新創Polar Signals開源能夠協助程式碼最佳化的持續分析工具Parca

持續分析服務的新創公司Polar Signals，對外開源Parca專案，該專案包含持續分析儲存、查詢引擎，還有以eBPF為基礎出的分析器。Parca可收集資料，供用戶更好地掌握系統狀態，或找出能夠最佳化程式碼的方式，甚至還能協助用戶節省雲端服務開銷。

官方提到，Polar Signals一直以來選擇開放的pprof格式分析資料，以實現最佳的相容性，因此可以生成pprof格式配置檔案的分析器，也都和Parca相容。

Parca是一個傘型專案，不只包含儲存，還有經過最佳化的儲存和查詢分析資料，以及eBPF低開銷分析器，官方解釋，Parca這個名字出自於北極區域氣候評估計畫（Program for Arctic Regional Climate Assessment，PARCA），該計畫透過分析冰芯，來研究氣候變化，而Polar Signals想要藉由開源Parca專案，來使分析技術更加普及，對防止氣候災難做出貢獻。

Parca代理是一個eBPF分析器，能夠使用Kubernetes或SystemD探索目標，不需要重新啟動，或是更改任何應用程式的部署，就能透過擷取CPU配置檔案，自動分析整個基礎設施。使用來自Kubernetes和SystemD的元資料，這一系列的分析被標記為和Prometheus時間序列具有相同的標籤，目的是要最大化Parca和Prometheus搭配使用的效果。一旦寫入Parca儲存，資料可以使用標籤選擇器，進行分片或是分塊，與Prometheus的操作方式完全相同。

Parca能夠應用在多種連續分析的用例，像是節省基礎設施開銷、最佳化特定操作，或是了解系統變化。由於Parca能夠將時間範圍內的分析資料，整合到單個報告中，因此能夠避免一次性分析存在的問題，像是無法完整反應整個基礎設施的狀況，或是由於只取單一時間點資料分析，無法代表整個過程。

此外，Parca還能被用在了解系統變化上，官方提到，如果沒有持續分析，非常難以理解隨時間變化的效能特徵，Parca藉由持續的擷取資料，進而了解資料的變化，透過視覺化呈現，用戶就能清楚的了解，不同時間點系統狀態的變化。