云杉网络DeepFlow

一款云数据中心网络流量采集、分发、分析与可视化产品。

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产品概述

云杉网络DeepFlow是一款高度自动化的可观测性平台,是为云原生应用开发者建设可观测性能力而量身打造的全栈、全链路、高性能数据引擎。DeepFlow 使用 eBPF、WASM、OpenTelemetry 等新技术,创新的实现了 AutoTracing、AutoMetrics、AutoTagging、SmartEncoding 等核心功能,可以快速诊断云原生应用的故障,业务零侵扰部署,全栈链路追踪,网络性能监控和网络流量采集 。 产品特点与优势 云杉网络DeepFlow是一款高度自动化的可观测性平台,是为云原生应用开发者建设可观测性能力而量身打造的全栈、全链路、高性能数据引擎。DeepFlow 使用 eBPF、WASM、OpenTelemetry 等新技术,创新的实现了 AutoTracing、AutoMetrics、AutoTagging、SmartEncoding 等核心功能,可以快速诊断云原生应用的故障,业务零侵扰部署,全栈链路追踪,网络性能监控和网络流量采集 。 相比于竞争对手的优势包括: - DeepFlow 面向混合云、容器、微服务的全栈虚拟化环境,解决云原生应用诊断难的核心痛点。 - 基于自主研发的零侵扰采集和高性能实时数仓等创新技术,实现对网络、系统、应用的全栈指标采集和全链路追踪。 产品应用场景 云杉网络DeepFlow是一款高度自动化的可观测性平台,面向混合云、容器、微服务的全栈虚拟化环境,解决云原生应用诊断难的核心痛点。 DeepFlow 基于自主研发的零侵扰采集和高性能实时数仓等创新技术,实现对网络、系统、应用的全栈指标采集和全链路追踪,并结合云资源知识图谱实现100+维度指标数据的动态分析,支持多种云平台提供一体化的网络解决方案。 DeepFlow 可以应用于多种场景,如: - 云原生应用监控 - 容器化应用监控 - 微服务治理 - 业务链路追踪 产品技术支持 DeepFlow 使用 eBPF、WASM、OpenTelemetry 等新技术,创新的实现了 AutoTracing、AutoMetrics、AutoTagging、SmartEncoding 等核心机制,帮助开发者提升埋点插码的自动化水平,降低可观测性平台的运维复杂度。 DeepFlow 基于自主研发的零侵扰采集和高性能实时数仓等创新技术,实现对网络、系统、应用的全栈指标采集和全链路追踪,并结合云资源知识图谱实现100+维度指标数据的动态分析,支持多种云平台提供一体化的网络解决方案。

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产品定价

定价信息由产品提供商提供或从可公开获得的定价信息中整理。购买的最终成本须与卖方沟通协定。

  • DeepFlow可观测性分析平台(永久版

    ¥ 5000 /个

    详细内容请联系客服

  • DeepFlow可观测性分析平台订阅版

    ¥12 /节点数/月

    暂无

  • DeepFlow云服务器流量分发

    ¥12 /节点/月

    暂无

公司介绍

北京云杉世纪网络科技有限公司

一款云数据中心网络流量采集、分发、分析与可视化产品。

公司地址北京市海淀区成府路28号12层1-1216-1室

成立时间2011-12-30

合作品牌

  • openstack
  • vmware
  • 东方明珠
  • 华青融天
  • 冀北电力
  • 金山云
  • 灵雀云
  • 时速云
  • 易捷行云
  • 中国移动

行业案例

  • 全部
  • 建筑房产
  • 金融保险
  • 泛互联网

产品问答

    • 来自用户 5ji7eGjz1p

      云杉网络DeepFlow需要一些特定的条件才能运行。以下是可能的条件: 1. 强大的计算能力:云杉网络DeepFlow是一个深度学习模型,对于大规模数据集的训练和推理需要大量的计算资源。因此,云杉网络需要在计算能力较强的硬件设备上运行,比如高性能计算机、GPU服务器等。 2. 大规模的数据集:云杉网络需要大规模的数据集进行模型的训练和优化。数据集的规模越大,对模型的训练效果和泛化能力越有益。因此,云杉网络需要有足够的数据来支持其运行。 3. 高速的网络连接:云杉网络DeepFlow可能需要从远程服务器加载和存储大量的数据。为了确保数据的快速传输和模型的稳定运行,高速的网络连接是必要的条件。 4. 适当的训练算法和优化方法:云杉网络DeepFlow的训练和优化过程需要采用适当的算法和方法。这包括选择合适的损失函数、优化器以及学习率调度等。这些算法和方法的选择需要根据具体的问题来进行调整。 5. 专业的技术人员:云杉网络DeepFlow的部署和运行需要具备深度学习相关技术的专业人员。这些人员需要了解深度学习的基本原理和相关工具,能够进行模型的训练、调优以及模型的评估。 总之,云杉网络DeepFlow需要强大的计算能力、大规模的数据集、高速的网络连接、适当的训练算法和优化方法以及专业的技术人员等条件来支撑其正常的运行和应用。

    • 来自用户 BGygzzi7D

      云杉网络DeepFlow需要满足以下条件: 1. 高速稳定的网络连接:DeepFlow是基于云平台的网络服务,需要确保网络的连通性和稳定性,以保证数据的高效传输和处理。 2. 充足的计算资源:DeepFlow依赖于强大的计算能力来处理大规模的数据和复杂的计算任务,因此需要有足够的计算资源来支持其运行。 3. 大规模的数据集:DeepFlow是一个深度学习框架,需要充足的数据集来进行模型的训练和优化。因此,拥有大规模的数据集是使用DeepFlow的重要条件。 4. 熟悉深度学习和神经网络的专业知识:深度学习和神经网络是DeepFlow的核心技术,需要用户具备一定的专业知识和经验,以便正确地使用和配置DeepFlow,以达到预期的结果。 5. 适合的应用场景:DeepFlow适用于处理大规模的数据集和复杂的计算任务,因此在需要进行图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的应用场景中,使用DeepFlow能够取得更好的效果。 总而言之,云杉网络DeepFlow需要高速稳定的网络连接、充足的计算资源、大规模的数据集、深度学习和神经网络的专业知识以及适合的应用场景等条件的支持,才能发挥其能力。

    • 来自用户 43ask001a

      云杉网络DeepFlow需要满足以下条件: 1. 强大的计算资源:DeepFlow是一种基于深度学习的图像处理算法,涉及到大量的计算和运算。因此,使用DeepFlow需要具备足够的计算能力,例如高性能的计算机或服务器。 2. 大规模数据集:深度学习算法通常需要大规模的数据集来进行训练,以获得较好的效果。对于DeepFlow而言,需要有足够多的带有匹配标签的图像数据,以便进行图像对之间的匹配。 3. 深度学习经验:使用DeepFlow需要对深度学习算法有一定的了解和经验。需要熟悉深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch,并能够进行模型的训练和调优。 4. 图像处理领域的专业知识:DeepFlow是一种用于图像配准的算法,因此需要对图像处理领域有一定的专业知识。了解图像配准算法的原理和常用的配准方法,能够根据具体应用场景选择合适的参数和配置。 5. 良好的编程能力:使用DeepFlow需要进行一定的编程,包括数据准备、模型训练和结果分析等步骤。需要熟悉编程语言(如Python)、数据处理和可视化库,以及相应的深度学习框架。 总之,使用云杉网络DeepFlow需要具备强大的计算资源、大规模数据集、深度学习经验、图像处理领域的专业知识和良好的编程能力。

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