eBPF 2025 - カーネルレベルの可視性とセキュリティ

eBPFとは何か

eBPF（extended Berkeley Packet Filter）は、Linuxカーネル内でサンドボックス化されたプログラムを実行できる革新的な技術です。カーネルのソースコードを変更したり、カーネルモジュールをロードしたりすることなく、カーネルの機能を安全に拡張できます。

2025年現在、eBPFはクラウドネイティブインフラの中核技術として確立され、ネットワーキング、セキュリティ、オブザーバビリティの3分野で革命を起こしています。

eBPFの仕組み

アーキテクチャ概要

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ユーザー空間                           │
│  ┌─────────────┐   ┌─────────────┐   ┌─────────────┐   │
│  │  Cilium     │   │   Falco     │   │   Pixie     │   │
│  └──────┬──────┘   └──────┬──────┘   └──────┬──────┘   │
│         │                 │                 │          │
│         ▼                 ▼                 ▼          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │           BPF システムコール                     │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘   │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    カーネル空間                          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              BPF Verifier                       │   │
│  │      (安全性検証・無限ループ禁止)                  │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘   │
│         │                                              │
│         ▼                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │           JIT Compiler                          │   │
│  │      (ネイティブコードにコンパイル)                │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘   │
│         │                                              │
│         ▼                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              BPF Maps                           │   │
│  │      (カーネル/ユーザー間データ共有)              │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘   │
│         │                                              │
│         ▼                                              │
│  ┌───────────┬───────────┬───────────┬───────────┐    │
│  │  kprobes  │ tracepoints│  XDP     │  TC       │    │
│  │(関数フック)│(イベント)   │(パケット) │(トラフィック)│    │
│  └───────────┴───────────┴───────────┴───────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

BPF Verifier - 安全性の要

eBPFプログラムがカーネルにロードされる前に、Verifierが以下を検証します:

// BPF Verifierが検証する項目
// 1. メモリアクセスの境界チェック
// 2. 無限ループの禁止（最大命令数制限）
// 3. 特権操作の制限
// 4. ポインタの安全性

SEC("xdp")
int xdp_drop_icmp(struct xdp_md *ctx) {
    void *data_end = (void *)(long)ctx->data_end;
    void *data = (void *)(long)ctx->data;

    // 境界チェック必須（Verifierが強制）
    struct ethhdr *eth = data;
    if ((void *)(eth + 1) > data_end)
        return XDP_PASS;

    if (eth->h_proto != __constant_htons(ETH_P_IP))
        return XDP_PASS;

    struct iphdr *ip = (void *)(eth + 1);
    if ((void *)(ip + 1) > data_end)
        return XDP_PASS;

    // ICMPパケットをドロップ
    if (ip->protocol == IPPROTO_ICMP)
        return XDP_DROP;

    return XDP_PASS;
}

BPF Maps - データ構造

// Hash Map: キーバリュー形式
struct {
    __uint(type, BPF_MAP_TYPE_HASH);
    __uint(max_entries, 10000);
    __type(key, __u32);    // IPアドレス
    __type(value, __u64);  // パケットカウント
} packet_count SEC(".maps");

// Ring Buffer: イベントストリーミング
struct {
    __uint(type, BPF_MAP_TYPE_RINGBUF);
    __uint(max_entries, 256 * 1024);
} events SEC(".maps");

// Per-CPU Array: 高速カウンター
struct {
    __uint(type, BPF_MAP_TYPE_PERCPU_ARRAY);
    __uint(max_entries, 256);
    __type(key, __u32);
    __type(value, __u64);
} cpu_stats SEC(".maps");

Cilium - eBPFネットワーキングの標準

Ciliumは、eBPFを活用したKubernetesネットワーキングソリューションです。2025年、CNCFのGraduatedプロジェクトとして、多くの本番環境で採用されています。

Ciliumの主要機能

Cilium CNI設定

# Helm values.yaml
apiVersion: cilium.io/v2
kind: CiliumConfig
metadata:
  name: cilium-config
  namespace: kube-system
spec:
  # eBPFベースのkube-proxy代替
  kubeProxyReplacement: "true"

