最后更新: 2026-02-02, 作者: 官方小编
eBPF 基金会发布了一份重量级研究报告《eBPF for the Infrastructure Platform》，清晰地揭示了一个正在发生的重大转变：eBPF 已经从早期极客技术，演变为云原生、数据中心和 AI 工作负载的通用平台层。这份报告对基础设施实践进行了深入剖析, 结论非常明确 — 无论是超大规模云厂商，还是中小型企业，都在加速将 eBPF 作为基础设施的共同构建块。
为何如此重要？
eBPF（extended Berkeley Packet Filter）是 Linux 内核提供的一种革命性技术。它允许我们在内核态安全地运行用户自定义的程序，可以实时观测和操控网络包、系统调用、进程行为等几乎所有内核事件。它的核心优势在于：
- 零侵入、高性能：程序直接在内核执行，几乎没有上下文切换开销
- 安全可验证：内核 verifier 保证程序不会崩溃系统、不会越界
- 动态加载：无需修改内核源码、无需重启系统即可部署或更新
- 跨版本兼容：借助 CO-RE（Compile Once – Run Everywhere）技术，一套代码可运行在不同内核版本上
过去十年，eBPF 已经从网络包过滤工具，成长为支撑可观测性、网络、安全、AI/LLM 基础设施的通用运行时。
取代传统工具
研究显示，基于 eBPF 的方案已在云网络和微服务架构中广泛应用，同时也出现在需要在内核层面强制执行策略的安全产品中。Meta、Netflix、Cloudflare 等公司，最早在大规模生产环境中采用 eBPF，如今更多的应用案例已扩散到更广泛的场景。
AI LLM 大模型
现代 AI 集群面临几个核心痛点：
- 成千上万的 GPU/TPU 互联，网络、内存、计算资源调度极其复杂
- 需要极细粒度的遥测数据（token 生成延迟、显存碎片、队列等待、RDMA 传输异常等）
- 传统用户态埋点难以覆盖内核边界行为，且侵入性强
而 eBPF 的独特价值体现在：
- 内核边界高保真遥测：捕获系统调用、网络栈、调度事件，几乎无盲区
- 零代码侵入：无需修改训练框架或推理服务代码
- 低开销：即使在万卡集群也能维持可接受的性能影响
- 支持 LLM 特有关注点：token 生成速率、请求排队延迟、模型服务网络路径分析、异常 prompt 检测等
AI 和 LLM 工作负载正在依赖 eBPF 来获取高保真遥测，从而实现更好的推理性能、工作负载优化和大规模计算集群的资源效率。
巨大进步
早期 eBPF 开发门槛极高，需要精通内核源码、汇编、verifier 限制。如今情况已完全不同，当前已经涌现了大量的开源项目。用户可以直接或者间接的从这些开源项目收益。这些进步让 eBPF 从“内核专家专属”走向“平台团队基础设施标配”。
篇尾：
- HUATUO（华佗）是由滴滴开源并依托 CCF 孵化的操作系统深度可观测项目。
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