近日，DeepFlow 正式入选 CNCF 云原生全景图（Cloud Native Landscape），收录于 Observability and Analysis 板块，成为 CNCF 推荐的云原生可观测性和分析应用产品。

图片节选自CNCF云原生全景图：https://landscape.cncf.io

与此同时，DeepFlow 也顺利入选 eBPF 全景图（eBPF Landscape），并在 eBPF 官方网站推荐的应用列表中展示。

图片节选自 eBPF 全景图：https://ebpf.io/applications/

相信不用过多介绍，都能知道入选这两个极其重要的 Landscape 意义重大，纵观云原生的产业， Landscape 为整个生态的参与者提供了最具有代表性的行业洞察和新兴杰出产品/技术的使用推荐。

非常荣幸 DeepFlow 获得了业界的认可，DeepFlow 是开源的一款高度自动化的可观测性平台，是为云原生应用开发者建设可观测性能力而量身打造的全栈、全链路、高性能数据引擎。诞生于企业版 DeepFlow，有着深厚的可观测性技术积累，对行业发展趋势、动态洞察；云原生用户痛点、需求有着多年丰富的实战经验。同时，也坚持“成为云原生开发者构建可观测性能力的首选”的愿景，DeepFlow在不断磨练和前进中。

8月，DeepFlow 正式发布了第一个开源社区版本（https://mp.weixin.qq.com/s/mtiJkoi_mDeOdB3TBis2UA），并决定企业版和社区版同步迭代，同时提升到每两周发布一个小版本的开发节奏，并于大约四个小版本后发布 V6.1 的最后一个小版本（LTS 版本），在产品技术和内容产出上都逐步丰实起来，也陆续发布了多篇技术指导博客供大家学习：

使用 sealos 一键开启 Kubernetes 应用的可观测性

使用 OpenTelemetry 零代码修改接收 SkyWalking 追踪数据

在 KubeSphere 中开启高度自动化的微服务可观测性

DeepFlow 让 SkyWalking 分布式追踪无盲点

告别数据孤岛：DeepFlow AutoTagging 之 Prometheus 标签标准化

欢迎对 DeepFlow 感兴趣的伙伴，加入 DeepFlow 的开源贡献、技术讨论和使用中来。

GitHub地址：https://github.com/deepflowys/deepflow

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