  # XDPによる高速パケット処理
  loadBalancer:
    mode: "dsr"  # Direct Server Return
    acceleration: native

  # WireGuardによる透過的暗号化
  encryption:
    enabled: true
    type: wireguard

  # Hubble（可視化）の有効化
  hubble:
    enabled: true
    relay:
      enabled: true
    ui:
      enabled: true

  # eBPF Host Routing
  bpf:
    masquerade: true
    hostLegacyRouting: false

Cilium Network Policy

# L7レベルのきめ細かいポリシー
apiVersion: "cilium.io/v2"
kind: CiliumNetworkPolicy
metadata:
  name: api-access-policy
  namespace: production
spec:
  endpointSelector:
    matchLabels:
      app: api-server
  ingress:
    - fromEndpoints:
        - matchLabels:
            app: frontend
      toPorts:
        - ports:
            - port: "8080"
              protocol: TCP
          rules:
            http:
              - method: "GET"
                path: "/api/v1/users"
              - method: "POST"
                path: "/api/v1/orders"
                headers:
                  - "Content-Type: application/json"
    - fromEndpoints:
        - matchLabels:
            app: admin-dashboard
      toPorts:
        - ports:
            - port: "8080"
              protocol: TCP
          rules:
            http:
              - method: ".*"
                path: "/api/v1/.*"

Hubbleによるネットワーク可視化

# Hubble CLIでリアルタイムフロー監視
$ hubble observe --namespace production

TIMESTAMP             SOURCE                    DESTINATION               TYPE
Jan 12 10:15:32.123   production/frontend-xxx   production/api-server     L7/HTTP GET /api/v1/users -> 200
Jan 12 10:15:32.456   production/api-server     production/database       L4/TCP -> FORWARDED
Jan 12 10:15:33.789   external/203.0.113.1      production/nginx-ingress  L7/HTTP GET /login -> 200

# サービスマップの生成
$ hubble observe --namespace production -o json | hubble-ui

Falco - eBPFランタイムセキュリティ

Falcoは、eBPFを使用したランタイム脅威検出エンジンです。システムコールをリアルタイムで監視し、異常な振る舞いを検出します。

Falcoアーキテクチャ

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Falco Engine                         │
│  ┌─────────────┐   ┌─────────────┐   ┌─────────────┐   │
│  │ Rule Engine │   │  Filtering  │   │   Output    │   │
│  │  (YAML)     │──▶│   Engine    │──▶│  Channels   │   │
│  └─────────────┘   └─────────────┘   └─────────────┘   │
│         ▲                                   │          │
│         │                                   ▼          │
│  ┌─────────────┐                    ┌─────────────┐   │
│  │  Syscalls   │                    │ Slack/PD/   │   │
│  │  Events     │                    │ SIEM/K8s    │   │
│  └─────────────┘                    └─────────────┘   │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    Kernel Space                         │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │           eBPF Probe (Modern Driver)            │   │
│  │        - sys_enter/sys_exit tracepoints         │   │
│  │        - 低オーバーヘッド・高精度                  │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

Falcoルール例

# /etc/falco/rules.d/custom_rules.yaml

# コンテナ内でのシェル実行を検出
- rule: Shell Spawned in Container
  desc: Detect shell spawned in a container
  condition: >
    spawned_process and
    container and
    shell_procs and
    not shell_spawned_by_known_process
  output: >
    Shell spawned in container
    (user=%user.name container=%container.name
    shell=%proc.name parent=%proc.pname
    cmdline=%proc.cmdline image=%container.image.repository)
  priority: WARNING
  tags: [container, shell, mitre_execution]

# 機密ファイルへのアクセスを検出
- rule: Read Sensitive File
  desc: Detect read of sensitive files
  condition: >
    open_read and
    container and
    sensitive_files and
    not proc.name in (allowed_sensitive_file_readers)
  output: >
    Sensitive file opened for reading
    (user=%user.name file=%fd.name
    container=%container.name image=%container.image.repository)
  priority: WARNING
  tags: [filesystem, mitre_credential_access]

