この記事では、GoとeBPFを使用してカーネルレベルの観測性を達成する方法に関するチュートリアルを紹介し、AI生成サービスのデバッグ時に不足しがちな可視性の問題を解決します。

  • 従来のロギングおよびプロファイリングツールは、過度なファイルI/O呼び出しなど、カーネルレベルで発生する問題を検出できません。
  • eBPFを使用すると、カーネルの修正やサービスの再起動なしで、システムコール、ファイルI/O、ネットワークイベント、CPU/メモリ使用量、カスタムアプリケーションイベントを追跡できます。
  • 著者は、GoとCiliumのライブラリを使用してsyscallsを追跡する方法を示しており、eBPFプログラムのロードやkprobesへのアタッチが含まれます。
  • 主要な手順には、Cilium eBPFコマンドラインツールのインストール、clangでコンパイルされたC言語でのeBPFプログラムの記述、およびGoからのロードがあります。

このアプローチにより、開発者はアプリケーションログでは見えない過度なI/Oなどの隠れたカーネルレベルの動作を特定でき、AI生成サービスの効果的な最適化が可能になります。