关键一步告警管理（预警的第一步就是要进行）

本篇文章给大家谈谈关键一步告警管理，以及预警的第一步就是要进行对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享关键一步告警管理的知识，其中也会对预警的第一步就是要进行进行解释，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、告警管理
• 2、如何才能做到对告警通知有效管理？
• 3、告警管理和告警抑制有什么区别吗？
• 4、如何做好运维监控？
• 5、现场异常管理的四个关键步骤
• 6、如何管理oracle的告警日志和监听日志

告警管理

将CMDB系统与Prometheus连接，实现批量部署配置文件，批量管理告警信息等

1.收到告警后，能通过页面针对不合理的阈值进行单个
批量修改，在告警消息上能针对
单个阈值进行修改。
2.对应用进行分组，并针对该组制定告警规则。
3.告警发送通道的自助式配置。
4.维护窗口进行告警的单个
批量静默。

1.告警大屏上展示告警的关键信息，如应用、IP、维护者、重要性。
2.告警数据的分析，哪些应用或实例告警频率高。
3.告警的个例、批量修改，修改的记录有留痕。

哪里问题多？什么问题？。

1.平台下发数据是否正常，涉及规则、应用实例是否按既定规则推送。
2.规则变更后的生效时间，目前15分钟。
3.告警发生差异，触发阈值的告警数及送达告警数。
4.告警消息轨迹及时延，从产生告警及送达对应的通道。

1.针对硬件、网络、系统、应用（部分业务）四类采集器进行自助式告警规则、告警模板、应用分组配置。
2.自助式进行告警规则启用、禁用、静默。
3.告警大盘展现，不同级别不同颜色。
4.告警通知：钉钉@到人，接入电话、短信告警。
5.简化告警模板。
6.告警渠道管理。
7.支持用户订阅告警消息。
8.支持延迟通知设置。
9.行为日志记录：规则变更、阈值变更、静默变更。
10.告警消息上点击操作数据能同步到后端并处理。

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关键一步告警管理，常常是福不双至关键一步告警管理，故障不单行。每有运维问题发生的时候关键一步告警管理，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关键一步告警管理了。

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。

告警管理和告警抑制有什么区别吗？

告警管理界面用来展示当前正在发生关键一步告警管理的告警，支持筛选和检索，支持手动清除告警、抑制告警、标注告警、排序关键一步告警管理；而告警抑制支持以正则或者其它方式筛选掉不需要展示的告警，抑制的时候支持选择生效和失效的时间，支持周期性抑制告警。为关键一步告警管理了提升IT系统的运维管理效率，最大程度降低运维管理难度，AIOps就成关键一步告警管理了技术发展的必然选择，像国内具有AIOps能力的厂商听云，将告警管理作为AIOps的重要组成部分，实时性能警报，帮助企业更加量化的评估当下告警管理能力。

如何做好运维监控？

统一监控平台，说到底本质上也是一个监控系统，监控关键一步告警管理的基本能力是必不可少的，回归到监控的本质，先梳理下整个监控体系关键一步告警管理：

① 监控系统的本质是通过发现故障、解决故障、预防故障来为了保障业务的稳定。

② 监控体系一般来说包括数据采集、数据检测、告警管理、故障管理、视图管理和监控管理6大模块。而数据采集、数据检测和告警处理是监控的最小闭环，但如果想要真正把监控系统做好，那故障管理闭环、视图管理、监控管理的模块也缺一不可。

