在金融行业信创改造的大背景下，云环境中的系统稳定性和性能保障成为了亟待解决的关键问题。随着分布式架构的普及、全栈国产化替代的推进以及安全合规监管的加强，传统监控手段已难以满足当前复杂系统的需求。
某金融企业在信创转型过程中，遭遇了数据格式多样、数据源复杂的挑战。全栈可观测性涉及从应用层到底层基础设施的各个环节，数据量庞大且结构复杂，需要综合分析多个维度的数据。传统的人工解读方法不仅耗时费力，而且容易因技术栈和领域知识的差异导致遗漏或误解。
大语言模型的训练和推理过程中GPU利用率不高的问题也困扰着该企业。现有工具如NVIDIA Nsight在提供CPU函数调用栈方面存在局限，难以精确定位性能瓶颈，而PyTorch Profiler虽然能解决这一问题，但需要精心设计的插桩，对性能影响较大。同时，随着云环境规模和复杂性的增加，系统的可扩展性成为确保系统能够灵活适应需求变化的关键因素。
为了应对这些挑战，该金融企业开始探索自动化工具和技术，以实现智能分析和持续剖析。经过深入调研，企业最终选择了DeepFlow可观测性分析平台。
DeepFlow通过eBPF内核级探针技术，实现了从业务应用层到硬件底层的全链路零侵扰数据采集。该技术无需修改代码或重启进程，即可捕获关键指标如网络时延、服务异常比例等。同时，DeepFlow内置数据模型能够自动标准化处理日志、指标和追踪数据，支持多种协议接入，并兼容异构硬件监控数据，解决了多源数据格式不统一的问题。
在适配信创改造需求方面，DeepFlow深度兼容国产AI芯片，如华为昇腾910B等，通过eBPF实时采集底层指标，为异构硬件选型提供数据支撑。同时，该平台已实现对国产化操作系统和容器引擎的全栈适配，构建了基于Kubernetes架构的可观测性管理体系。
DeepFlow还基于eBPF技术实现了零侵扰的函数性能剖析，能够实时捕获训练/推理业务函数、框架接口等底层调用链。通过关键指标的采集和可视化视图的生成，该平台能够精准定位算力瓶颈，为硬件调优提供细粒度数据支撑。
在云原生分布式追踪方面，DeepFlow利用eBPF无插桩技术实现了全链路调用追踪，自动关联客户端请求到服务端推理的全路径时延等信息。这一功能有助于精准定位性能瓶颈，提升系统性能。
最后，DeepFlow智能体集成了大语言模型和自动化运维能力，实现了“分钟级巡检-秒级诊断-自动化决策”的闭环。通过持续剖析函数调用栈和关联多层信息，该平台能够自动生成根因分析报告，将故障定位时间从小时级缩短至5分钟内。
