告警量数据分析大纲（告警分析报告）

本篇文章给大家谈谈告警量数据分析大纲，以及告警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。 今天给各位分享告警量数据分析大纲的知识，其中也会对告警分析报告进行解释，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、告警管理
• 2、专业大数据开发课程大纲一般学习多长时间?
• 3、有效运维的 on-call 机制
• 4、大数据培训要学什么

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。

专业大数据开发课程大纲一般学习多长时间?

据我所知大概6个月，未来是这方面的时代，在这方面方面 魔据据说条件不错，但是还是要试听考察的。不管是否有基础学习都是没有问题的，主要看的是自身学习是不是用心，够不够努力，也可以去实际了解一下。

有效运维的 on-call 机制

[编者按]本文作者为陈伯龙，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。

互联网技术的发展，离不开运维支撑工作，没有零bug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。

OneA lert 是 OneAPM 旗下产品，是国内第一个 SaaS 模式的云告警平台，集成国内外主流监控/支撑系统，实现一个平台上集中处理所有 IT 事件，提升 IT 可靠性。想阅读更多技术文章，请访问 OneAPM 官方技术博客 。

本文转自 OneAPM 官方博客

大数据培训要学什么

大数据工程师培训课程有哪些?目前大数据基础课程需要学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性、HTML表格、表单的设计与制作、学习CSS、丰富HTML网页的样式、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观、 ...
大数据工程师培训课程有哪些?目前大数据基础课程需要学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性、HTML表格、表单的设计与制作、学习CSS、丰富HTML网页的样式、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观、复习所有知识、完成项目布置等。

除此之外大数据工程师培训课程有哪些?
大数据工程师培训课程第一部分：大数据基础——java语言基础方面
1、Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
2、 HTML、CSS与Java
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
3、JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
大数据工程师培训课程第二部分： LinuxHadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
大数据工程师培训课程第三部分：分布式计算框架和SparkStrom生态体系
1、分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(www.sina.com.cn)
2、storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
大数据工程师培训课程第四部分：大数据项目实战(一线公司真实项目)
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
大数据工程师培训课程第五部分：大数据分析 —AI(人工智能)
Data Analyze工作环境准备数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
1、Python机器学习2、图像识别神经网络、自然语言处理社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析 关于告警量数据分析大纲和告警分析报告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。 告警量数据分析大纲的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于告警分析报告、告警量数据分析大纲的信息别忘了在本站进行查找喔。