告警管理根源性分析（告警和事件管理）

本篇文章给大家谈谈告警管理根源性分析，以及告警和事件管理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享告警管理根源性分析的知识，其中也会对告警和事件管理进行解释，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、运维告警管理——告警的灵活分派
• 3、如何才能做到对告警通知有效管理？
• 4、华为ptn网管根源告警什么意思
• 5、如何做好运维监控？

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。

运维告警管理——告警的灵活分派

当下运维人员告警管理根源性分析的一大头疼事告警管理根源性分析，便是复杂而凌乱告警管理根源性分析的告警告警管理根源性分析，无法将告警信息进行灵活分类告警管理根源性分析，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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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，常常是福不双至，故障不单行。每有运维问题发生的时候，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。

华为ptn网管根源告警什么意思

射频单元校准通道异常告警 ；射频单元驻波告警；射频单元通道异常告警；被汇聚射频单元链路异常告警；射频单元维护链路异常告警；BBU IR接口异常告警；NodeB退服告警；射频单元硬件故障告警；网元连接中断；射频单元通道幅相一致性告警；小区退服告警；射频单元输入电源能力不足告警；传输光接口异常告警；射频单元交流掉电告警；系统时钟不可用告警；单板硬件故障告警；射频单元业务不可用告警；BBU IR光模块收发异常告警；时间同步失败告警；小区不可用告警；射频单元配置但不可用告警；单板心跳检测失败告警；BBU IR光接口性能恶化告警；系统时钟参考源不可用告警等等

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

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