运维性能告警（运维监控报警）

本文目录一览：

• 1、公司购买了很多安全设备，但安全运维人员还是需要面对很多无效告警，运营效率低下，有什么解决方案吗？

• 2、智能运维是如何抑制告警风暴的？

• 3、在运维过程中， 系统告警信息太多如何解决？

• 4、如果在运维工作中收到非常多的告警信息，影响了本身的运维工作，应该从哪几个方面进行优化和改善？

公司购买了很多安全设备，但安全运维人员还是需要面对很多无效告警，运营效率低下，有什么解决方案吗？

在传统的运维方式中，原始的事件里有许多重复性的、杂乱的噪音信息，而且某一个组件发生问题，往往会引发相关的组件都产生报警，这样在短时间内就会产生告警风暴，这也会严重影响运维人员的判断，因此传统的集中监控，都是依赖运维人员的经验梳理规则，并将事件归并、关联的规则运用于平台，实现告警抑制。这样就会出现你提问的这种情况，导致运营效率低下。

这时建议可以采用“智能运维”的手段，AIOps智能运维能够对传统集中监控进行智慧赋能，比如我们以睿象云告警辨析中心为例，来展开分析这种AI赋能的几种方式：

1. 对既有的完全基于经验进行规则梳理的处理方式的智慧赋能

2. 对事件的精细化分析能力的智慧赋能

3. 通过建立人工和智能相融合的迭代反馈机制促使监控持续优化

综上所述，集中监控作为运维的“双眼”，应该是AIOps智慧赋能的第一站，赋能后的智能化集中监控将具备三大优势：

能够以更低的人力成本更及时有效地发现问题端倪，提高了业务保障能力；

能够更深入的洞察和分析告警，提升了故障排查效能；

能够利用人机融合的智慧，建立持续改进的机制，并且为进一步进行基础指标监控以及日志分析等其他领域的智能化改造提供了指导方向。

智能运维是如何抑制告警风暴的？

通常智能运维中的告警收敛场景，以机器学习算法为驱动，对海量的告警事件进行降噪和关联分析，辅助根因定位并可沉淀故障处理的知识，从而提升企业的运维效率，降低运维成本。 告警产生后，AIOps系统通过算法甄别 内容相关性（重复性、相似性）、时序相关性和拓扑相关

性 事件来进行告警事件的自动化抑制。这类收敛抑制，往往能得到99%的告警压缩率，极大地提高了告警有效性。

在一个完整的智能运维告警产品里，除了告警收敛，还可以基于故障传播链及拓扑信息 ( 可选 ), 智能发现突发故障场景；基于告警“熵值”算法，实现告警的动态优先级推荐；通过时序以及拓扑关系定位故障场景根因，并进行根因标记。当这些都可以完成时，由告警事件一步步引导的根因定位和排障，才是真正智能运维发挥了作用。

在运维过程中， 系统告警信息太多如何解决？

由于监控项较多，当一起产生告警时，运维人员会应接不暇。云帮手通过告警信息分类展示，让用户可自行选择查看某一项告警信息，能够减少遗漏，快速找到问题根源并处理；同样，有效的日志分类能够帮助用户及时查看到自己某一项的操作记录，快速追溯到问题根源，提高运维效率。

如果在运维工作中收到非常多的告警信息，影响了本身的运维工作，应该从哪几个方面进行优化和改善？

看告警是否影响正常办公。不影响的话，要调整告警时段和告警阀值·望采纳！谢谢！