获取监控数据 获取监控数据 推送告警 1. 降低编写规则的成本 2. 降低多idc维护成本 规则管理理⻚页⾯面 例例⼦子 - 业务监控 稿件 账号 Feed PAAS托管 服务树 container http
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RX packets 后面的值是 OS 启动以来收到的总的包量，TX packets 后面的值是 OS 启动以来发 出去的总的包量，都是很大的值，我们通常不太关注这个值当前是多少，更关注的是最近 1 分 钟收到/发出多少包，或者每秒收到/发出多少包。 1 2 3 4 5 6 7 8 而对于监控数据采集器而言，一般是周期性运行的，比如每 10 秒采集一次，每次采集网卡收 到/发出 历 mem_available 的5条记录，对于每一条，去 mem_total 的5条记录中找标签相同的记录，进 行除法运算。除法运算得到5条结果（0~1之间的数字），然后跟100相乘（得到百分比大 小），100这个数字称为标量，5条结果和标量计算，会把每一条结果分别乘以100，得到最终 的结果，这个最终结果其实就是 mem_available_percent。 如果分子和分母对应的s vector2，其结果是一个向量，包含vector1的所有原始元素（标签集+值）以及 vector2中所有在vector1中没有匹配标签集的元素。 举一个例子，比如系统负载，有最近1分钟、最近5分钟、最近15分钟的负载，需求是：最近1分 钟的负载大于8或者最近5分钟的负载大于8，就告警，promql写法： system_load1{app="clickhouse"} > 8 or 1 2 3 1 2 s

02 夜莺介绍： 国产开源监控系统 03 夜莺设计实现：Agentd 数据采集 04 夜莺设计实现：Server 数据处理 05 夜莺设计实现：技术难点及细节 06 运维监控需求来源 第一部分 如果贵司的业务强依赖IT技术，IT故障会直接影响营业收入， 稳定性体系一定要重视起来，而监控，就是稳定性体系中至 关重要的一环 运维监控需求来源 01.监控的原始需求来自业务稳定性 左图是2013年的一个新闻，讲 左图是2013年的一个新闻，讲 Google宕机的影响。2020年也出现 过aws大规模宕机的情况，影响不 止是55万美元，直接影响大半个 互联网！ 2018年有美国调研机构指出，如 果服务器宕机1分钟，银行会损失 27万美元，制造业会损失42万美 元 美团故障？滴滴故障？腾讯故障？ 运维监控需求来源 01.监控的原始需求来自业务稳定性 如何减少服务停摆导致的经济损失？尽快发现故障并止 损』来 实现。 监控痛点：全面完备、跨云 第二部分 端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控，不管哪个 环节出问题都能及时感知 产品要求 01.端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控 端上 卡顿 崩溃 链路 连通性 链路质量 服务端 硬件资源 组件服务 业务应用 夜莺介绍：国产开源监控系统 第三部分 国产开源监控产品相对比较匮乏，夜莺希望重新定义国产开

这种产品存在的价值。这些产品都是以 Duty 命名，核心就是支持告警 OnCall 值班处理的场景。 对于告警事件的后续处理，有哪些问题和需求以及何为最佳实践？我们从思路方法和工具实践两个方面分 别进行探讨，下面先行探讨思路方法，看看要解决这些问题和需求，我们有哪些可能的解法。 思路方法篇 告警事件的后续处理：多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升级、协同闭环 每天早上上班或晚上下班之前稍微看一眼就行，这样就可以减少打扰。 制定了这个原则之后，如果大家不遵守怎么办呢？还是有很多告警没有对应的 Runbook，作为管理人 员，我们应该怎么处理？我的建议是分产品线统计一个指标：“Runbook 预置率”，就是各个产品线有 多少告警规则配置了 Runbook，有多少没有配置，这个比例要统计出来，然后做成红黑榜，让大家去治 理，治理一段时间之后有经验了， incident 却很难自动收敛。不过业界也会有一些常见的做法，下面我举几个例子。 1、根据时间做收敛 把告警中心收到的所有告警，按照时间维度做收敛，比如按照分钟颗粒度，一分钟内所有告警收敛成一个 故障，下一分钟所有告警收敛成另一个故障。显然，一个故障内的多个告警相互之间可能没有关联关系， 所以这种收敛方法不是太好。 2、根据时间 + 标签做收敛 除了时间维度，再加上某个