# go-conntracer-bpf [[Yuuki Tsubouchi]] が公開した eBPF ベースのネットワークフロートレーサの Go ライブラリ(github.com/yuuki/go-conntracer-bpf)。**カーネル内フローバンドリング** 手法を実装し、論文 [[@2022__IPSJ JIP__Low Overhead TCP-UDP Socket-based Tracing for Discovering Network Services Dependencies]](Tsubouchi+, IPSJ JIP 2022)の実装成果物。博士論文 [[@2025__Kyoto University__Scaling Telemetry Workloads in Cloud Applications - Techniques for Instrumentation, Storage, and Mining]] Chapter 3 では「社会実装」として位置づけられる。 - 同一宛先ネットワークサービスへの複数 TCP/UDP フローを Linux カーネル内で 1 フローに束ね、ユーザ空間への転送量を削減。Kprobes で `tcp_v4_connect()`/`inet_csk_accept()`/`tcp_sendmsg()` 等にアタッチ。([[@2025__Kyoto University__Scaling Telemetry Workloads in Cloud Applications - Techniques for Instrumentation, Storage, and Mining]]) - 関連リポジトリ: 負荷生成ツール connperf(github.com/yuuki/connperf)、再現実験 shawk-experiments。([[@2025__Kyoto University__Scaling Telemetry Workloads in Cloud Applications - Techniques for Instrumentation, Storage, and Mining]]) 本ライブラリの「カーネル内でフローを束ねてユーザ空間転送を削減する」手法は、[[eBPF]] を AI ワークロード向けの低オーバーヘッド計装に使う「eBPF for AI」の系譜([[@2026__eunomia.dev__eBPF × AI-LLMs - The Convergence of System Observability and AI]])に連なる。本 vault における eBPF 計装の実例。 ## 関連 - 本ソース: [[@2025__Kyoto University__Scaling Telemetry Workloads in Cloud Applications - Techniques for Instrumentation, Storage, and Mining]] - 開発者: [[Yuuki Tsubouchi]] / [[Ryosuke Matsumoto]] - 関連概念: [[分散トレーシング]] / [[テレメトリ]] / [[eBPF]] - 関連ソース: [[@2026__eunomia.dev__eBPF × AI-LLMs - The Convergence of System Observability and AI]]