一、数据采集

1、采集方式

数据采集方式一般分为Agent模式和非Agent模式；

Agent模式包括插件采集、脚本采集、日志采集、进程采集、APM探针等

非Agent模式包括通用协议采集、Web拨测、API接口等

2、数据类型

监控的数据类型有指标、日志、跟踪数据三种类型。

指标数据是数值型的监控项，主要是通过维度来做标识。

日志数据是字符型的数据，主要是从中找一些关键字信息来做监控。

跟踪型数据反馈的是跟踪链路一个数据流转的过程，观察过程中的耗时性能是否正常。

3、采集频率

采集频率分秒级、分钟级、随机三种类型。常用的采集频率为分钟级。

4、采集传输

采集传输可按传输发起分类，也可按传输链路分类。

按传输发起分类有主动采集Pull（拉）、被动接收Push（推）

按传输链路分类有直连模式、Proxy传输。

其中Proxy传输不仅能解决监控数据跨网传输的问题，还可以缓解监控节点数量过多导致出现的数据传输的瓶颈，用Proxy实现数据分流。

5、数据存储

对于监控系统来说，主要有以下三种存储供选择

① 关系型数据库

例如MySQL、MSSQL、DB2；典型监控系统代表：Zabbix、SCOM、Tivoli；

由于数据库本身的限制，很难搞定海量监控的场景，有性能瓶颈，只在传统监控系统常用

② 时序数据库

为监控这种场景设计的数据库，擅长于指标数据存储和计算；例如InfluxDB、OpenTSDB（基于Hbase）、Prometheus等；典型监控系统代表：TICK监控框架、 Open-falcon、Prometheus

③ 全文检索数据库

这类型数据库主要用于日志型存储，对数据检索非常友好，例如Elasticsearch。

二、数据检测

1. 数据加工

① 数据清洗

数据清洗比如日志数据的清洗，因为日志数据是非结构化的数据，信息密度较低，因此需要从中提取有用的数据。

② 数据计算

很多原始性能数据不能直接用来判断数据是否产生异常。比如采集的数据是磁盘总量和磁盘使用量，如果要检测磁盘使用率，就需要对现有指标进行一个简单的四则运算，才能得到磁盘使用率。

③ 数据丰富

数据丰富就是给数据打上一些tags标签，比如打上主机、机房的标签，方便进行聚合计算。

④ 指标派生

指标派生指的是通过已有的指标，通过计算得出新的指标。

2. 检测算法

有固定规则和机器学习算法。固定算法是较为常见的算法，静态阈值、同比环比、自定义规则，而机器学习主要有动态基线、毛刺检测、指标预测、多指标关联检测等算法。

无论是固定规则还是机器学习，都会有相应的判断规则，即常见的< =和and/or的组合判断等。

三、告警管理

1. 告警丰富

告警丰富是为了后续告警事件分析做准备，需要辅助信息去判断该怎么处理、分析和通知。

告警丰富一般是通过规则，联动CMDB、知识库、作业历史记录等数据源，实现告警字段、关联信息的丰富；通过人工打Tags也是一种丰富方式，不过实际场景下由于人工成本高导致难以落地。

2. 告警收敛

告警收敛有三种思路：抑制、屏蔽和聚合

① 抑制

即抑制同样的问题，避免重复告警。常见的抑制方案有防抖抑制、依赖抑制、时间抑制、组合条件抑制、高可用抑制等。

② 屏蔽

屏蔽可预知的情况，比如变更维护期、固定的周期任务这些已经知道会发生的事件，心里已经有预期。

③ 聚合

聚合是把类似或相同的告警进行合并，因为可能反馈的是同一个现象。比如业务访问量升高，那承载业务的主机的CPU、内存、磁盘IO、网络IO等各项性能都会飙升，这样把这些性能指标都聚合到一块，更加便于告警的分析处理。

3. 告警通知

① 通知到人

通过一些常规的通知渠道，能够触达到人。

这样在没有人盯屏的时候，可以通过微信、短信、邮件触发到工作人员。

② 通知到系统

一般通过API推送给第三方系统，便于进行后续的事件处理

另外还需要支持自定义渠道扩展（比如企业里有自己的IM系统，可以自行接入）

四、故障管理

告警事件必须要处理有闭环，否则监控是没有意义的。

最常见还是人工处理：值班、工单、故障升级等。

经验积累可以把人工处理的故障积累到知识库里面，用于后续故障处理的参考。

自动处理，通过提取一些特定告警的固化的处理流程，实现特定场景的故障自愈；比如磁盘空间告警时把一些无用日志清掉。

智能分析主要是通过故障的关联分析、定位、预测等AI算法，进一步提升故障定位和处理的效率；

1. 视图管理

视图管理也属于增值性功能，主要是满足人的心理述求，做到心中有底，面向的角色很多（领导、管理员、值班员等）。

大屏：面向领导，提供全局概览

拓扑：面向运维人员，提供告警关联关系和影响面视图

仪表盘：面向运维人员，提供自定义的关注指标的视图

报表：面向运维人员、领导，提供一些统计汇总报表信息，例如周报、日报等

检索：面向运维人员，用于故障分析场景下的各类数据检索

2. 监控管理

监控管理是企业监控落地过程中的最大挑战。前5个模块都是监控系统对外提供的服务功能，而监控管理才是面向监控系统自身的管理和控制，关注真正落地的过程的功能呈现。主要有以下几个方面：

