报警管理告警管理(报警处理方式)

来源网友投稿 657 2023-01-25

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本文目录一览:

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。

告警管理和告警抑制有什么区别吗?

告警管理界面用来展示当前正在发生的告警,支持筛选和检索,支持手动清除告警、抑制告警、标注告警、排序;而告警抑制支持以正则或者其它方式筛选掉不需要展示的告警,抑制的时候支持选择生效和失效的时间,支持周期性抑制告警。为了提升IT系统的运维管理效率,最大程度降低运维管理难度,AIOps就成了技术发展的必然选择,像国内具有AIOps能力的厂商听云,将告警管理作为AIOps的重要组成部分,实时性能警报,帮助企业更加量化的评估当下告警管理能力。

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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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。

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