关于告警根因分析开源的信息

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本文目录一览：

• 1、智能运维是如何抑制告警风暴的？
• 2、可观测性有哪些好处？
• 3、到底是什么原因导致频发告警风暴？

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。

可观测性有哪些好处？

可观测性是由Gartner提出的一个全新观点。Gartner在今年近期的报告中提到，可观测性正逐渐成为企业企业智能运维中的高优先级项目，之所以出现这样的情况，是由于企业的业务发展中具有很多不可预测的情况发生，这就要求企业数字化能力中要着重较强自动检测、可观测性和可修复性。可观测性作为之中极为关键的一环，正以其能大幅提高运维事务处理效率的优势，在逐步替代传统的监控仪表。Gartner预测，未来的2-5年，可观测性将进入成熟期。届时，智能运维的整体水平将会得到变革性的提升。

可观测性如何能带来的价值

日益增长的业务价值关注度，让单纯的可见性必须向以数据为驱动的洞察能力升级，这个过程中可观测性的价值就会逐步体现。

将数据转化为答案

在决策层面从业务视角出发观测全局状况，进而利用可人工干预的算法模型对告警进行收敛，对历史数据进行分析，聚焦定位根因来源，结合AI的短期趋势预测，再利用资源规划功能，获取对未来趋势的预判结果，实现主动的数据预测。

数据处理过程更灵活

集合数据任务的编排和调试能力、可交互的检测模型调优及管理、场景化的编排引擎，使数据白盒化的接入、处理、输出，完成任务的诊断。并且能够及时反馈异常检测的结果，精细化调整日志的检测模式。最后形成多种运维场景下定制化的可观测编排引擎，灵活搭配业务场景实现数据的全面处理。

实现跨团队协作的高效性

通过统一的观测视角，能够建立与运维业务相关的规则引擎，完成基于组织架构的权限配置，根据团队分工进行任务分派，形成有策略、按需求的协同协作体系，保持业务运营的高效性。

实时大规模的观测

通过流批一体的高性能计算引擎以及集群化和多中心的部署，加之对异常检测模型的实时更新和训练，稳定且高效的适应多中心等复杂环境。在大规模的业务数据进入时，能够有效做出应对操作。

到底是什么原因导致频发告警风暴？

随着业务的复杂化和云化，对运维管理的要求也越来越精细化了，就像是蝴蝶效应，在一个复杂的环境中，数据间都是紧密相连的，只要有一个指标发生了变化，就很有可能会导致一系列的告警连锁反应。运维团队为了尽可能全面的覆盖IT系统的各个环节，不得不引入多个监控工具，不同监控工具会产生数以万计的告警，这些告警都需要去分析、优先级甄别，这样随着时间的推移，可能是数十万、百万的告警事件需要被关注，这就导致了告警风暴。对于这样的问题，你可以去了解下听云北冥智能告警平台，在传统告警模式上增加了智能告警算法，根据告警历史数据进行智能检测，大大缩短了故障发现事件，降低了告警条数。

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