更新最新 main en 版本帮助文档

docs/zh/02-ce-install/01-overview.md

@@ -29,7 +29,7 @@ permalink: /ce-install/overview
 
 DeepFlow 中的 eBPF 能力（AutoTracing、AutoProfiling）对内核版本的要求如下：
 | 体系架构 | 发行版 | 内核版本 | kprobe [1] | Golang uprobe | OpenSSL uprobe | perf |
-| -------- | ------ | -------  | ---------- | ------------- | -------------- | ---- |
+| -------- | ------ | ------- | ---------- | ------------- | -------------- | ---- |
 | X86 | CentOS 7.9 | 3.10.0-940+ **[2]** | Y | Y **[3]** | Y **[3]** | Y |
 | | RedHat 7.6 | 3.10.0-940+ **[2]** | Y | Y **[3]** | Y **[3]** | Y |
 | | \* | 4.14 **[4]** | Y | Y **[3]** | | Y |

docs/zh/02-ce-install/02-all-in-one.md

@@ -108,7 +108,7 @@ Grafana auth: admin:deepflow
 
 我们不推荐使用 Docker 部署 DeepFlow Server 端，具体原因如下：
 
-1. Server 端依赖  K8s 的 [lease](https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/architecture/leases/) 进行选主，通过多副本实现高可用性。而 Docker 环境缺乏 K8s 的这一机制，导致 Server 端仅能以单副本模式运行。在 Agent 节点数量较多或数据采集量较大的场景下，单副本实例可能因资源瓶颈而无法承载高并发的数据量。
+1. Server 端依赖 K8s 的 [lease](https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/architecture/leases/) 进行选主，通过多副本实现高可用性。而 Docker 环境缺乏 K8s 的这一机制，导致 Server 端仅能以单副本模式运行。在 Agent 节点数量较多或数据采集量较大的场景下，单副本实例可能因资源瓶颈而无法承载高并发的数据量。
 2. 当 Server 端以单副本形式部署时，配套的 ClickHouse 只能采用单切片形式部署，否则会导致数据写入不均衡，这在一定程度上限制了数据的查询速度。
 
 ## 准备工作
@@ -169,6 +169,7 @@ docker compose -f deepflow-docker-compose/docker-compose.yaml up -d
 通过 docker compose 部署后，将浏览器指向 `http://<$NODE_IP_FOR_DEEPFLOW>:3000` 即可登录 Grafana 控制台
 
