告警管理 开源(告警规则引擎)

来源网友投稿 1638 2023-01-25

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本文目录一览:

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:

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

华为esight 专业版和标准版有什么区别

专业版 跟标准版告警管理 开源的区别在于 可以监测的节点不同 告警管理 开源,支持监测 设备类型不同。
专业版告警管理 开源:能监测上万个网络节点,能够监测 网络设备类型 更多,不管什么品牌的网络设备都支持。
东西不错,价格也很美丽,看看就好 ,当然标准版的价格也不贵啦!要不然用linux平台下的监控开源软件把如zabbit! 很多人都选择后者。

告警管理

将CMDB系统与Prometheus连接告警管理 开源,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。

哪里问题多告警管理 开源?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.告警通知告警管理 开源: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。

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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