配置：简单、批量、自动

覆盖率：监控水平的衡量指标

指标库：监控指标的规范

移动端：随时随地处理问题

权限：使用控制

审计：管理合规

API：运维数据最大的来源，用于数据消费

自监控：自身稳定的保障

为了实现上述监控六大基础能力模块，我们可以按如下架构设计我们的统一监控平台。

主要分三层，接入层，能力层，功能层。

接入层主要考虑各种数据的接入，除了本身Agent和插件的采集接入，还需要支持第三方监控源的数据接入，才能算一个完整的统一监控平台。

能力层主要考虑监控的基础通用能力，包含数据采集模块、数据存储模块、数据加工模块、数据检测模块、AI分析模块。

功能层需要贴近用户使用场景，主要有管理、展示两类功能，在建设的过程中可以不断丰富功能场景。

另外，考虑到数据的关联关系，为未来的数据分析打下基础，监控和CMDB也需要紧密联动，所有的监控对象都应该用CMDB进行管理，另外，还可以配置驱动监控为指导理念，实现监控的自动上下线，告警通知自动识别负责人等场景，简化监控的维护管理。

为了统一监控平台能够在企业更好的落地，我们需要配备对应的管理体系，其中最重要的是指标管理体系。

指标管理体系的核心理念：

监控的指标体系是以CMDB为骨架，以监控指标为经脉，将整个统一监控平台的数据有机整合起来。

贯穿指标的生命周期管理，辅以指标的管理规范，保障监控平台长久有序的运行。

从企业业务应用的视角出发，一般将企业监控的对象分为6层，也可以根据企业自己的情况进行调整：

基础设施层

硬件设备层

操作系统层

组件服务层

应用性能层

业务运营层

现场异常管理的四个关键步骤

现场异常管理的四个关键步骤如下：

第一步：问题发生

当出现和平常生产不一样的情况和问题时，首先要停止生产并报告，同时，立即组织启动问题调查程序，以恢复到问题发生前的良好状态作为问题解决的目标。

这时千万不要试图通过调整生产参数以期得到正确的结果，从而破坏问题发生的真实现场，让我们离问题的真正原因越来越远，这是大多数人在处理现场问题时容易犯下的第一个错误，让你永远和问题的真相擦肩而过。

第二步：原因调查，调查变化发生的原因

首先，我们要从人员、设备和工具、材料、方法、产品、生产量等方面找到变化的地方，并调查从何时开始起了变化、过去是否有相同的变化、变化的程度如何、一线的人员是否能感知到这种变化。

找到变化点后，我们就要调查变化发生的原因，千万不要调查问题产生的原因。而大多数情况下人们会直接从最终的问题开始分析原因（比如用7步法、8D、FAT等方法），把最终问题的产生原因查找作为主攻方向，从而脱离了消除变化的原因以恢复正常状态的目的和方向，这是大多数人在处理现场问题时容易犯下的第二个错误，让你针对具体问题答非所问。

第三步：处理对策，让变化回复到原来的水平

针对变化的原因采取对策，以让变化的部分回复到原来的水平就可以了，没有变化的地方就不要去动它。在还没有找到变化的真正原因的时候，如果要先实施临时措施调整生产状态以恢复生产，在事后也必须要将所有的变化调整回归到原有的状态。

第四步：结果确认

当变化的部分回复到原来的状态后，确认过程的结果是否回到了以前的水平。这时，我们不需要过程的结果比以前更好，如果还要再进行改进的话，就要考虑改进的必要性、改进的效果以及改进的成本之间的平衡。

如果当变化回复到原来的状态后，而过程的结果没有回复到以前的水平，这时，我们就要转入到直接问题的原因分析，并将前面步骤中的调查结果作为直接问题分析中的必不可少的输入。

如何管理oracle的告警日志和监听日志

如何管理oracle的告警日志和监听日志
: sqlplus / as sysdba show parameter background 查到告警日志所在目录 然后cd到该目录, 并vi alert*.log 即可查看 关于关键一步告警管理和预警的第一步就是要进行的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 关键一步告警管理的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于预警的第一步就是要进行、关键一步告警管理的信息别忘了在本站进行查找喔。