备的监控可能采用的 Zabbix，Kubernetes 的监控可能 用的 Prometheus（Kubernetes 可能有多套，以至于 Prometheus 可能有多套）或者 Nightingale， 日志的监控可能用的 Elastalert，如果上云了，可能还会有多套不同的云监控（尤其是多云场景下）。 监控系统的重心，通常是采集、存储、可视化、生成告警事件，但通常都不具有完备的事件后续处理能 这种产品，一定程度上是可以解决一些告警过多的问题，但如果能从告警规 则的源头做好优化，自然是事半功倍。很多公司的告警规则配置没有原则可循，每次故障复盘先看告警是 否漏报，一线工程师为了不背锅，自然是尽量多地提高告警覆盖面，但这么做的后果，就是告警过多，无 效告警占多数，长此以往，工程师疲惫不堪。 那么告警规则的配置应该遵照一个什么原则呢？虽然每个公司业务不同，总有一些通用的原则可循吧？的 的告警事件，就需要创建一个 Nightingale 类型的集成（Integration），点击上例中的 “支付”协作空间，进入协作空间详情，其中有个【集成数据】的入口： 上例中我已经创建过多个集成了，你的环境是新的，只需要点击【+新增一个集成】，选择集成类型，随便 输入一个集成名称，就可以创建一个集成。 创建完了集成之后，点击这个集成查看详情，会看到一个专属的 URL，以及相关的接入文档，去监控系

devops • 热爱新技术,热爱开源 • ⼩小宅男 故事的开始 B站炸了了.舆情监控(括弧笑脸) 我们的挑战 • 技术栈多 • 产品模块复杂 • 业务爆发式增⻓长 • 运维要求⾼高 当前情况: • 覆盖率低 • 误报，漏漏报多 • 告警⻛风暴暴 监控问题爆发: 重新定义的监控系统 ✦ 完整的监控体系 ✦ 科学的告警策略略 ✦ 统⼀一的告警中⼼心 完整的监控体系 时序数据 ✦ 具有统计特性 ✦ 具有规律律性 metric数据特征 选型原则 • 基于开源⽅方案，⼆二次开发 • 具备现代时间序列列数据库的特性 • 活跃项⽬目,具有成熟的⽣生态环境 结论 • prometheus • ⽀支持任意维度label • cncf基⾦金金会 metric • 40w+/s的指标采集 • 10k+ 监控⽬目标 • 10+ prometheus节点 target target IDC_2 获取
 监控⽬目标
 告警规则 web push rule push rule 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
 server sdk 注册 获取target

(multiplication)  / (division)  % (modulo)  ^ (power/exponentiation) 1 1 举一个例子来演示真实环境下的算术运算符的应用，比如之前的例子，对于内存可用率的指标 mem_available_percent 这个指标是采集器直接计算好的，如果采集器没有计算，而是上报了 原始指标 mem_available by相反的是without）： avg(mem_available_percent{app=~"clickhouse|canal"}) by (app) 函数 Prometheus 函数非常多，具体文档参考：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/ querying/functions/ 这一节我们举例说明一些常用的函数。 absent_over_time absent_over_time 接收一个 range-vector，如果range-vector是空，则返回1，表示absent，如果range-vector 有内容，则什么都不返回。 这个特性在生产环境下可以用作nodata告警，比如： absent_over_time(system_load_norm_1{ident="tt-fc-dev02.nj"}[5m]) 这个promql表示，tt-fc-dev02

Nightingale 夜莺是新一代国产智能监控平台，既可以解决传统物理机虚拟机的场景，也可以解 决容器的场景。衍生自Open-Falcon和滴滴Odin监控，经受了包括小米、美团、滴滴 在内的数百家企业的生产环境验证，简单可依赖，好用到爆！ 3500+ 600+ 500+ star issue fork 项目：https://github.com/didi/nightingale 官网：https://n9e