告警分析平台（告警测试什么意思）

本篇文章给大家谈谈告警分析平台，以及告警测试什么意思对应的知识点，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分析平台的知识，其中也会对告警测试什么意思进行解释，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、如何快速、灵活的实现告警通知，第一时间解决问题？
• 2、一个成熟的告警管理系统能给企业带来什么好处？
• 3、故障恢复方法 告警
• 4、如何获取舆情数据

如何快速、灵活的实现告警通知，第一时间解决问题？

数据中心产生告警噪音，一般由两个大的原因所引起：1、存在大量重复的告警：大多数监控系统关注的点在快速、无遗漏地将异常告警抛出。2、大量的告警因为服务组件之间的相互依赖关系、相互影响，而产生的大量的关联告警。
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。擎创告警辨析中心4.0是擎创科技研发的新一代智能告警管理、分析及处置平台，可配置能力更成熟，具有更开放的集成能力，可以将数据中心的监控系统、ITSM流程平台系统、自动化引擎系统、知识库系统、通知类平台等系统无缝集成，并驱动整个数据中心运维体系更快、更智能、更流畅运行。不仅可以满足科技能力及数据治理较强的企业需求，同时也可以通过智能化手段满足科技及数据治理较差企业的需求。

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告警分析平台，当告警分析平台我们的系统、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。告警分析平台你可以去了解看看，对你一定是有帮助的。

故障恢复方法 告警

‍测试环境中出现了一个异常的告警现象：一条告警通过 Thanos Ruler 的 HTTP 接口观察到持续处于 active 状态，但是从 AlertManager 这边看这条告警为已解决状态。按照 DMP 平台的设计，告警已解决指的是告警上设置的结束时间已经过了当前时间。一条发送至 AlertManager 的告警为已解决状态有三种可能：1. 手动解决了告警2. 告警只产生了一次，第二次计算告警规则时会发送一个已解决的告警3. AlertManager 接收到的告警会带着一个自动解决时间，如果还没到达自动解决时间，则将该时间重置为 24h 后首先，因为了解到测试环境没有手动解决过异常告警，排除第一条；其次，由于该告警持续处于 active 状态，所以不会是因为告警只产生了一次而接收到已解决状态的告警，排除第二条；最后，告警的告警的产生时间与自动解决时间相差不是 24h，排除第三条。那问题出在什么地方呢？

分析

下面我们开始分析这个问题。综合第一节的描述，初步的猜想是告警在到达 AlertManager 前的某些阶段的处理过程太长，导致告警到达 AlertManager 后就已经过了自动解决时间。我们从分析平台里一条告警的流转过程入手，找出告警在哪个处理阶段耗时过长。首先，一条告警的产生需要两方面的配合：

metric 数据

告警规则

将 metric 数据输入到告警规则进行计算，如果符合条件则产生告警。DMP 平台集成了 Thanos 的相关组件，数据的提供和计算则会分开，数据还是由 Prometheus Server 提供，而告警规则的计算则交由 Thanos Rule（下文简称 Ruler）处理。下图是 Ruler 组件在集群中所处的位置：

看来，想要弄清楚现告警的产生到 AlertManager 之间的过程，需要先弄清除 Ruler 的大致机制。官方文档对 Ruler 的介绍是：You can think of Rule as a simplified Prometheus that does not require a sidecar and does not scrape and do PromQL evaluation (no QueryAPI)。

不难推测，Ruler 应该是在 Prometheus 上封装了一层，并提供一些额外的功能。通过翻阅资料大致了解，Ruler 使用 Prometheus 提供的库计算告警规则，并提供一些额外的功能。下面是 Ruler 中告警流转过程：

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首先，图中每个告警规则 Rule 都有一个 active queue（下面简称本地队列），用来保存一个告警规则下的活跃告警。

