告警相关性规则分析（告警类型）

本篇文章给大家谈谈告警相关性规则分析，以及告警类型对应的知识点，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相关性规则分析的知识，其中也会对告警类型进行解释，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、证据的关联性规则是怎样的
• 3、如何才能做到对告警通知有效管理？
• 4、智能运维是如何抑制告警风暴的？

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告警相关性规则分析的阈值进行单个
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.告警发送通道告警相关性规则分析的自助式配置。
4.维护窗口进行告警告警相关性规则分析的单个
批量静默。

1.告警大屏上展示告警告警相关性规则分析的关键信息，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.告警通知告警相关性规则分析：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。

证据的关联性规则是怎样的

证据的三性主要包括了真实性、合法性以及关联性。不同的性质涉及到的内容不同，同时适用的规则也不太一样，接下来，我们具体看看民事证据的关联性规则是怎样的，希望对你有所帮助。
相关性证据规则又称为关联性证据规则，是指只有与本案有关的事实材料才能作为证据使用。美国联邦证据法第403条规定：“证据虽然具有关联性，但可能导致不公正的偏见、混淆争议或误导陪审团的危险大于该证据可能具有的价值时，或者考虑到过分拖延、浪费时间或无需出示重复证据时，也可以不采纳。”英美证据法还专门对一些证据的关联性作了限定。
英美证据法还专门对一些证据的关联性作了限定，大体包括以下的内容：
1、有关被告人的品格没有关联性，但存在某些例外：
（1）如果被告人提出有关其本人的品格证据，那么控方可以提出相反的品格证据进行反驳;
（2）有利于被告人的品格证据不受相关性规则的限制;
（3）如果提出品格证据的目的不是为了证明案件事实，而是为了影响对被告人的定罪量刑，也可以不受限制;
2、被害人品格一般也不具有关联性，但庭审中如果出于准确确定被告人刑事责任之需，可以存在某些例外：
（1）如果被害人主张在犯罪过程中是无过错一方，而被告人持反对意见，这时可以允许被告人提出有关
被害人品格和行为的证据，作为证明当时被害人的行为与其品格存在一致性的重要佐证;
（2）控方也可以提出维护被害人的品格证据，但必须在被告人对这一问题提出相关证据后，对方可提出相反的证据;
（3）在性犯罪案件中，有关被害人过去性行为方面的名声或评价不具有关联性;
3、被告人的前科或先前的类似行为一般不具有关联性，除非它构成被指控行为的一个组成部分。
4、特定的诉讼行为。譬如：曾作过有罪答辩，后来又撤回;
5、特定的事实行为。
如事件发生后某人实施补救措施的事实就不得作为该人对此事件实负有责任的证据加以采用。
民事案件当中搜集到的证据，肯定是要与案件有关联的，即能够直接或间接的证明案件事实的证据，同时这也的证据还必须要求合法，是真实而不是伪造的。如果您想了解更多这方面的知识，可以通过法律咨询平台咨询这方面的律师，的专业律师会帮助您解决相关问题，维护你的合法权益。
延伸阅读：
证据的真实性是指什么？
刑事证据的合法性审查
怎么判断证据的真实性?

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。

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，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。

关于告警相关性规则分析和告警类型的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 告警相关性规则分析的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于告警类型、告警相关性规则分析的信息别忘了在本站进行查找喔。