告警OnCall事件中心建设方法白皮书
事件 ONCALL 中心建设方法 一站式处理值班 OnCall,智能降噪 北京快猫星云科技有限公司 前言 市面上有众多监控系统,刨去商业软件不说,开源的就有 Nagios、Zabbix、Open-Falcon、 Nightingale、Grafana、Prometheus、Elastalert 等等,还有云厂商提供的监控系统,比如华为云的云 监控、腾 备的事件后续处理能 力。这里说的后续处理主要包括:多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升 级、协同闭环处理等等。监控系统或多或少都有一些这方面的能力,但是通常都不完备,而这,正是 PagerDuty FlashDuty 这种产品存在的价值。这些产品都是以 Duty 命名,核心就是支持告警 OnCall 值班处理的场景。 对于告警事件的后续处理,有哪些问题 思路方法和工具实践两个方面分 别进行探讨,下面先行探讨思路方法,看看要解决这些问题和需求,我们有哪些可能的解法。 思路方法篇 告警事件的后续处理:多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升级、协同闭环 处理等等。看起来需求很多,最核心的痛点有两个: ● 告警太多,打扰太多 ● 告警疏漏,无法闭环 我们先来看第一个痛点,首先分析一下造成告警太0 码力 | 23 页 | 1.75 MB | 1 年前31.6 利用夜莺扩展能力打造全方位监控系统
专家工程师 目 录 运维监控需求来源 01 监控痛点:全面完备、跨云 02 夜莺介绍: 国产开源监控系统 03 夜莺设计实现:Agentd 数据采集 04 夜莺设计实现:Server 数据处理 05 夜莺设计实现:技术难点及细节 06 运维监控需求来源 第一部分 如果贵司的业务强依赖IT技术,IT故障会直接影响营业收入, 稳定性体系一定要重视起来,而监控,就是稳定性体系中至 关重要的一环 27万美元,制造业会损失42万美 元 美团故障?滴滴故障?腾讯故障? 运维监控需求来源 01.监控的原始需求来自业务稳定性 如何减少服务停摆导致的经济损失?尽快发现故障并止损!故障处理过程中,监控是『发现』和『定位』两个环节 的关键工具。故障处理过程的首要原则是『止损』,因此,过程中的『发现』和『定位』都是面向尽快『止损』来 实现。 监控痛点:全面完备、跨云 第二部分 端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控,不管哪个 业务应用 夜莺介绍:国产开源监控系统 第三部分 国产开源监控产品相对比较匮乏,夜莺希望重新定义国产开 源监控,支持云原生监控,经受了滴滴大规模生产检验 Nightingale 夜莺是新一代国产智能监控平台,既可以解决传统物理机虚拟机的场景,也可以解 决容器的场景。衍生自Open-Falcon和滴滴Odin监控,经受了包括小米、美团、滴滴 在内的数百家企业的生产环境验证,简单可依赖,好用到爆!0 码力 | 40 页 | 3.85 MB | 1 年前3PromQL 从入门到精通
一个点,step = 20 就是每 20s 一个点,返回的数据的时间间隔取决于 step 参数而非原始数据的上报间隔。 Range Query 理论上是没法绘制 Graph 的(当然有些时序库可能会做容错处理),因为从原 理上说不通。绘图的时候,我们要选择一个时间范围,比如最近一小时,然后传给后端一个 step 参数用于控制分辨率,即数据间隔,比如 step=60,即表示希望每个 series 每分钟返回一 value+timestamp 的组合,我们直观理解就是,直接把时间范围内最后一个值减去第一个值, 不就可以得到增量了吗?非也!如下图: 1 1 1 这个图上的一些关键信息,我们摘录出文本,具体如下: promql: net_bytes_recv{interface="eth0"}[1m] @ 1661570908 965304237246 @1661570850 9653079539820 码力 | 16 页 | 2.77 MB | 1 年前3B站统⼀监控系统的设计,演进 与实践分享
metric类型 ⽇日志类型 ⾃自定义类型 ⼿手段 时间序列列数据 ⽇日志处理理流 ⾃自研 ⽤用户端监控 apm ⾃自研 客户端 播放器器 如何推进? 服务端监控 场景 分析监控场景对应监控⼿手段 类型 metric类型 ⽇日志类型 ⾃自定义类型 ⼿手段 时间序列列数据 ⽇日志处理理流 ⾃自研 ⽤用户端监控 apm ⾃自研 客户端 播放器器 事件管理理 告警渠道 报表系统 ⼯工单系统 鉴权 频控 标准化 时间维度 业务维度 关联关系 rms 告警升级 企业微信 钉钉 邮件 短信 ACK应答 屏蔽 告警等级 对应处理理⽅方式 监控系统 其他系统 告警中⼼心 告警源 meta信息 获取业务信息 获取关联关系 告警统计 有意思的尝试 科学的告警策略略 科学? machine learning? deep0 码力 | 34 页 | 650.25 KB | 1 年前3
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