告警去重降噪（主动降噪关闭）

本篇文章给大家谈谈告警去重降噪，以及主动降噪关闭对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享告警去重降噪的知识，其中也会对主动降噪关闭进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、如何做好企业告警降噪？
• 2、AlertManager 的安装使用
• 3、关于运维体系建设有没有什么好点的建议？
• 4、如何才能做到对告警通知有效管理？

如何做好企业告警降噪？

提到告警降噪我们可能会马上想到AI、智能等技术手段，其实对于告警降噪不同的产品，不同规模的公司面临的问题也是不一样的。告警治理是通过运营的手段进行告警抑制，告警治理是告警降噪的初级阶段，其主要的目的就是保证系统告警配置的保鲜，及时剔除无效的告警配置，防止无效的告警配置滋生。告警的出现往往是牵一发而动全身，有可能出现很多重复的告警风暴，其实你可以去了解下听云北冥告警平台，它可以有效的降低企业的复杂告警信息，避免重复告警，在传统告警模式上增加了智能告警算法，提高了告警准确性，减少了误报漏报，提升故障修复效率。

AlertManager 的安装使用

前面部署 Prometheus 告警去重降噪的时候就告警去重降噪了解到 Prometheus 包含一个报警模块告警去重降噪，就是 AlertManager，Alertmanager 主要用于接收 Prometheus 发送的告警信息，它支持丰富的告警通知渠道，而且很容易做到告警信息进行去重，降噪，分组等，是一款前卫的告警通知系统。

1、alertmanager-configmap.yaml

创建

2、alertmanager-pvc.yaml
注意storageClassName: 填写为自己集群的storageclass name

创建：

查看pvc和pv是否绑定成功

3、alertmanager-deployment.yaml

创建

查看alertmanager pod是否创建成功

4、alertmanager-service.yaml

创建

查看

5、配置Prometheus与Alertmanager通信

更新

关于运维体系建设有没有什么好点的建议？

作为企业数字化转型的重要手段，IT运维效率的高低会直接影响到业务的正常运转，传统运维走向智能运维，其实就是运维数字化的过程。在智能运维建设过程中，先平台还是先场景，对于很多企业用户来说一直是个难题。如果用户对自身数据情况了解非常清晰，且希望打破数据孤岛以建立统一运维数据平台，那么可以优先选择平台建设；如果用户明确知道底层平台需要的能力，寄希望于能直接带来业务价值，可以优先选择场景建设。

例如一家城市商业银行，它目前最大的问题可能只是监控效能低下，误报漏报多，我们可以先从集中告警入手，利用算法去重降噪，再查看相关告警之间的有效告警场景，筛选出最可能影响业务问题的告警。在提高告警处理效率后，再通过分析告警的源头，进一步解决监控指标静态阈值设定不准确的问题，用智能异常检测替代之，从而根本上提升监控效能。这就是场景化方式导入智能运维的方法。

智能运维建设，可以根据用户实际运维情况，同步开展，循序渐进地进行建设。擎创根据以往经验，总结出三个原则六步走的最佳实践方案，我们首先可以通过集中监控智能化改造、指标监控智能化改造和日志异常检测（弥补监控手段不足）等提升实时性数据处理能力，再通过智能故障排查（根因分析和定位）、智能知识管理（知识图谱）和故障自愈提升数据事后分析和处理能力。

对于有些公司提出的，运维成熟度不高不敢考虑智能运维？

运维成熟度度高的的企业，可以按照数据处理能力的维度，统一规划、分层实施，实现从运维数据局部集中到跨域集中，也就是先建立运维大数据平台，通过加强数据治理、优化数据质量，而后再过渡到基于算法的统计分析乃至流式实时处理，构建多样化智能运维场景，逐层实现智能运维能力建设。

但这种方式并非放之四海而皆准，对于成熟度不高的企业，迫切需要解决的是实际运维问题，而智能运维这时应该能成为解决实际问题的工具，它可以根据客户当前的运维成熟度选择具体应用场景，按照不同的路线图进行建设，这才是智能运维的应有的能力。智能运维的本质就是逐步提升对运维数据的分析处理能力。

如何才能做到对告警通知有效管理？

其实在一线运维工作中，常常是福不双至，故障不单行。每有运维问题发生的时候，往往会密集发生多个告警。当这些告警来袭的时候，一线运维人员要针对它的类型、等级、告警对象和内容等进行检查并选用合适的方法来应对。

告警等级较高时，比如持续出错的应用告警，在查验后会立即分派通知相关的负责人在第一时间开具事件工单，做对应的流程追踪；而遇到低等级或次要的系统告警，则可以暂缓处置，留作观察。

传统的处置方式需要用经验来判断问题的影响范围和严重性，再通过人工进行派单以及通知下游处理人员，这样效率低下，无法满足现今业务响应速度的要求了。

究其原因，有些周期性发生的高频问题，往往并不是最棘手的，是可以延后处置的。反而偶发的问题，比较需要特别关注（如果这是原始定级较高的故障，更应该第一时间关注）。

所以，在告警发生的时候，可以使用告警优先级推荐算法来分析处理问题。根据规律特征进行判别，看是否需要立即关注。再配合自动化工具，将推荐等级与原始等级都高的告警加上筛选规则，进行自动化开单处置。发现推荐等级与原始等级有背离的部分，可以筛选出来做复盘，对告警原始的等级进行优化，或者转化成升降级的规则逻辑来处置告警等级。

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