事件告警管理（事件管理器好多错误和警告）

本篇文章给大家谈谈事件告警管理，以及事件管理器好多错误和警告对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享事件告警管理的知识，其中也会对事件管理器好多错误和警告进行解释，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、如何才能做到对告警通知有效管理？
• 2、运维告警管理——告警的灵活分派
• 3、一个成熟的告警管理系统能给企业带来什么好处？
• 4、如何快速、灵活的实现告警通知，第一时间解决问题？

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。

运维告警管理——告警的灵活分派

当下运维人员的一大头疼事，便是复杂而凌乱的告警，无法将告警信息进行灵活分类，通知给不同的人，这样就加大了 IT运维 人员对告警信息的判断难度，进而无法快速的的定位到根因，也就无法快速的解决问题。

睿象云 智能告警 平台Cloud Alert（简称CA）快速接入各类事件，通过人工智能算法自动发现、诊断、修复IT系统运行事故，并能帮助企业形成最佳事件管理流程，让业务运行更加安全可靠；

灵活的分派策略：

在CA的分派策略当中，用户可以根据不同的应用，选定不同的筛选条件，将条件相结合，让指定的告警通知到特定的人；例如：在zabbix应用中，用户可以选择告警级别、告警内容、主机、服务、告警对象、hostgroups、applications等筛选条件，将告警条件相结合，使得告警通知到的人。用户也可以选择将告警通知到组、排班、钉钉、企业微信等协作通知方式；为了防止重要的告警遗漏，CA平台也推出了分派升级策略，当告警在用户指定的时间内未被认领或关闭时，会通知到第二负责人，同样的也可以设置第三、第四负责人，以此类推。

功能详情见视频： http://video.aiops.com/CA.assignment.mp4

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一个成熟的告警管理系统能给企业带来什么好处？

一个成熟事件告警管理的告警平台给企业带来的好处一定是非常多的事件告警管理，当我们的系统、网页出现问题时，影响最大的就是公司利益，用户的体验差就会不再使用产品，就直接导致了客户流失。听云北冥告警平台在行业内的口碑一直很专业，听云北冥作为听云全力打造的一款基于AIOps的智能告警与事件响应产品荣获了2020极具影响力产品奖项。用户可根据不同的应用，选择多种分派条件，使得告警通知到指定的运维人员，达到告警的多样性。多维度的报表帮助企业快速分析告警，回溯分析历史系统状况等等。你可以去了解看看，对你一定是有帮助的。

如何快速、灵活的实现告警通知，第一时间解决问题？

数据中心产生告警噪音，一般由两个大的原因所引起：1、存在大量重复的告警：大多数监控系统关注的点在快速、无遗漏地将异常告警抛出。2、大量的告警因为服务组件之间的相互依赖关系、相互影响，而产生的大量的关联告警。
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。擎创告警辨析中心4.0是擎创科技研发的新一代智能告警管理、分析及处置平台，可配置能力更成熟，具有更开放的集成能力，可以将数据中心的监控系统、ITSM流程平台系统、自动化引擎系统、知识库系统、通知类平台等系统无缝集成，并驱动整个数据中心运维体系更快、更智能、更流畅运行。不仅可以满足科技能力及数据治理较强的企业需求，同时也可以通过智能化手段满足科技及数据治理较差企业的需求。

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