创业公司Polar Signals开源能够协助程序代码优化的持续分析工具

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。

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