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 • 支持statsd的udp协议，用于业务应用的apm监控

收敛成一个故障，所有 B 服务的告警收敛成另一个故障。看起来效果好多了，只是没办法和现实中的告 警和故障建立完美的对应关系，不过从降噪收敛角度来看，够用了。 3、根据时间 + 文本相似度做收敛 文本相似度需要引入算法，但是算法总得有个规律，我们很想把某个故障相关的告警聚拢到一起，但是显 然，很难有个行之有效的规律，没有规律的算法效果自然好不到哪儿去。 既然没办法把告警自动 常好的降噪效果，大幅减 少打扰。示意图如下： 监控系统会产生原始的告警事件（event），属于同一个告警的多个事件被合并成告警（alert），类似的告 警（比如某个标签相同，或者文本相似度很高）被合并成故障（incident），最终通知用户的是一个个故 障，大幅降低了打扰性。 不同的告警事件，通常有不同的分发逻辑，比如不同时段不同的分发逻辑：白天用短信通知，晚上用电话

value+timestamp 的组合，我们直观理解就是，直接把时间范围内最后一个值减去第一个值， 不就可以得到增量了吗？非也！如下图： 1 1 1 这个图上的一些关键信息，我们摘录出文本，具体如下： promql: net_bytes_recv{interface="eth0"}[1m] @ 1661570908 965304237246 @1661570850 965307953982