运维告警辅助分析（运维告警辅助分析报告）

本篇文章给大家谈谈运维告警辅助分析，以及运维告警辅助分析报告对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享运维告警辅助分析的知识，其中也会对运维告警辅助分析报告进行解释，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、智能运维是如何抑制告警风暴的？
• 2、运维告警等级详解
• 3、如何做好运维监控？
• 4、IT运维如何处理大量告警
• 5、如何构建完善的运维服务体系
• 6、公司购买了很多安全设备，但安全运维人员还是需要面对很多无效告警，运营效率低下，有什么解决方案吗？

智能运维是如何抑制告警风暴的？

通常智能运维中的告警收敛场景运维告警辅助分析，以机器学习算法为驱动运维告警辅助分析，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。

运维告警等级详解

互联网时代 IT 相关的衍生产品有很多，监控工具为其中的佼佼者。很多监控工具对于确保网站和应用的平稳运行做了非常多的工作，但是，对于告警产生到通知用户的过程，还有很大的改进空间。

在合理评估告警严重程度的基础上，确保通知合适的运维汪，对于快速有效解决事件至关重要。但是我们对告警等级的重要性以及如何设置告警等级来提高团队效率，还缺少必要的认识。针对该问题，以下几条快速指南可以供大家参考。

什么是告警等级运维告警辅助分析？有什么重要性？

简单来说，告警等级是表征事件严重性的指标之一，取决于事件对用户体验以及网站或应用整体性能造成的负面影响的大小。

例如，导致网站崩溃的事件，被认为负面影响极大，告警等级也就较高运维告警辅助分析；而一个Ping的问题有时不会很明显，被认为负面影响略小，告警等级也就较低。

告警等级的重要性体现在以下方面：

有助于减少和控制告警噪声的数量。

使得错误处理流程更为顺畅。

使运维告警辅助分析你解决问题更有效率。

总而言之，根据告警等级不同，可以优先处理重要事件，避免干扰到不在职责范围内的无关人员。

怎样创建合适的团队告警等级规则？

确定告警等级的重要性，相信大家已经了解了，但如何创建一个适合整个团队事件严重程度的评估方法，是监控工具开发人员的棘手问题。

一般来说，评估告警等级过程需考虑以下3个方面：

1.严重性等级结构

2.团队结构

3.通信结构

1）严重性等级结构

严重性等级的主要目的是确保合适的人员能够知道问题，并按照严重程度来处理问题。一般来说，设置严重程度等级结构的最简单方法是根据商业价值来确定网站或应用的最关键部分。并且在团队中，并没有所谓的正确或错误的方式来判定严重性等级。要知道，重要的是了解团队如何划分具体的事件，并确保每个人都达成共识。

2）团队结构

清晰地认识团队结构并对告警进行有序分派，将提高整个团队的执行效率。为了更有序和有效的分派告警，我们应该注意几个问题：

告警处理需要涉及哪些人？

处理事件时，每个人的责任是什么？

告警要求在哪个环节通知哪些人？

3）通信结构

如果运维告警辅助分析你不知道告警在团队结构内应该如何通信，那么建立通信结构将是创建严重性等级过程中最为困难的一环。

你可以这样考虑：

严重性等级结构：这个问题有多严重？

团队结构：这是谁的责任？

通信结构：如果问题发生，如何以及何时联系团队成员？

创建通信结构能将不同事件与团队中的不同角色联系起来，并根据时间紧迫度与错误频率添加更明确的操作。这样，可以确保通过恰当的渠道联系到合适的人员，且符合当前的情况。如果一个响应者不在线上，可通过告警升级机制确保团队中的其运维告警辅助分析他成员得到通知。

根据团队结构，选择合适的通知渠道与阈值配置，意味着问题解决能更加高效，且不会牵涉到无关人员。
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如何做好运维监控？

统一监控平台运维告警辅助分析，说到底本质上也是一个监控系统运维告警辅助分析，监控的基本能力是必不可少的运维告警辅助分析，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

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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如何构建完善的运维服务体系

运维服务体系建设的内容

1、运维管理制度建设

结合目前的实际情况，统一制定运维管理制度和规范。制度体系内容要涵盖机房管理、网络管理、资产管理、主机和应用管理、存储和备份管理、技术服务管理、安全管理、文档管理以及人员管理等类别。

2、运维技术服务平台

运维技术服务平台由运维事件响应中心、运维管理系统、运维知识库和运维辅助分析系统构成

3、运维服务管理系统

运维流程管理系统的建立，可以使日常的运维工作有序化，职责角色清晰化，能够有效地提高解决问题的速度和质量，使运维部门内的相关支持信息更为畅通、透明、完整，实现知识的积累和管理，更好地进行量化管理和设定优化指标，进行持续地服务改进，最终提高整个运维工作的效率和质量。

4、运维知识库建设

运行维护知识库由知识库平台和知识库内容两部分组成。知识库平台包括知识检索、知识维护与管理等，可以通过纯Web方式向服务请求对象提供基于Web的查询服务和检索服务，以完全共享知识库中的知识，在提供Web服务时，还可通过响应中心平台来即时地响应用户请求的服务。

5、运维辅助分析系统

以日常监控平台、运维响应中心、运维流程管理系统为基础，通过统计分析，了解运维服务能力与服务质量的现状，并可以进行趋势分析，为运维管理决策提供支持。

6、运行维护队伍建设

针对目前信息系统IT资源现状以及对技术支持的需求，组成各类别维护人员的专家队伍，集中的开展运行维护工作。

7、运行维护制度建立

为确保运行维护工作正常、有序、高效地进行，必须针对运行维护的管理流程和内容，制定相应的运行维护管理制度，实现各项工作的规范化管理。运维流程管理平台、运行维护知识库、运维辅助分析系统等的使用、维护的有关制度。

公司购买了很多安全设备，但安全运维人员还是需要面对很多无效告警，运营效率低下，有什么解决方案吗？

在传统的运维方式中，原始的事件里有许多重复性的、杂乱的噪音信息，而且某一个组件发生问题，往往会引发相关的组件都产生报警，这样在短时间内就会产生告警风暴，这也会严重影响运维人员的判断，因此传统的集中监控，都是依赖运维人员的经验梳理规则，并将事件归并、关联的规则运用于平台，实现告警抑制。这样就会出现你提问的这种情况，导致运营效率低下。

这时建议可以采用“智能运维”的手段，AIOps智能运维能够对传统集中监控进行智慧赋能，比如我们以擎创科技的夏洛克AIOps告警辨析中心为例，来展开分析这种AI赋能的几种方式：
1. 对既有的完全基于经验进行规则梳理的处理方式的智慧赋能

2. 对事件的精细化分析能力的智慧赋能

3. 通过建立人工和智能相融合的迭代反馈机制促使监控持续优化

综上所述，集中监控作为运维的“双眼”，应该是AIOps智慧赋能的第一站，赋能后的智能化集中监控将具备三大优势：

能够以更低的人力成本更及时有效地发现问题端倪，提高了业务保障能力；

能够更深入的洞察和分析告警，提升了故障排查效能；

能够利用人机融合的智慧，建立持续改进的机制，并且为进一步进行基础指标监控以及日志分析等其他领域的智能化改造提供了指导方向。

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