# 異常なネットワーク接続を検出
- rule: Unexpected Outbound Connection
  desc: Detect unexpected outbound network connection
  condition: >
    outbound and
    container and
    not expected_outbound_connection and
    not fd.sip in (allowed_outbound_ips)
  output: >
    Unexpected outbound connection
    (user=%user.name command=%proc.cmdline
    connection=%fd.name container=%container.name
    image=%container.image.repository)
  priority: NOTICE
  tags: [network, mitre_exfiltration]

# 特権コンテナの実行を検出
- rule: Privileged Container Started
  desc: Detect privileged container
  condition: >
    container_started and
    container.privileged=true
  output: >
    Privileged container started
    (user=%user.name container=%container.name
    image=%container.image.repository)
  priority: WARNING
  tags: [container, cis, mitre_privilege_escalation]

# クリプトマイニングの兆候を検出
- rule: Detect Crypto Mining
  desc: Detect crypto mining processes
  condition: >
    spawned_process and
    (proc.name in (crypto_miners) or
     proc.cmdline contains "stratum+tcp" or
     proc.cmdline contains "xmrig" or
     proc.cmdline contains "minerd")
  output: >
    Crypto mining detected
    (user=%user.name command=%proc.cmdline
    container=%container.name image=%container.image.repository)
  priority: CRITICAL
  tags: [cryptomining, mitre_resource_hijacking]

FalcoのKubernetesデプロイ

# Helm values.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: falco-config
  namespace: falco
data:
  falco.yaml: |
    # eBPFドライバーを使用
    driver:
      kind: modern_ebpf

    # JSON出力形式
    json_output: true
    json_include_output_property: true

    # 出力先設定
    stdout_output:
      enabled: true

    # Webhook出力
    http_output:
      enabled: true
      url: "http://falcosidekick:2801/"

    # gRPC出力
    grpc:
      enabled: true
      bind_address: "0.0.0.0:5060"

    # Kubernetes監査ログ統合
    webserver:
      enabled: true
      listen_port: 8765
      k8s_audit_endpoint: /k8s-audit

---
# Falcosidekickで各種サービスに連携
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: falcosidekick
  namespace: falco
spec:
  replicas: 2
  template:
    spec:
      containers:
      - name: falcosidekick
        image: falcosecurity/falcosidekick:latest
        env:
        # Slack通知
        - name: SLACK_WEBHOOKURL
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: falco-secrets
              key: slack-webhook
        # PagerDuty連携
        - name: PAGERDUTY_ROUTINGKEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: falco-secrets
              key: pagerduty-key
        # Elasticsearch送信
        - name: ELASTICSEARCH_HOSTPORT
          value: "elasticsearch.logging:9200"
        - name: ELASTICSEARCH_INDEX
          value: "falco-alerts"

Pixie - eBPFオブザーバビリティ

Pixieは、eBPFによる自動計装オブザーバビリティプラットフォームです。コード変更なしで、Kubernetes上のアプリケーションを深く可視化します。

Pixieの特徴

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Pixie Platform                       │
│                                                         │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │              PxL (Pixie Language)                │  │
│  │         - Pythonライクなクエリ言語                │  │
│  │         - リアルタイムデータ分析                  │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘  │
│                         │                               │
│                         ▼                               │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │              Data Collection                     │  │
│  │  ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐   │  │
│  │  │ HTTP   │ │ MySQL  │ │ Redis  │ │ gRPC   │   │  │
│  │  │        │ │        │ │        │ │        │   │  │
│  │  └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘   │  │
│  │  ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐   │  │
│  │  │Postgres│ │ Kafka  │ │ DNS    │ │ ...    │   │  │
│  │  └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘   │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘  │
│                         ▲                               │
│                         │ eBPF                          │
├─────────────────────────┼───────────────────────────────┤
│           Linux Kernel  │                               │
│  ┌──────────────────────┴───────────────────────────┐  │
│  │  Syscall Tracing | Network Tracing | CPU Profiling│  │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

