能测试中交易响应时间的优化。通过串联交易全链路调用追踪，并关联网络、资源、日志等多维数据，帮助开发与测试人员快速定位性能瓶颈，提升调优效率。
5.3 关键业务应用上线阶段
在上线前的多环境（开发、测试、试运行）中，通过统一观测视图记录系统状态与测试交易，为各团队提供一致的数据上下文，帮助技术专家快速界定问题范围，提升跨部门协作效率。
5.4 业务应用生产运行阶段
支持故障分钟级定界，通过多维度观测数据支撑工单流转与决策，降低 MTTR（平均修复时间），保障业务连续性。
5.5 运维智能化阶段
基于 DeepFlow 采集与沉淀的观测数据，结合大模型能力，可构建智能运维助手，应用于根因分析、工单分发、报告生成等场景，推动运维向自动化与智能化演进。