其次，从本地队列中取出告警，发送至 AlertManager 前，会被放入 Thanos Rule Queue（下面简称缓冲队列），该缓冲队列有两个属性：

capacity（默认值为 10000）：控制缓冲队列的大小，

maxBatchSize（默认值为 100）：控制单次发送到 AlertManager 的最大告警数

了解了上述过程，再通过翻阅 Ruler 源码发现，一条告警在放入缓冲队列前，会为其设置一个默认的自动解决时间（当前时间 + 3m），这里是影响告警自动解决的开始时间，在这以后，有两个阶段可能影响告警的处理：1. 缓冲队列阶段2. 出缓冲队列到 AlertManager 阶段（网络延迟影响）由于测试环境是局域网环境，并且也没在环境上发现网络相关的问题，我们初步排除第二个阶段的影响，下面我们将注意力放在缓冲队列上。通过相关源码发现，告警在缓冲队列中的处理过程大致如下：如果本地队列中存在一条告警，其上次发送之间距离现在超过了 1m（默认值，可修改），则将该告警放入缓冲队列，并从缓冲队列中推送最多 maxBatchSize 个告警发送至 AlertManager。反之，如果所有本地队列中的告警，在最近 1m 内都有发送过，那么就不会推送缓冲队列中的告警。也就是说，如果在一段时间内，产生了大量重复的告警，缓冲队列的推送频率会下降。队列的生产方太多，消费方太少，该队列中的告警就会产生堆积的现象。因此我们不难猜测，问题原因很可能是是缓冲队列推送频率变低的情况下，单次推送的告警数量太少，导致缓冲队列堆积。下面我们通过两个方面验证上述猜想：首先通过日志可以得到队列在大约 20000s 内推送了大约 2000 次，即平均 10s 推送一次。结合缓冲队列的具体属性，一条存在于队列中的告警大约需要 (capacity/maxBatchSize)*10s = 16m，AlertManager 在接收到告警后早已超过了默认的自动解决时间（3m）。其次，Ruler 提供了 3 个 metric 的值来监控缓冲队列的运行情况：

thanos_alert_queue_alerts_dropped_total

thanos_alert_queue_alerts_pushed_total

thanos_alert_queue_alerts_popped_total

通过观察 thanos_alert_queue_alerts_dropped_total 的值，看到存在告警丢失的总数，也能佐证了缓冲队列在某些时刻存在已满的情况。

解决通过以上的分析，我们基本确定了问题的根源：Ruler 组件内置的缓冲队列堆积造成了告警发送的延迟。针对这个问题，我们选择调整队列的 maxBatchSize 值。下面介绍一下这个值如何设置的思路。由于每计算一次告警规则就会尝试推送一次缓冲队列，我们通过估计一个告警数量的最大值，得到 maxBatchSize 可以设置的最小值。假设你的业务系统需要监控的实体数量分别为 x1、x2、x3、...、xn，实体上的告警规则数量分别有 y1、y2、y3、...、yn，那么一次能产生的告警数量最多是(x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn)，最多推送（y1 + y2 + y3 + ... + yn）次，所以要使缓冲队列不堆积，maxBatchSize 应该满足：maxBatchSize = (x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn) / (y1 + y2 + y3 + ... + yn)，假设 x = max(x1,x2, ...,xn), 将不等式右边适当放大后为 x，即 maxBatchSize 的最小值为 x。也就是说，可以将 maxBatchSize 设置为系统中数量最大的那一类监控实体，对于 DMP 平台，一般来说是 MySQL 实例。

注意事项

上面的计算过程只是提供一个参考思路，如果最终计算出该值过大，很有可能对 AlertManager 造成压力，因而失去缓冲队列的作用，所以还是需要结合实际情况，具体分析。因为 DMP 将 Ruler 集成到了自己的组件中，所以可以比较方便地对这个值进行修改。如果是依照官方文档的介绍使用的 Ruler 组件，那么需要对源码文件进行定制化修改。

如何获取舆情数据

一、人工浏览搜索

通过人工浏览搜索的方式，首先要求安排专门的网络舆情信息监测专员，以负责各大媒体平台上的舆情信息收集工作。然后借助像搜索引擎、社交平台搜索功能以及新闻门户网站的站内搜索导航等方式，从海量的互联网信息中查找与筛选，然后进行舆情统计。在这种方式下，费时费力不说，而且还难以保证信息的时效性、全面性，周期也比较长。

二、软件平台收集监测法

随着互联网技术的发展与成熟，现在一些专业从事网络信息收集和整理分析的大数据网络舆情监测公司应运而生。通过其研发的互联网舆情分析平台，不仅能够实时全网监测，还能自动识别舆情、跟踪舆情、进行舆情分析，提供舆情告警通知及专业的舆情分析报告服务。

如：企业互联网舆情分析平台-识微商情监测系统：大数据监测工具，旨在帮助广大的企业用户摆脱网络信息收集和整理分析的困扰，可根据用户订阅的主题，实时采集并推送互联网公开的与企业相关的舆论舆情信息，覆盖短视频、微博、微信、论坛、博客、新闻媒体、主流门户网站等多个平台，可自动挖掘舆情传播渠道、分析舆情演变发展趋势、网民情感倾向，舆情分析图表简报自动生成。

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