PxLクエリ例

# HTTP リクエストレイテンシ分析
import px

# 過去5分間のHTTPリクエストを取得
df = px.DataFrame(table='http_events', start_time='-5m')

# サービスごとのレイテンシ統計
df = df.groupby(['service', 'req_path']).agg(
    count=('latency', px.count),
    avg_latency=('latency', px.mean),
    p50_latency=('latency', px.quantile, 0.5),
    p99_latency=('latency', px.quantile, 0.99),
    error_rate=('resp_status', lambda x: px.mean(x >= 400))
)

# 結果をソート
df = df.sort('p99_latency', ascending=False)

px.display(df, 'HTTP Latency by Service')

# データベースクエリ分析
import px

# MySQLクエリを取得
df = px.DataFrame(table='mysql_events', start_time='-10m')

# スロークエリを抽出
slow_queries = df[df['latency'] > 100000000]  # 100ms以上

# クエリパターンごとに集計
slow_queries = slow_queries.groupby(['req_body']).agg(
    count=('latency', px.count),
    avg_latency_ms=('latency', lambda x: px.mean(x) / 1000000),
    max_latency_ms=('latency', lambda x: px.max(x) / 1000000)
)

px.display(slow_queries.head(20), 'Top 20 Slow Queries')

# CPU プロファイリング
import px

# CPU使用率の高いプロセスを特定
df = px.DataFrame(table='process_stats', start_time='-5m')

# コンテナごとのCPU使用率
df = df.groupby(['container_name', 'cmdline']).agg(
    avg_cpu=('cpu_usage', px.mean),
    max_cpu=('cpu_usage', px.max),
    memory_mb=('memory_usage', lambda x: px.mean(x) / 1024 / 1024)
)

df = df[df['avg_cpu'] > 0.1]  # 10%以上
df = df.sort('avg_cpu', ascending=False)

px.display(df.head(20), 'High CPU Processes')

PixieのKubernetesデプロイ

# Pixie CLIでのデプロイ
# $ px deploy

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: pl

---
# Vizierエージェント設定
apiVersion: px.dev/v1alpha1
kind: Vizier
metadata:
  name: pixie
  namespace: pl
spec:
  version: "0.15.0"
  deployKey: <deploy-key>
  cloudAddr: "withpixie.ai:443"

  # PEM（Pixie Edge Module）設定
  pemMemoryLimit: "2Gi"
  pemMemoryRequest: "1Gi"

  # データ保持期間
  dataRetention: "24h"

  # 監視対象の名前空間
  customPEMFlags:
    PL_STIRLING_SOURCES_NAMESPACES: "default,production,staging"

  # リソース制限
  resources:
    limits:
      memory: "2Gi"
    requests:
      memory: "1Gi"
      cpu: "500m"

実装例：eBPFによるセキュリティモニタリング

カスタムeBPFプログラム

// security_monitor.bpf.c
#include <linux/bpf.h>
#include <linux/ptrace.h>
#include <bpf/bpf_helpers.h>
#include <bpf/bpf_tracing.h>

// イベント構造体
struct event {
    __u32 pid;
    __u32 uid;
    __u32 gid;
    char comm[16];
    char filename[256];
    __u64 timestamp;
};

// Ring Buffer
struct {
    __uint(type, BPF_MAP_TYPE_RINGBUF);
    __uint(max_entries, 256 * 1024);
} events SEC(".maps");

// 疑わしいファイルパス
struct {
    __uint(type, BPF_MAP_TYPE_HASH);
    __uint(max_entries, 1024);
    __type(key, char[256]);
    __type(value, __u32);
} suspicious_paths SEC(".maps");

// openatシステムコールをフック
SEC("tracepoint/syscalls/sys_enter_openat")
int trace_openat(struct trace_event_raw_sys_enter *ctx) {
    struct event *e;
    const char *filename;
    __u32 *is_suspicious;
    char path[256] = {};

    // ファイル名を取得
    filename = (const char *)ctx->args[1];
    bpf_probe_read_user_str(path, sizeof(path), filename);

