乘云数字DATABUFF官方博客

在当今数据驱动的环境中，理解内存指标和程序行为对于确保应用程序的性能和可靠性至关重要。在依赖实时数据处理和高可用性的行业中尤其如此。通过利用可观测工具，可以深入了解应用程序如何使用内存，识别性能瓶颈，观察系统运行状态。而且随着最近几年业务系统的复杂性增加，很多高负荷的组件，需要更多的内存去运行，而且这些组件对性能的要求又比较严苛。所以通过监控内存指标，分析程序行为并对行为进行异常预测和及时告警就显得很重要。

近年来，随着eBPF技术的兴起，很多人有这样的疑惑：eBPF和APM有什么区别？他们是竞争关系还是合作关系？本文将就此展开讨论，并给出切实有效的落地方案。APM全称：Application Performance Management。目前市场上的APM方案大多是参考Google的Dapper（大规模分布式系统的跟踪系统）实现的，如Cat、Skywalking。

在传统的IT架构中，监控通常局限于单个节点或局部环境，但随着云原生、大数据和物联网的发展，系统的规模和复杂性急剧增加，例如，在云原生网络环境下，基础设施层（IaaS），中间平台层（PaaS）以及业务应用层（SaaS）就有着各自相对独立的运行和管理模式，这就迫切需要一种面向复杂信息环境的全局视角展现和实时问题洞察的工具。因此，随着技术的发展，越来越多的企业开始转向自动化、智能化的埋点监控方式，如使用基于字节码增强的无侵入式分布式链路追踪，以提高效率、保证数据准确性，并支持更深入的业务分析。