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 力。这里说的后续处理主要包括：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、协同闭环处理等等。监控系统或多或少都有 聊天群组，平时都不用关注，只要 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 告警升级机制需要认领功能的配合，也就是一线人员收到告警之后要通过某种机制告诉系统：“我已知晓 告警，现在我开始处理了，你不要升级了”。典型的认领功能一般是做在页面上的，告警后打开告警事件 管理中心，选中相关告警一键认领，也可以通过上行短信或即时通讯工具中的上行回调机制来完成。 升级机制会给值班人员很大的压力，毕竟谁也不想稍不留神就把电话打到老板那里，所以一般只有严重的 告警才

Agentd Agentd LoadBalance 1. 单机版Prom 2. 集群版m3db 3. 集群版n9e-tsdb 3种存储方案，按需选择 Agentd 夜莺设计实现 Agentd 数据采集 第四部分 监控系统的核心功能，是数据采集、存储、分析、展示，完 备性看采集能力，是否能够兼容并包，纳入更多生态的能力， 至关重要 夜莺数据采集 01.监控数据采集，all in 进程存 活 端口监 控 插件脚 本 日志监 控 网络设 备 中间件 类 数据库 类 • 支持在web上配置采集策略，不同的采集可以指定 不同的探针机器、目标机器，便于管理和知识传 承 • 独创在端上流式读取日志，根据正则提取指标的 机制，轻量易用，无业务侵入性 • 内置集成了多种数据库中间件的采集以及网络设 备的采集，复用telegraf和datadog-agent的能力 夜莺Server数据处理 05. data - write 夜莺Server数据处理 06. data - read 夜莺Server数据处理 夜莺设计实现 技术难点及细节 第六部分 0１. 规则集中化管理及自动发现 夜莺 技术难点及细节 0２. 采集器 夜莺 技术难点及细节 0２. 数据序列化及传输问题 夜莺 技术难点及细节 Thank you

18秒，但是99分位时间是10秒，相差巨大，更容易暴露问 题。这里所谓的99分位延迟10秒，可以理解为，99%的请求都在10秒内返回。 从监控系统角度，如何来存储和计算出99分位值呢？如果每分钟有1亿个请求，难道真的要在监 控系统中存储这1亿个请求，然后排序，然后求取分位值？那这个代价就太大了。监控数据是采 样数据，对准确性要求没有那么的高，有没有什么办法可以降低这个代价呢？这就是 Prometheus Prometheus 官方文档即可。最后扩展介绍一 个 MetricsQL（MetricsQL 是 VictoriaMetrics 提供的一种查询语言，兼容 PromQL 并对其做 了增强，如果你的存储是 VictoriaMetrics，则可以使用这些扩展函数） 中的扩展函数。 count_gt_over_time 假设原始需求：某个指标（ 假设指标名字是 interface_status ）每分钟上报一次，如果

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