    // 疑わしいパスかチェック
    is_suspicious = bpf_map_lookup_elem(&suspicious_paths, path);
    if (!is_suspicious)
        return 0;

    // イベントを送信
    e = bpf_ringbuf_reserve(&events, sizeof(*e), 0);
    if (!e)
        return 0;

    e->pid = bpf_get_current_pid_tgid() >> 32;
    e->uid = bpf_get_current_uid_gid() & 0xFFFFFFFF;
    e->gid = bpf_get_current_uid_gid() >> 32;
    e->timestamp = bpf_ktime_get_ns();
    bpf_get_current_comm(&e->comm, sizeof(e->comm));
    __builtin_memcpy(e->filename, path, sizeof(e->filename));

    bpf_ringbuf_submit(e, 0);
    return 0;
}

// execveシステムコールをフック
SEC("tracepoint/syscalls/sys_enter_execve")
int trace_execve(struct trace_event_raw_sys_enter *ctx) {
    struct event *e;
    const char *filename;

    e = bpf_ringbuf_reserve(&events, sizeof(*e), 0);
    if (!e)
        return 0;

    filename = (const char *)ctx->args[0];

    e->pid = bpf_get_current_pid_tgid() >> 32;
    e->uid = bpf_get_current_uid_gid() & 0xFFFFFFFF;
    e->gid = bpf_get_current_uid_gid() >> 32;
    e->timestamp = bpf_ktime_get_ns();
    bpf_get_current_comm(&e->comm, sizeof(e->comm));
    bpf_probe_read_user_str(e->filename, sizeof(e->filename), filename);

    bpf_ringbuf_submit(e, 0);
    return 0;
}

char LICENSE[] SEC("license") = "GPL";

ユーザー空間プログラム（Go）

// main.go
package main

import (
    "bytes"
    "encoding/binary"
    "fmt"
    "log"
    "os"
    "os/signal"
    "syscall"

    "github.com/cilium/ebpf"
    "github.com/cilium/ebpf/link"
    "github.com/cilium/ebpf/ringbuf"
    "github.com/cilium/ebpf/rlimit"
)

//go:generate go run github.com/cilium/ebpf/cmd/bpf2go -cc clang security_monitor security_monitor.bpf.c

type Event struct {
    Pid       uint32
    Uid       uint32
    Gid       uint32
    Comm      [16]byte
    Filename  [256]byte
    Timestamp uint64
}

func main() {
    // メモリ制限を解除
    if err := rlimit.RemoveMemlock(); err != nil {
        log.Fatalf("Failed to remove memlock: %v", err)
    }

    // eBPFプログラムをロード
    objs := security_monitorObjects{}
    if err := loadSecurity_monitorObjects(&objs, nil); err != nil {
        log.Fatalf("Failed to load eBPF objects: %v", err)
    }
    defer objs.Close()

    // 疑わしいパスを登録
    suspiciousPaths := []string{
        "/etc/passwd",
        "/etc/shadow",
        "/root/.ssh/authorized_keys",
        "/proc/self/environ",
    }

    for _, path := range suspiciousPaths {
        key := make([]byte, 256)
        copy(key, path)
        value := uint32(1)
        if err := objs.SuspiciousPaths.Put(key, value); err != nil {
            log.Printf("Failed to add path %s: %v", path, err)
        }
    }

    // トレースポイントにアタッチ
    tpOpenat, err := link.Tracepoint("syscalls", "sys_enter_openat", objs.TraceOpenat, nil)
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to attach openat tracepoint: %v", err)
    }
    defer tpOpenat.Close()

    tpExecve, err := link.Tracepoint("syscalls", "sys_enter_execve", objs.TraceExecve, nil)
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to attach execve tracepoint: %v", err)
    }
    defer tpExecve.Close()

    // Ring Bufferからイベントを読み取り
    rd, err := ringbuf.NewReader(objs.Events)
    if err != nil {
        log.Fatalf("Failed to create ring buffer reader: %v", err)
    }
    defer rd.Close()

