ccfos/huatuo

解決する課題

HUATUOは、複雑なクラウドネイティブ環境やAI集約型インフラストラクチャにおけるパフォーマンス問題やシステム障害のトラブルシューティングの難しさを解決します。ハードウェアやオペレーティングシステムの挙動に対する深いカーネルレベルの可視性を提供し、標準的なアプリケーションレベルの監視では見えにくいパフォーマンスのジッター、CPUスパイク、I/Oボトルネックの根本原因を特定するのに役立ちます。

仕組み

このプロジェクトでは、eBPF (extended Berkeley Packet Filter) を使用して、Linuxカーネル内で非侵入かつ低オーバーヘッドな監視を行います。メモリ管理、CPUスケジューリング、ネットワークなどのカーネルサブシステムにフックし、ランタイムコンテキストを自動的にキャプチャします。ページフォールトやスケジューリング遅延などのパフォーマンスイベントが発生すると、システム状態を記録するスナップショットをトリガーし、PrometheusやGrafanaなどの統合ダッシュボードを通じて分析できます。

対象ユーザー

大規模なクラウドネイティブ環境、AIコンピューティングクラスター、ベアメタルサーバーを管理し、ハードウェアを意識した詳細な可観測性を必要とするサイト信頼性エンジニア (SRE)、システム管理者、インフラエンジニア向けに設計されています。

ハイライト

• CPU、メモリ、I/O、および専用AIハードウェア (GPUs/NPUs) に対するカーネル全体の可観測性を、1%未満のパフォーマンスオーバーヘッドで実現。
• パフォーマンススパイクやジッター発生時にシステム状態をキャプチャするイベント駆動型の AutoTracing。
• ロックやリソース使用状況を含む、OSおよびアプリケーションパフォーマンスの継続的なプロファイリング。
• ゼロインストゥルメンテーションデプロイメントにより、アプリケーションコードを変更することなく詳細なシステム洞察を収集可能。
• Prometheus、Grafana、Elasticsearch などの標準的な可観測性スタックとのシームレスな統合。