由 dawei 云原生架构下，应用的动态性和弹性扩展使得传统流量监控方式难以全面覆盖。为了更精准地掌握系统运行状态，动态流量捕获技术应运而生。
动态流量捕获通过实时分析网络数据包，能够识别并记录服务间的通信行为，包括请求路径、响应时间以及错误率等关键指标。
这种技术通常依赖于轻量级的代理或eBPF（扩展伯克利数据包过滤器）工具，能够在不显著影响性能的前提下，实现对流量的深度解析。
与静态配置相比，动态流量捕获更适应微服务环境中频繁的服务变更和实例迁移，确保监控数据的连续性和准确性。
AI生成结论图，仅供参考
实施时需注意数据隐私和合规性，避免敏感信息泄露。同时，合理的采样策略可以平衡数据完整性和资源消耗。
随着云原生生态的发展，动态流量捕获正成为运维和安全团队不可或缺的工具，助力实现更高效的系统管理和故障排查。