eBPF技术提升了Kubernetes中应用调试的效率，允许用户在不修改代码的情况下观察内核的系统调用和网络数据包。通过使用eBPF工具，如Inspektor Gadget，用户可以追踪请求流、观察内核行为，并调试日志无法解释的故障，从而实现对现代应用的全面可观察性，适应快速变化的容器环境。

P99 CONF 2025将于10月22日至23日在线举行，专注于性能和低延迟工程，邀请多位知名演讲者。活动将提供互动技术讲座，涵盖低延迟优化和数据库管理等主题，参与者可免费观看200多场技术演讲。

数字优化是2020年代的主题，Beyla作为eBPF自动化工具，提升了可观察性，并贡献给OpenTelemetry项目，现称OBI。OBI旨在简化开发者与平台的沟通，提供一致的高质量遥测数据，通过协议层收集信号，支持持续分析，帮助平台团队优化云环境，提升决策效率。

最新研究表明，eBPF在加速网络应用方面的性能未达预期，甚至可能导致应用变慢。研究发现，eBPF的性能提升依赖于逻辑卸载程度，且在某些情况下会影响其他应用性能。建议改进eBPF的编译和架构以提升性能。

Grafana Labs将Grafana Beyla捐赠给OpenTelemetry，成为其eBPF Instrumentation项目的一部分。Beyla 2.5版本新增对MongoDB协议和Go应用JSON-RPC的支持，增强了NodeJS的分布式追踪，并引入服务发现的调查模式，确保与OpenTelemetry标准兼容，促进社区贡献，提升可观察性。

eBPF预计将在未来十年成为基础设施开发者的关键平台，缩短Linux内核新技术的开发周期，允许用户添加自定义内核功能。它在网络性能优化和政策实施方面表现优异，Meta等公司已广泛应用。未来，eBPF将与虚拟机和Kubernetes平台整合，优化网络和调度策略，提高工作效率。

Oryx 是一个基于 Linux 的 TUI 工具，利用 eBPF 技术捕获和分析网络流量。Microsandbox 提供安全的执行环境以运行不可信代码。rou2exOS 是用 Rust 编写的 64 位类 DOS 操作系统。axboe-liburing 是 Rust 实现的 liburing 库，支持 io_uring。SimpleRsBLE 是跨平台的蓝牙库 Rust 绑定。Anvil 是 2D/3D CAD 建模库，rs-matrix 模拟数字雨效果。文章讨论了如何使用 Rust 后端构建单页应用程序。

Grafana将其eBPF开源项目Beyla捐赠给OpenTelemetry，以促进自动化监测，扩展eBPF在度量指标中的应用，增强社区影响力。此举旨在推动eBPF的更广泛采用和贡献。

Grafana Labs将其开源工具Beyla捐赠给OpenTelemetry项目，以填补现有工具的功能空白。Beyla支持零代码仪器化，适用于多种技术，已获得广泛使用和社区支持。未来，Beyla将作为OpenTelemetry eBPF仪器化的分发版本，专注于Grafana特定功能。

Netflix利用eBPF成功将流量IP地址准确归属到工作负载身份，实施新方法后两周内未发现错误归属，减少了约40%的错误归属率，解决了云环境中IP地址频繁变更的问题。

Keploy希望将其工具集成到GitHub流水线中，以确保拉取请求的安全合并和部署。由于Keploy使用eBPF跟踪网络调用，需要sudo权限，因此面临在GitHub上获取此权限的问题。eBPF可以监控系统调用和网络活动，自动生成测试用例。GitHub的runner提供的有限sudo权限足以支持Keploy的功能。

Cilium利用eBPF技术提升Kubernetes的网络安全性、可观察性和可扩展性，通过内核级数据处理实现高效的网络过滤和负载均衡，适合云原生应用。其零信任网络策略和Hubble监控工具确保微服务间的安全通信。

在2025年，auditd适合合规和取证日志，而eBPF在实时低开销监控方面表现卓越。了解何时使用它们，eBPF是未来安全监控的关键。

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扩展伯克利数据包过滤器（eBPF）在过去十年中被广泛应用于内核代码分发、网络监控和安全。尽管eBPF在可观察性和安全性方面表现出色，但其潜力尚未完全发挥。过度使用eBPF可能导致安全漏洞，实施时需要技术专业知识。Gartner报告指出，eBPF能提升应用的可观察性、安全性和性能。

Meta的工程团队通过eBPF技术优化了全局分析工具Strobelight，减少了20%的CPU周期，节省了10-20%的服务器需求。Strobelight能够高效监控性能瓶颈，优化资源利用。eBPF的集成使性能数据收集对系统资源影响最小，提升了调试和性能分析速度。尽管eBPF有局限性，但对Strobelight至关重要。部分代码已开源，未来将开放更多功能。

数据本地性是现代分布式计算系统设计的关键概念，促进了从集中式智能向分布式智能的转变。eBPF技术在内核层面处理数据，降低了传输延迟，提升了实时响应能力，并优化了网络、可观察性和安全性。通过将智能嵌入数据生成源，eBPF增强了系统的可扩展性和效率，标志着云原生架构的进化。

Bechberger介绍了eBPF技术在Linux内核中的应用，特别是在防火墙和监控方面。eBPF使开发者能够高效处理网络数据包，提升性能和安全性。他还展示了如何使用Java编写eBPF程序，推动Java在eBPF生态系统中的应用。