集中事件告警平台市场分析（集中事件告警平台市场分析怎么写）

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本文目录一览：

• 1、有效运维的 on-call 机制
• 2、一个成熟的告警管理系统能给企业带来什么好处？
• 3、数据库安全审计系统的市场分析？
• 4、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？

有效运维的 on-call 机制

[编者按]本文作者为陈伯龙集中事件告警平台市场分析，云告警平台 OneAlert 创始人，著《云计算与 OpenStack 》，在IT运营管理、云计算方面从业10多年。

互联网技术集中事件告警平台市场分析的发展，离不开运维支撑工作，没有零bug集中事件告警平台市场分析的程序，没有不出问题的系统，问题故障不可怕，可怕的是没能有序的处理：

如何有效处理紧急事件驱动的工作，成为（特别是运维主管）运维工作的关键。我接触集中事件告警平台市场分析了大量的各类型公司运维，从初创、中小、大型公司，总结和分享一些大多公司通用的on-call机制，帮助有序的处理紧急事件：

基本上都是围绕人、流程、工具三方面进行，参考集中事件告警平台市场分析了ITIL的管理思路，大家感兴趣也可以参考下，特别是其中的ITIL V3的运营管理。

大多公司都用了zabbix和nagios、open-falcon等监控工具，对硬件、网络、应用进行监控。可能会存在监控分散问题：

告警集中化，就是所有的生产监控发现的告警事件集中到一起，这样我们盯着一个平台就够了，同样也容易分析问题，是不是相同和类似原因。

如果监控工具单一，集中化不是最必要的，如何有序处理才是最核心的。特别运维团队是3-5人到数十／百人，就很有必要梳理下支撑流程和响应机制了。

如果管理比较细一些，还会进行业务拆分，形成一个矩阵，例如一线、二线根据不同专业，如负责网络和负责不同应用的团队。
另外还要考虑告警严重的程度级别，进行差异化处理，要求严格的同学一般会建立响应级别[1-3]或[1-5]：

那么问题来了，规划和设计挺好，如何落地呢？目前看zabbix、nagios、open-falcon等监控工具更多是聚焦如何发现问题，支撑流程属于处理问题的范畴，或者是说管理范畴，这一点目前市面上合适工具较少：

接触过一个互联网金融公司，设计了非常规范化的流程和P0-P5级别应急处理方案，涉及了网络、云平台、近50个应用研发团队。

分派升级

排班管理

再好的流程和设计，当时没有及时收到通知和处理，那么就会很郁闷了，最后一公里问题解决方式：

还支持几点：不同级别、不同时间段的设置，例如晚上严重的电话通知，白天工作时间就不用了。
这里面还存在一个问题，当告警规模大了后，特别是告警风暴的话，很容易撑爆邮箱或者是手机短信了，所以接下来就聊下告警风暴规避的问题。

这个问题比较大，基本上有些监控工具做了一部分，目前看也是一个业界难题，简单来说：

我们目前做了一些尝试分享下：

机器学习告警合并

如果告警量很大，告警后续处理和跟踪往往会依赖于外部团队（部门外或公司外）。但是监控告警粒度太细了，可能很多告警都是一个事情。如上面的告警风暴中，由于应用程序故障，引发引发了大量的异常，之后又产生连锁反应，其实就是一个事情，只需要处理一个事情就行。
一般来说一线人员会采用邮件或者电话方式，直接通知对应负责人，但是这个就很难追踪和事后分析，所以一套事件管理机制。
ITIL规范的事件Incident流程很有参考价值，感兴趣同学参考下。事件工单需要：

事件单

影响范围和紧急程度的交叉矩阵影响到优先级

On-Call机制建立后，通过告警和事件数据分析、建立起以数据指标驱动的团队文化，有机会和大家分享。

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本文转自 OneAPM 官方博客

一个成熟的告警管理系统能给企业带来什么好处？

一个成熟的告警平台给企业带来的好处一定是非常多的，当我们的系统、网页出现问题时，影响最大的就是公司利益，用户的体验差就会不再使用产品，就直接导致了客户流失。听云北冥告警平台在行业内的口碑一直很专业，听云北冥作为听云全力打造的一款基于AIOps的智能告警与事件响应产品荣获了2020极具影响力产品奖项。用户可根据不同的应用，选择多种分派条件，使得告警通知到指定的运维人员，达到告警的多样性。多维度的报表帮助企业快速分析告警，回溯分析历史系统状况等等。你可以去了解看看，对你一定是有帮助的。

数据库安全审计系统的市场分析？

传统的关系型数据库审计已经很成熟，集中事件告警平台市场分析我们说说大数据库审计面临的挑战，安华金和在一个个针对大数据审计的项目落地过程中总结发现集中事件告警平台市场分析：
以操作类型为视角的统计很多场景不再实用，如HDFS下的数据库语句实际上是对文件系统的操作命令ls、cp等；
由于大数据存储节点众多，故数据访问端口范围的不确定性也随之而来，传统数据库审计对IP+端口的数据模型已不再适用，大数据审计一般都采用动态的端口范围，而且范围较大，如某项目现场的Hive端口数量30+；
语句模板难以用SQL方式翻译，在关系型数据库审计中安华金和的语句模板机制极大的减少了语句记录量，业务审计中以模板方式也极大的提高了统计和分析的价值，但大数据应用下这种方式将难以继续这种业务呈现；
业务化语言无法匹配，关系型数据库的业务化语言翻译不再适用于大数据时代。
这里提到的“大数据审计”有两层含义：
一是对使用大数据作为业务数据库存储的这类“数据库”审计；
二是对大量业务产生的审计数据以大数据方式存储。
前者的本质在于数据库的审计，后者的核心在于审计数据结果的处理。
在大数据使用愈发普及的市场背景下，以上两个方面常常同时出现：为了更好的服务于业务，大数据形态不断扩展和业务逐渐成熟，大数据审计成为刚需；大量的审计数据结果需要更大的存储空间和更庞大的后续统计分析，而这正是大数据擅长的地方，所以演变成了“用一个大数据应用来审计业务系统的大数据”。
在完成对大数据审计的协议解析后，如何呈现更合理的审计结果和统计分析集中事件告警平台市场分析？安华金和的思路是：基于现有DBAudit的语句、会话、风险三大视角基础框架，基于大数据形态做针对性的审计数据结果呈现和风险策略告警能力，DBAudit新的版本将会带来耳目一新的价值体现。
被审计数据库节点的极大增长，以及审计结果数据量的猛增，审计系统本身也将步入大数据化。
对大数据的审计支持能力，安华金和在国内厂商中一马当先，目前支持的大数据形态有：Hive、HBase、Sentry、HDFS、Impala、ElasticSearch，以及MangoDB、Redis等非关系型数据库。你与集中事件告警平台市场分析他们交流下，会有不同的收获⌄

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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