 默认凭据：
+
 - 用户名：admin
 - 密码：deepflow
 

docs/zh/02-ce-install/08-serverless-pod.md

@@ -42,6 +42,7 @@ helm install deepflow-agent -n deepflow deepflow/deepflow-agent --version 6.6.01
 ```
 
 上述命令将会部署两组 deepflow-agent：
+
 - watcher：一个 deepflow-agent 的 deployment，用于同步 K8s 资源。
   - 部署时会自动注入 `K8S_WATCH_POLICY=watch-only` 的环境变量，此时 deepflow-agent 仅会同步 K8s 资源，不会采集可观测性数据。
 - daemonset：在每个 serverless pod 中以 sidecar 的方式注入 deepflow-agent，用于采集可观测性数据。

docs/zh/02-ce-install/09-ai-agent.md

@@ -11,20 +11,21 @@ DeepFlow 部署时，默认不会启用 AI 组件，需手动在 `values-custom.
 stella-agent-ce:
   enabled: true
   replicas: 1
-  hostNetwork: "false"
+  hostNetwork: 'false'
   dnsPolicy: ClusterFirst
   imagePullSecrets: []
-  nameOverride: ""
-  fullnameOverride: ""
+  nameOverride: ''
+  fullnameOverride: ''
   podAnnotations: {}
 
   image:
-    repository: "{{ .Values.global.image.repository }}/deepflowio-stella-agent-ce"
+    repository: '{{ .Values.global.image.repository }}/deepflowio-stella-agent-ce'
     pullPolicy: Always
     # Overrides the image tag whose default is the chart appVersion.
     tag: latest
 
-  podSecurityContext: {}
+  podSecurityContext:
+    {}
     # fsGroup: 2000
 
   securityContext:
@@ -40,19 +41,19 @@ stella-agent-ce:
     ## Configuration for ClickHouse service
     annotations: {}
     labels: {}
-    clusterIP: ""
+    clusterIP: ''
 
     ## Port for ClickHouse Service to listen on
     ports:
-    - name: tcp
-      port: 20831
-      targetPort: 20831
-      nodePort: 
-      protocol: TCP
+      - name: tcp
+        port: 20831
+        targetPort: 20831
+        nodePort:
+        protocol: TCP
     # Additional ports to open for server service
     additionalPorts: []
     externalIPs: []
-    loadBalancerIP: ""
+    loadBalancerIP: ''
     loadBalancerSourceRanges: []
 
     ## Denotes if this Service desires to route external traffic to node-local or cluster-wide endpoints
@@ -81,18 +82,19 @@ stella-agent-ce:
     df-llm-agent.yaml:
       daemon: true
       api_timeout: 500
-      sql_show: "false"
-      log_file: "/var/log/df-llm-agent.log"
-      log_level: "info"
-      instance_path: "/root/df-llm-agent"
+      sql_show: 'false'
+      log_file: '/var/log/df-llm-agent.log'
+      log_level: 'info'
+      instance_path: '/root/df-llm-agent'
       mysql:
-        host: "{{ if $.Values.global.externalMySQL.enabled }}{{$.Values.global.externalMySQL.ip}}{{ else }}{{ $.Release.Name }}-mysql{{end}}"
-        port: "{{ if $.Values.global.externalMySQL.enabled }}{{$.Values.global.externalMySQL.port}}{{ else }}30130{{end}}"
-        user_name: "{{ if $.Values.global.externalMySQL.enabled }}{{$.Values.global.externalMySQL.username}}{{ else }}root{{end}}"
-        user_password: "{{ if $.Values.global.externalMySQL.enabled }}{{$.Values.global.externalMySQL.password}}{{ else }}{{ .Values.global.password.mysql }}{{end}}"
-        database: "deepflow_llm"
-
-  resources: {}
+        host: '{{ if $.Values.global.externalMySQL.enabled }}{{$.Values.global.externalMySQL.ip}}{{ else }}{{ $.Release.Name }}-mysql{{end}}'
+        port: '{{ if $.Values.global.externalMySQL.enabled }}{{$.Values.global.externalMySQL.port}}{{ else }}30130{{end}}'
+        user_name: '{{ if $.Values.global.externalMySQL.enabled }}{{$.Values.global.externalMySQL.username}}{{ else }}root{{end}}'
+        user_password: '{{ if $.Values.global.externalMySQL.enabled }}{{$.Values.global.externalMySQL.password}}{{ else }}{{ .Values.global.password.mysql }}{{end}}'
+        database: 'deepflow_llm'
+
+  resources:
+    {}
     # limits:
     #   cpu: 100m
     #   memory: 128Mi
@@ -108,7 +110,8 @@ stella-agent-ce:
   podAntiAffinityTermLabelSelector: []
   podAffinityLabelSelector: []
   podAffinityTermLabelSelector: []
-  nodeAffinityLabelSelector: []
+  nodeAffinityLabelSelector:
+    []
     # - matchExpressions:
     #     - key: kubernetes.io/hostname
     #       operator: In

docs/zh/04-best-practice/03-special-environment-deployment.md

@@ -122,6 +122,7 @@ K8s 使用 macvlan CNI 时，在 rootns 下只能看到所有 POD 共用的一
 参考[文档](../configuration/agent/#inputs.cbpf.af_packet.inner_interface_capture_enabled)，开启 deepflow-agent 的 `inputs.cbpf.af_packet.inner_interface_capture_enabled`，可采集 PodNS 中的网卡流量。
 
 注意需要同时调整如下配置：
+
 - `inputs.cbpf.af_packet.tunning.ring_blocks_enabled`：使得能够让 AF_PACKET 的内存消耗可调整。
 - `inputs.cbpf.af_packet.tunning.ring_blocks`：使得能够精简所有 AF_PACKET 的总体内存消耗。
 - `inputs.cbpf.af_packet.inner_interface_regex`：使得能够正确匹配 PodNS 内部的网卡名称。
@@ -138,7 +139,6 @@ K8s 使用 macvlan CNI 时，在 rootns 下只能看到所有 POD 共用的一
 
 唯一需要注意的是，Agent 的 tap_interface_regex 只需配置为 Node NIC 列表。
 
-
 # K8s 运行 Agent 权限受限
 
 ## 无 K8s Daemonset 部署权限