現代のクラウド環境では、ネットワークのリアルタイム監視と効率的なリソース管理が不可欠です。eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）は、Linux內核の拡張機能として注目を集めています。CNCF（Cloud Native Computing Foundation）の技術スタックにおいて、eBPFは非侵入的な監視を実現し、ネットワークスタックのパフォーマンスを向上させるための強力なツールとして位置づけられています。本記事では、eBPFを活用した非侵入式ネットワーク監視の仕組み、特長、実裝例、および課題について詳しく解説します。
eBPFは、ユーザー空間のアプリケーションから內核空間にプログラムを注入し、リソースのアクセスやデータ収集を行う技術です。この技術は、ネットワーク層、Kprobe（カーネルイベントトリガー）、ユーザー空間探針などの多様なeBPFプログラムタイプをサポートしています。監視プロセスは、アプリケーションコードの変更やサービスの再デプロイを必要とせず、透明性を保ちながら実施可能です。
eBPFプログラムは、事前に検証されるため、內核のクラッシュや不安定な動作を防ぎます。ただし、プログラムのサイズや機能には制限があり、複數の小さなプログラムを組み合わせて全體の監視を実現する必要があります。
eBPFは、アプリケーションに影響を與わずに監視を実行できるため、非侵入的なアプローチを採用しています。この特性により、サービスの停止や再起動を迴避し、即時の監視が可能になります。
eBPFは、IPアドレス、ポート、MACアドレスなどのネットワーク層情報を収集し、L3/L4層のトラフィック統計を提供します。また、複數のエンドポイント間のトラフィックを統合分析し、ネットワークのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。
アプリケーション層のプロトコル情報を収集し、HTTPメソッドやステータスコード、リクエスト/レスポンス內容を取得します。OpenTelemetry標準を採用し、トレースのコンテキストを伝播する技術も導入されています。
TLSセキュリティ接続において、IPヘッダー拡張（IPv4 Options）を用いてトレースコンテキストを伝播する新しいアプローチが提案されています。これにより、TCP長さやアクションを基にリクエストを関連付けることが可能になります。
KubernetesのInformerシステムを活用し、サービスやノード、Podの狀態変化を追跡します。IPリソースマッピング表を構築し、コンテナIDやプロセス情報をもとにKubernetesリソースを関連付けることができます。また、ノードのトポロジータグ（topology.kubernetes.io/zone）を活用し、跨地域トラフィックの追跡やコスト計算が可能です。
DNSクエリデータをeBPFで取得し、IPアドレスをホスト名に変換する反向DNSクエリを実施します。これにより、外部サービスのトラフィック監視が可能になります。
指標の基數爆発を防ぐため、指標収集のタグ範囲を制御する設定が可能です。ネットワークトポロジー分析やコスト計算などの応用例も挙げられます。
eBPFは、非侵入性、即時性、柔軟性を備えた強力な監視技術ですが、以下のような課題もあります。
eBPFを活用した非侵入式ネットワーク監視は、現代のクラウド環境において非常に有効な技術です。ネットワークスタックのパフォーマンスを向上させ、リアルタイムの監視を実現します。しかし、フレームワーク依存性やメンテナビリティの課題を考慮し、適切な設計と運用が求められます。eBPFの技術を活用して、ネットワーク監視の効率と精度を高めましょう。