告警与降噪（噪音控制降噪）

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本文目录一览：

• 1、如何做好企业告警降噪？

• 2、智能运维是如何抑制告警风暴的？

• 3、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里

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如何做好企业告警降噪？

提到告警降噪告警与降噪我们可能会马上想到AI、智能等技术手段告警与降噪，其实对于告警降噪不同告警与降噪的产品告警与降噪，不同规模的公司面临的问题也是不一样的。告警治理是通过运营的手段进行告警抑制告警与降噪，告警治理是告警降噪的初级阶段，其主要的目的就是保证系统告警配置的保鲜，及时剔除无效的告警配置，防止无效的告警配置滋生。告警的出现往往是牵一发而动全身，有可能出现很多重复的告警风暴，其实你可以去了解下听云北冥告警平台，它可以有效的降低企业的复杂告警信息，避免重复告警，在传统告警模式上增加了智能告警算法，提高了告警准确性，减少了误报漏报，提升故障修复效率。

智能运维是如何抑制告警风暴的？

通常智能运维中告警与降噪的告警收敛场景告警与降噪，以机器学习算法为驱动，对海量的告警事件进行降噪和关联分析，辅助根因定位并可沉淀故障处理的知识，从而提升企业的运维效率，降低运维成本。 告警产生后，AIOps系统通过算法甄别 内容相关性（重复性、相似性）、时序相关性和拓扑相关

性 事件来进行告警事件的自动化抑制。这类收敛抑制，往往能得到99%的告警压缩率，极大地提高告警与降噪了告警有效性。

在一个完整的智能运维告警产品里，除了告警收敛，还可以基于故障传播链及拓扑信息 ( 可选 ), 智能发现突发故障场景；基于告警“熵值”算法，实现告警的动态优先级推荐；通过时序以及拓扑关系定位故障场景根因，并进行根因标记。当这些都可以完成时，由告警事件一步步引导的根因定位和排障，才是真正智能运维发挥了作用。

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里

智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

由此可以看出，基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件（即告警）、配置和性能，而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测，二者可谓互相补充相得益彰。

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