- LinkedIn का इंफ्रास्ट्रक्चर कई data center में फैले लाखों सर्वरों से बना है
- जैसे-जैसे इंफ्रास्ट्रक्चर बड़ा हुआ, Observability इंफ्रास्ट्रक्चर failures और anomalies के संभावित कारणों को सटीक रूप से ढूंढने के लिए और अधिक महत्वपूर्ण हो गई
- eBPF का उपयोग करके overhead को न्यूनतम रखते हुए सीधे मनचाही जानकारी निकाली जा सकती है
- LinkedIn ने अपने eBPF agent का नाम Skyfall रखा है और इसे लगभग सभी सर्वरों पर चलाता है
Skyfall
- kprobes और kretprobes से TCP/UDP protocol से संबंधित जानकारी एकत्र की जाती है
- tcp_set_state, tcp_v4_connect, tcp_v6_connect, inet_csk_accept
- ip4_datagram_connect, ip6_datagram_connect
- एकत्र किए गए डेटा को UDP के जरिए InFlow (इन-हाउस flow collection/visualization platform) में भेजा जाता है
- InFlow से इसे Kafka में भेजा जाता है, HDFS में स्टोर किया जाता है, और Samza के माध्यम से Graph Data Store में सहेजा जाता है
1 टिप्पणियां
eBPF के बारे में मैंने पहले GeekNews पॉडकास्ट में समझाया था.
→ https://www.youtube.com/watch?v=aCw0YwEHpCU&t=1892s