持续分析服务的创业公司Polar Signals，对外开源Parca项目，该项目包含持续分析存储、查询引擎，还有以eBPF为基础出的分析器。Parca可收集资料，供用户更好地掌握系统状态，或找出能够优化程序代码的方式，甚至还能协助用户节省云计算服务开销。
官方提到，Polar Signals一直以来选择开放的pprof格式分析资料，以实现最佳的兼容性，因此可以生成pprof格式配置文件的分析器，也都和Parca兼容。
Parca是一个伞型项目，不只包含存储，还有经过优化的存储和查询分析资料，以及eBPF低开销分析器，官方解释，Parca这个名字出自于北极区域气候评估计划（Program for Arctic Regional Climate Assessment，PARCA），该计划通过分析冰芯，来研究气候变化，而Polar Signals想要借由开源Parca项目，来使分析技术更加普及，对防止气候灾难做出贡献。
Parca代理是一个eBPF分析器，能够使用Kubernetes或SystemD探索目标，不需要重新启动，或是更改任何应用程序的部署，就能通过截取CPU配置文件，自动分析整个基础设施。使用来自Kubernetes和SystemD的元资料，这一系列的分析被标记为和Prometheus时间串行具有相同的标签，目的是要最大化Parca和Prometheus搭配使用的效果。一旦写入Parca存储，资料可以使用标签选择器，进行分片或是分块，与Prometheus的操作方式完全相同。
Parca能够应用在多种连续分析的用例，像是节省基础设施开销、优化特定操作，或是了解系统变化。由于Parca能够将时间范围内的分析资料，集成到单个报告中，因此能够避免一次性分析存在的问题，像是无法完整反应整个基础设施的状况，或是由于只取单一时间点资料分析，无法代表整个过程。
此外，Parca还能被用在了解系统变化上，官方提到，如果没有持续分析，非常难以理解随时间变化的性能特征，Parca借由持续的截取资料，进而了解资料的变化，通过可视化呈现，用户就能清楚的了解，不同时点系统状态的变化。