机器的告警收敛成另一个故障。或者按照服务维度，某个时间段内所有 A 服务的告警 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。

值的大小。 还是上面的例子，平均响应时间是1.18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，