系列导读
你现在看到的是《eBPF 云原生观测实战：从内核探针到生产可观测》的第5/10篇，当前这篇会重点解决：展示 eBPF 如何让分布式追踪自动化，降低接入 OpenTelemetry 的门槛。
上一篇回顾：第 4 篇《eBPF 与 Prometheus 集成：自定义指标导出到监控系统》主要聚焦 解决 eBPF 数据“采了却用不上”的痛点，打通与 Prometheus 生态的集成链路。 下一篇预告：第 6 篇《eBPF 在 Kubernetes 中的部署：DaemonSet 与安全上下文》会继续展开 提供生产级 K8s 部署 eBPF 的完整指南，解决权限与兼容性两大难题。
全系列安排
- eBPF 入门：云原生观测的“新内核语言”
- BCC 与 libbpf：eBPF 开发工具链选型与实战对比
- eBPF 内核探针实战：用 kprobe 追踪容器网络延迟
- eBPF 与 Prometheus 集成：自定义指标导出到监控系统
- eBPF 与 OpenTelemetry 融合：构建分布式追踪的 eBPF 探针（本文）
- eBPF 在 Kubernetes 中的部署：DaemonSet 与安全上下文
- eBPF 性能调优：避免生产环境中的副作用与开销
- eBPF 安全观测：用 eBPF 实现容器运行时安全监控
- eBPF 网络观测进阶：XDP 与 TC 实现高性能流量分析
- eBPF 云原生观测全景：从数据采集到智能告警的架构实战
