持續分析服務的新創公司Polar Signals,對外開源Parca專案,該專案包含持續分析儲存、查詢引擎,還有以eBPF為基礎出的分析器。Parca可收集資料,供用戶更好地掌握系統狀態,或找出能夠最佳化程式碼的方式,甚至還能協助用戶節省雲端服務開銷。

官方提到,Polar Signals一直以來選擇開放的pprof格式分析資料,以實現最佳的相容性,因此可以生成pprof格式配置檔案的分析器,也都和Parca相容。

Parca是一個傘型專案,不只包含儲存,還有經過最佳化的儲存和查詢分析資料,以及eBPF低開銷分析器,官方解釋,Parca這個名字出自於北極區域氣候評估計畫(Program for Arctic Regional Climate Assessment,PARCA),該計畫透過分析冰芯,來研究氣候變化,而Polar Signals想要藉由開源Parca專案,來使分析技術更加普及,對防止氣候災難做出貢獻。

Parca代理是一個eBPF分析器,能夠使用Kubernetes或SystemD探索目標,不需要重新啟動,或是更改任何應用程式的部署,就能透過擷取CPU配置檔案,自動分析整個基礎設施。使用來自Kubernetes和SystemD的元資料,這一系列的分析被標記為和Prometheus時間序列具有相同的標籤,目的是要最大化Parca和Prometheus搭配使用的效果。一旦寫入Parca儲存,資料可以使用標籤選擇器,進行分片或是分塊,與Prometheus的操作方式完全相同。

Parca能夠應用在多種連續分析的用例,像是節省基礎設施開銷、最佳化特定操作,或是了解系統變化。由於Parca能夠將時間範圍內的分析資料,整合到單個報告中,因此能夠避免一次性分析存在的問題,像是無法完整反應整個基礎設施的狀況,或是由於只取單一時間點資料分析,無法代表整個過程。

此外,Parca還能被用在了解系統變化上,官方提到,如果沒有持續分析,非常難以理解隨時間變化的效能特徵,Parca藉由持續的擷取資料,進而了解資料的變化,透過視覺化呈現,用戶就能清楚的了解,不同時間點系統狀態的變化。


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