    // シグナルハンドラ
    sig := make(chan os.Signal, 1)
    signal.Notify(sig, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)

    fmt.Println("Security Monitor started. Press Ctrl+C to exit.")
    fmt.Println("Monitoring suspicious file access and process execution...")

    go func() {
        <-sig
        rd.Close()
    }()

    // イベントループ
    for {
        record, err := rd.Read()
        if err != nil {
            if err == ringbuf.ErrClosed {
                break
            }
            log.Printf("Error reading from ring buffer: %v", err)
            continue
        }

        var event Event
        if err := binary.Read(bytes.NewReader(record.RawSample), binary.LittleEndian, &event); err != nil {
            log.Printf("Error parsing event: %v", err)
            continue
        }

        comm := string(bytes.TrimRight(event.Comm[:], "\x00"))
        filename := string(bytes.TrimRight(event.Filename[:], "\x00"))

        fmt.Printf("[ALERT] PID=%d UID=%d COMM=%s FILE=%s\n",
            event.Pid, event.Uid, comm, filename)
    }
}

2025年のeBPF動向

Linux Kernel 6.12以降の新機能

主要プロジェクトの成熟度

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│              eBPF エコシステム成熟度 (2025)              │
├────────────────┬─────────────┬─────────────────────────┤
│    プロジェクト   │   成熟度     │        採用状況          │
├────────────────┼─────────────┼─────────────────────────┤
│ Cilium         │ Graduated   │ 大規模本番環境で標準     │
│ Falco          │ Graduated   │ セキュリティ基盤として確立 │
│ Pixie          │ Sandbox     │ オブザーバビリティで急成長 │
│ Tetragon       │ Incubating  │ ランタイム強制で注目      │
│ Katran         │ Production  │ Meta社で大規模運用       │
│ bpftrace       │ Stable      │ デバッグの標準ツール      │
└────────────────┴─────────────┴─────────────────────────┘

パフォーマンス比較

# iptables vs eBPF (Cilium) パフォーマンス比較
benchmark_results:
  throughput:
    iptables: "100,000 pps"
    cilium_ebpf: "1,000,000 pps"
    improvement: "10x"

  latency:
    iptables_p99: "150 microseconds"
    cilium_ebpf_p99: "15 microseconds"
    improvement: "10x"

  cpu_overhead:
    iptables: "15%"
    cilium_ebpf: "3%"
    improvement: "5x"

  memory_footprint:
    iptables: "500MB (100k rules)"
    cilium_ebpf: "50MB (100k rules)"
    improvement: "10x"

Windows eBPFサポート

2025年、MicrosoftはWindows上でのeBPFサポートを強化しています:

# Windows eBPF for Windows (ebpf-for-windows)
# インストール
winget install Microsoft.eBPF

# 動作確認
bpftool prog list

# Ciliumとの互換性
# Windows Nodeでも同じCilium Network Policyが適用可能

まとめ

2025年、eBPFはクラウドネイティブインフラの中核技術として確立されました:

• Cilium: Kubernetesネットワーキングの標準として、kube-proxyの置き換えやサイドカーレスService Meshを実現
• Falco: ランタイムセキュリティのデファクトスタンダードとして、コンテナの脅威検出を自動化
• Pixie: コード変更不要のオブザーバビリティで、アプリケーションの深い可視化を提供

eBPFの強みは、カーネルレベルの高速処理と安全なサンドボックス実行を両立している点です。従来のカーネルモジュールと異なり、Verifierによる安全性保証があるため、本番環境での採用リスクが低減されています。

今後も、AIワークロードの最適化、セキュリティポリシーの自動化、マルチクラウド環境での統一監視など、eBPFの活用領域は拡大していくでしょう。クラウドネイティブ開発者にとって、eBPFの理解は必須スキルとなっています。

参考リソース:

• eBPF.io - eBPF公式サイト
• Cilium Documentation - Cilium公式ドキュメント
• Falco Documentation - Falco公式ドキュメント
• Pixie Documentation - Pixie公式ドキュメント