运维告警处理心得体会（运维告警处理心得体会怎么写）

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本文目录一览：

• 1、IT运维如何处理大量告警
• 2、对于告警系统的运维，需要注意哪些点？
• 3、运维告警管理——告警的灵活分派
• 4、告警风暴会影响运维的工作效率吗？
• 5、如何做好运维监控？
• 6、在运维过程中， 系统告警信息太多如何解决？

IT运维如何处理大量告警

一、在运维的过程中，需要记住一个原则：如果报警发给了 一个不能短期内解决问题 的人。 那么应该反思这个报警是否有合理的必要。

二、告警信息，需要定制分发，制定告警策略，重点需要关注以下几个方面原则。

哪些业务需要告警？

哪种故障需要告警？

告警等级如何划分？

故障依赖关系如何定义？

告警信息如何汇集？

如何做到精准有效的告警？

最终的目的就是少收告警信息，自动处理故障，自动恢复服务，当然，这是一条漫长的路。

如果不解决以上问题，将会被告警信息所淹没，最终如题主所言，影响运维工作。

对于监控的告警信息，处理的好，将会提高我们的故障响应速度，处理的不好，会影响我们的工作情绪，适得其反。试想，当一天收到1000封告警信息，是否还会去逐一查看监控告警信息？是否还能分辨是否重大故障，还是一般故障？

对于误报，漏报，会让人对信息的警觉性放松，时间久了，还会导致对接收监控信息有反感。所以，对于监控告警信息的发送，是一件特别慎重的事情。总结一下，对于监控告警信息，我们有以下的需求：

1.基于业务类型，将告警信息发送给相应的业务用户，例如IDC人员，WEB运维，CDN运维，网络运维，不同的人员管理不同的设备，因此需要把故障发送给相关用户处理。

2.基于故障级别，对一个故障，将不同的故障级别发送给不同用户，例如5分钟内的故障发送给运维一线人员，10分钟发送给运维部门主管，30分钟发送给运维部门经理。重特大故障发送部门相关领导。

3.基于时间发送，比如业务维护期，告警无需发送。

4.故障的相关依赖关系，当A服务发生故障时，发送一般告警，当A，B服务故障时候，发送业务故障告警。

5.对出现故障的服务尝试用相关命令或者脚本进进行操作处理，尝试自动恢复，例如重启服务，重启服务器等。

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对于告警系统的运维，需要注意哪些点？

告警系统作为运维部门的哨兵，对故障告警起到至关重要的作用，有时候几分钟的差距就会造成大量的损失。

1、 所以告警系统必须足够稳定

告警系统绝对不能宕机，否则等于瞎子，失去了对告警的实时性监控。同时告警消息不能阻塞，对于日志、指标等关键数据的告警生成处理也不能缓慢。

2、应对可能存在的告警风暴

有时候，一旦出现异常情景，往往会带来告警风暴，这时候对告警系统通道就有很大的压力，轻则阻塞通道，重则服务宕机。

3、解决告警通道的资源有限的问题

目前告警一般都是通过微信、短信、电话、钉钉，集中方式发给运维负责人，其中微信、钉钉都涉及到资源使用上限，一旦消息发送这类配额耗尽，那么等于告警通道彻底断掉，也就无法及时告警。

对这类问题，可以提前做好扩容工作，尽可能的提升钉钉、微信通道每月发送信息上线。

类似短信、电话这类的方式，使用次数直接和资金挂钩，一个告警风暴下来，往往及时几千倍的费用，非常恐怖。

对于以上情况，也可以对已发送的信心数据进行统计，在剩余配额不足10%的时候，发出资源不足的预警。

同时对于每种告警设置或者每个被监控的业务系统做内部消息配额设置，超过配额一样发出预警。

4、灵活的通知方式

一般告警发送后，都可以通过不同的渠道告知客户，但是如果遇到发送通道堵塞（例如微信配额不足，邮件发送不出去），系统应该具有自动切换发信通道的能力，一般可以事先设定候选优先级，例如微信不行了，就发送钉钉和电话。

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。

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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。

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告警风暴会影响运维的工作效率吗？

对于监控的告警信息，处理的好，将会提高我们的故障响应速度，处理的不好，会影响我们的工作情绪，适得其反。试想一下，当一天我们受到了1000条告警信息，是不是会感到头疼，是否会逐一查看监控告警信息？对于误报、漏报，会让人对信息的警觉性放松，时间久了，就会导致运维人员的疲惫感和压力感，当情绪出现问题的时候，势必会影响运维的工作效率。其实对于告警风暴你可以去了解下听云北冥告警平台，可以有效的降低企业的告警信息，避免重复告警的出现，还增加了告警算法，提高了告警的准确性。

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

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。 关于运维告警处理心得体会和运维告警处理心得体会怎么写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。 运维告警处理心得体会的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于运维告警处理心得体会怎么写、运维告警处理心得体会的信息别忘了在本站进行查找喔。